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

EntSQL: A Benchmark for Grounding Text-to-SQL in Long-Context Enterprise Knowledge

EntSQL：一个将Text-to-SQL置于长上下文企业知识中的基准

Chengxi Liao, Tao Xu, Zulong Chen, Chuanfei Xu, Yiyan Wang, Xinyun Wang, Yanlong Zhang, Xiaojun Chen, Zhibo Yang, Zeyi Wen

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 提出EntSQL基准，通过包含1066个跨五个业务领域的中英文对齐示例，评估LLM在长上下文企业文档中基于私有业务知识生成SQL的能力，最佳系统仅达15.9%准确率。

PerfCodeBench: Benchmarking LLMs for System-Level High-Performance Code Optimization

PerfCodeBench：用于系统级高性能代码优化的LLM基准测试

Huihao Jing, Wenbin Hu, Shaojin Chen, Haochen Shi, Hanyu Yang, Sirui Zhang, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； NYU（纽约大学） ； SWUPL（西南大学） 纠错

AI总结 本文提出PerfCodeBench，用于评估LLM在系统级高性能代码优化中的能力，发现模型生成代码与专家优化代码存在显著差距，尤其在并行和GPU任务中表现更差。

Navigating the Mirage: A Dual-Path Agentic Framework for Robust Misleading Chart Question Answering

穿越幻象：一种双路径代理框架用于鲁棒的误导图表问答

Yanjie Zhang, Yafei Li, Rui Sheng, Zixin Chen, Yanna Lin, Huamin Qu, Lei Chen, Yushi Sun

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

AI总结 本文提出ChartCynics双路径框架，通过分离感知与验证，利用诊断视觉路径和OCR驱动数据路径解决图表误导问题，提升模型鲁棒性。

Comments 10pages, 4 figures

Entropy-Preserving Supervised Fine-Tuning via Adaptive Self-Distillation for Large Reasoning Models

在学习中保持好奇心：通过自适应自蒸馏实现熵保持的监督微调以提升大推理模型

Hao Wang, Hao Gu, Hongming Piao, Kaixiong Gong, Yuxiao Ye, Xiangyu Yue, Sirui Han, Yike Guo, Dapeng Wu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 CurioSFT通过自适应自蒸馏和熵引导温度选择，提升大推理模型的探索能力，在监督微调和强化学习阶段均取得显著改进。

DeepTravel: An End-to-End Agentic Reinforcement Learning Framework for Autonomous Travel Planning Agents

深度旅行：用于自主旅行规划智能体的端到端智能强化学习框架

Yansong Ning, Rui Liu, Jun Wang, Kai Chen, Wei Li, Jun Fang, Kan Zheng, Naiqiang Tan, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Didichuxing Co. Ltd（滴滴出行有限公司） 纠错

AI总结 研究针对旅行规划智能体灵活性和自主性不足问题，提出深度旅行框架，通过构建旅行沙盒、开发分层奖励建模系统及回复增强强化学习方法，使训练后的智能体在行程生成准确率和性能上表现出色。

Comments KDD 2026

SheetMind: An End-to-End LLM-Powered Multi-Agent Framework for Spreadsheet Automation

SheetMind：一个由端到端大语言模型驱动的用于电子表格自动化的多智能体框架

Xi Cheng, Ruiyan Zhu, Ke Liu, Rakesh Chowdary Machineni, Lyuhao Chen, Brian Zhu, Daniel Jin, Zheng Qi, Neeraj Parihar, Zhoutian Xu, Oliver Gao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 介绍由大语言模型驱动的多智能体框架SheetMind用于电子表格自动化，其分层系统含三个智能体，经评估在SheetCopilot基准测试中执行成功率达100%、功能正确性54.8%超对手，消融研究验证配置优势，还集成到谷歌表格。