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

RotateAttention: RoPE-Aware Rotation and Range Rectification for INT4 Quantized Attention in Video Generation

RotateAttention：用于视频生成中INT4量化注意力的RoPE感知旋转与范围校正

Yaofu Liu, Wanli Lan, Jinxi Li, Binhang Yuan, Harry Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 针对基于DiT的视频生成模型中注意力机制的计算瓶颈，提出RotateAttention框架，采用选择性FP16回退，引入RoPE感知旋转和范围优化P量化技术，提升速度并保持生成质量。

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS：一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance（字节跳动） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nex-AGI Team（Nex-AGI团队） 纠错

AI总结 提出FARS系统，通过分阶段智能体协作自动生成研究项目，在67个AI/ML主题上产出166篇论文，经282份评审验证其可产出有价值成果，同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

LiveEdit: Towards Real-Time Diffusion-Based Streaming Video Editing

LiveEdit：迈向基于扩散的实时流式视频编辑

Xinyu Wang, Chongbo Zhao, Fangneng Zhan, Yue Ma

机构 * THU（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出一种因果逐帧编辑的流式视频框架，通过三阶段蒸馏将双向模型能力迁移至单向流式编辑器，结合AR掩码缓存实现12.66 FPS的实时编辑，并保持背景稳定。

Comments Accepted by ECCV 2026, Project page: https://live-edit.github.io

AI Research Agents Narrow Scientific Exploration

AI研究代理缩小科学探索范围

Yixuan Tang, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） 纠错

AI总结 本研究通过四个AI研究代理框架和六个大语言模型生成37,802个科学想法，发现AI生成的想法比人类论文更集中、更接近起始文献，且与低引用论文相似，表明当前AI代理更适合局部细化而非拓宽科学探索。

TactileReflex: Noise-Statistics-Driven Vision-Tactile Reflex Control for Force-Sensitive Manipulation

TactileReflex：基于噪声统计的视觉-触觉反射控制用于力敏感操作

Ziyan Feng, Yulong Fu, Zheng Li, Yuxin He, Jieji Ren, Yudong Zhong, Lujia Wang, Jinni Zhou, Qiang Nie

机构 * Thrust of Robotics and Autonomous Systems, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） 纠错

AI总结 针对易变形容器操作中的力控制难题，提出基于噪声统计的标定驱动反射控制范式，利用视觉触觉传感器提取图像级代理并实现约12Hz的优先反射通道，无需外部标定或手动调参。

Comments 8 pages, 4 figures, 6 tables

Incantation: Natural Language as the Action Interface for Multi-Entity Video World Models

Incantation: 自然语言作为多实体视频世界模型的动作接口

Shangwen Zhu, Qianyu Peng, Zhao Pu, Zhilei Shu, Xiangrui Ke, Zhaohu Xing, Zizhao Tong, Zeqing Wang, Xinyu Cui, Zian Zheng, Huangji Wang, Jian Zhao, Yeying Jin, Fan Cheng, Ruili Feng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究） ； USTC（中国科学技术大学） ； UCAS（乌兹别克斯坦科学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； UWaterloo（滑铁卢大学） ； HKUST（香港理工大学） ； HKU（香港大学） ； ZGCA（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于自然语言的动作接口，用于多实体视频世界模型，解决了传统接口在细粒度多实体控制和跨实体、跨世界泛化能力上的不足，通过引入自然语言条件化实现了更强大的表达能力。

IntentVLA: Short-Horizon Intent Modeling for Aliased Robot Manipulation

IntentVLA：用于有歧义机器人操作的短周期意图建模

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Zhaolong Shen, Laurence Tianruo Yang, Yurun Jin, Haishan Liu, Changti Wu, Hang Yuan, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HUST（华中科技大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢智能科技有限公司） ； HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ZZU（浙江工业大学） ； ECNU（华东师范大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； DeepCybo 纠错

AI总结 IntentVLA通过编码近期视觉观测为紧凑的短周期意图表示，提升机器人操作的执行稳定性，并在多个基准测试中优于现有VLA基线。

Comments Code can be found in https://github.com/ZGC-EmbodyAI/IntentVLA

Attribution-Guided Continual Learning for Large Language Models

基于属性引导的大型语言模型持续学习

Yazheng Liu, Yuxuan Wan, Rui Xu, Xi Zhang, Sihong Xie, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； The Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出基于属性引导的持续学习框架，通过估计每个Transformer层中参数的重要性，调节梯度以保留旧任务知识，实验表明在持续学习基准上优于基线方法。

Ideological Bias in LLMs' Economic Causal Reasoning

大语言模型在经济因果推理中的意识形态偏见

Donggyu Lee, Hyeok Yun, Jungwon Kim, Junsik Min, Sungwon Park, Sangyoon Park, Jihee Kim

机构 * Graduate School of Data Science, KAIST（韩国科学技术院数据科学研究生院） ； College of Business, KAIST（韩国科学技术院商学院） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） ； Division of Social Science, HKUST（香港科技大学社会科学系） 纠错

AI总结 研究探讨LLM在经济因果推理中的意识形态偏见，通过扩展EconCausal基准测试，评估20种先进LLM在处理意识形态冲突案例时的准确性，发现LLM在意识形态冲突案例上表现更差，且存在系统性偏倚。

Comments Accepted at COLM 2026

ProAct: A Benchmark and Multimodal Framework for Structure-Aware Proactive Response

ProAct：用于结构感知主动响应的基准和多模态框架

Xiaomeng Zhu, Fengming Zhu, Weijie Zhou, Ye Tian, Zhenlin Hu, Yufei Huang, Yuchun Guo, Xinyu Wu, Zhengyou Zhang, Fangzhen Lin, Xuantang Xiong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), Hong Kong SAR, China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Tencent, Shenzhen, China（腾讯（中国深圳）） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究所（SIAT），中国科学院） 纠错

AI总结 针对主动智能体开发受资源缺乏阻碍的问题，引入ProAct-75基准，提出由多模态大语言模型驱动的ProAct-Helper，其利用任务图进行行动选择，实验证明该方法在触发检测等方面优于闭源模型。