The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

He3-Seeker: Robotic Information Planning for Lunar Helium-3 Distribution Mapping

He3-Seeker：用于月球氦-3分布测绘的机器人信息规划

Dong Li, Yujie Zheng, Chengdeng Cao, Siyu Teng, Yuchen Li, Yang Gao, Long Chen

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Macau University of Science and Technology（澳门科学技术大学） ； China University of Petroleum-Beijing（中国石油大学（北京）） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出He3-Seeker框架，利用机器人信息规划引导自主导航与主动感知，实现基于多点钻探采样和原位分析的月球氦-3分布快速高保真测绘。

Comments Submitted to the International Conference on Space Robotics (iSpaRo) 2026

HeaPA: Difficulty-Aware Heap Sampling and On-Policy Query Augmentation for LLM Reinforcement Learning

HeaPA：用于大语言模型强化学习的难度感知堆采样和策略内查询增强

Weiqi Wang, Xin Liu, Binxuan Huang, Hejie Cui, Rongzhi Zhang, Changlong Yu, Shuowei Jin, Jingfeng Yang, Qingyu Yin, Zhengyang Wang, Zheng Li, Yifan Gao, Priyanka Nigam, Bing Yin, Lihong Li, Yangqiu Song

机构 * Stores Foundational AI, Amazon Inc.（亚马逊公司基础人工智能部） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 研究大语言模型强化学习中提示采样问题，提出HeaPA方法，通过难度感知堆采样和策略内查询增强，维持动态提示池，跟踪能力前沿，在多数据集和基准测试中提升准确率，减少计算量，尤其在中大型模型规模下效果显著。

Comments COLM 2026

LlamaSeg: Image Segmentation via Autoregressive Mask Generation

LlamaSeg：通过自回归掩码生成进行图像分割

Jiru Deng, Tengjin Weng, Tianyu Yang, Wenhan Luo, Zhiheng Li, Wenhao Jiang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Meituan（美团） ； Division of AMC and Department of ECE, HKUST（HKUST AMC 分部和电子工程系） 纠错

AI总结 LlamaSeg是通过自然语言指令统一图像分割任务的视觉自回归框架，将分割视为视觉生成，编码掩码为视觉令牌。引入数据标注管道和SA-OVRS数据集，能基于文本提示定位对象并生成掩码，实验显示其在分割基准上表现出色。

Journal ref ECCV 2026

XOV-Action: Towards Generalizable Open-Vocabulary Action Recognition

XOV-Action：迈向可泛化的开放词汇动作识别

Kun-Yu Lin, Henghui Ding, Jia-Run Du, Jiaming Zhou, Yi-Xing Peng, Yu-Ming Tang, Zhilin Zhao, Chen Change Loy, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； AI Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

AI总结 研究针对开放词汇动作识别模型泛化性不足的问题，提出XOV-Action模型，通过学习多样化表示和场景无关表示克服两大挑战，还构建XOVABench基准，实验证明该模型能有效提升跨视频领域的动作识别性能。

Comments Accepted by TPAMI