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

A-IC3: Learning-Guided Adaptive Inductive Generalization for Hardware Model Checking

A-IC3：用于硬件模型检查的学习引导自适应归纳泛化

Xiaofeng Zhou, Guangyu Hu, Hongce Zhang, Wei Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 针对IC3算法在硬件模型检查中归纳泛化策略固定的问题，提出基于机器学习的轻量级框架，利用多臂赌博机算法动态选择策略，经实验验证该方法能有效提升rIC3解决案例数量及PAR-2分数。

Multi-Agent Collaborative Reasoning with Tool-Augmented Evidence for Urban Region Profiling

基于工具增强证据的多智能体协作推理用于城市区域剖析

Xixuan Hao, Yutian Jiang, Jiabo Liu, Yihang Yang, Guangyin Jin, Song Gao, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Chang’an University（长安大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 研究针对城市区域剖析问题，提出UrbanAgent框架，通过多智能体协作推理解决跨模态不一致，将指标预测扩展为闭环过程，经实验验证其性能优于现有基线，在未见城市设置中有强泛化性。

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Attention-Free and Lightweight Token Reduction for Efficient Vision-Language Models

用于高效视觉语言模型的无注意力轻量级令牌约简

Xuanyi Hao, Zuoyuan Zhang, Zhibo Wang, Xiaoyi Pang, Jiahui Hu, Jiacheng Du, Shuguo Zhuo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型在边缘设备部署难的问题，提出无注意力轻量级令牌约简框架，通过基于熵的准则估计令牌重要性，引入一致性信号确保视觉覆盖，经实验验证该框架在精度和效率权衡上表现出色。

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GPOcc++: Unified Sparse Gaussian Occupancy Prediction with Visual Geometry Priors

GPOcc++：具有视觉几何先验的统一稀疏高斯占用预测

Changqing Zhou, Yueru Luo, Yulan Guo, Bing Wang, Jie Qin, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究针对3D场景理解中从视觉观察恢复完整体积表示的挑战，提出GPOcc++，它基于视觉几何先验，将其转换为占用感知的稀疏高斯表示，能在统一框架中处理多视图观察和时间序列，扩展到室外，实验证明其性能强、效率高且泛化能力好。

Just-In-Time Scene Graph Growth: Combating Perceptual Saturation in Long-Horizon Robotics

即时场景图增长：应对长期机器人感知饱和

Yue Chang, Rufeng Chen, Yifan Tian, Dazhi Huang, Zhaofan Zhang, Yi Chen, Wenze Zhang, Li Chen, Hui Xiong, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 研究针对长期机器人任务中传统3D场景图构建方式导致感知饱和的问题，提出JITOMA闭环框架，利用任务热图过滤观察、大语言模型解析意图动态唤醒锚点，经JITOMA-Bench评估，该框架有效减小图大小和延迟，保持处理时间稳定。

STKAN: Kolmogorov-Arnold Networks for Spatio-Temporal Forecasting

STKAN：用于时空预测的柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络

Sicong Lai, Yuehong Hu, Siru Zhong, Si Qiao, Yuxuan Liang, Guangyin Jin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Chang’an University（长安大学） ； China University of Geosciences（中国地质大学） 纠错

AI总结 针对现实交通数据时空预测难题，提出STKAN架构，将泰勒多项式柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络模块引入时空令牌混合，经实验验证其性能有竞争力，表明非线性函数逼近器设计对时空预测架构设计有补充作用。

Active Beyond-Diagonal RIS Empowered Heterogeneous Edge Computing: A Distributional Reinforcement Learning Approach

主动式非对角可重构智能表面赋能异构边缘计算：一种分布式强化学习方法

Tianyu Pang, Hongyu Li

机构 * Internet of Things Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（物联网 thrust，香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 研究互易主动BD-RIS辅助异构MEC的能量感知卸载与资源分配问题，基于分布式软演员-评论家算法改进版DSAC-T构建端到端联合优化框架，相比其他算法，实现了更好的能量-延迟奖励、可行性比率及更快在线决策时间

Harness VLA: Steering Frozen VLAs into Reliable Manipulation Primitives via Memory-Guided Agents

利用VLA：通过记忆引导智能体将冻结的视觉语言动作模型转化为可靠的操作原语

Yixian Zhang, Huanming Zhang, Feng Gao, Xiao Li, Zhihao Liu, Chunyang Zhu, Jiaxing Qiu, Yuchen Yan, Jiyuan Liu, Wenhao Tang, Zhengru Fang, Yi Nie, Changxu Wei, Yu Wang, Wenbo Ding, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Striding AI（驰行人工智能公司） ； Purdue University（普渡大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Infinigence AI（英飞智研人工智能公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究语言条件下操作问题，提出Harness VLA框架，将冻结VLA与分析原语库结合，通过学习操作范围扩展预训练VLA，在多种扰动操作任务中相比基线有大幅提升。

EFlow: Learning Evidence Flow for Long-Video Reasoning with Adaptive Reflection

EFlow: 学习证据流用于具有自适应反思的长视频推理

Wenhao Zhang, Kuanwei Lin, Xuyi Yang, Wei Gao, Ge Li

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出EFlow框架，通过分离时间定位与逻辑推理（CoT）及置信度感知的反思机制，解决长视频推理中早期语义假设导致的证据偏差问题，在五个基准上提升性能。

Perfect Demo Makes Poor Teacher: Learning Robust Alignment from Critical Motion Segments

完美演示造就差劲教师：从关键运动片段学习鲁棒对齐

Mingyu Liu, Zeju Li, Jiuhe Shu, Hanqing Wang, Yuhao Chao, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对精细操作中流畅演示因压缩关键对齐动作导致策略学习不足的问题，提出数据级重采样和表示级STAIR特征，利用稠密运动感知监督提升策略鲁棒性。

Algorithmic Recourse of In-Context Learning for Tabular Data

表格数据的上下文学习算法补救

Wenshuo Dong, Jiaming Zhang, Shaopeng Fu, Hongbin Lin, Di Wang, Lijie Hu

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, United Arab Emirates（阿联酋人工智能马尔代夫 bin Zayed 大学） ； University of Copenhagen, Denmark（丹麦哥本哈根大学） ； Renmin University of China, China（中国人民大学） ； King Abdullah University of Science and Technology, Saudi Arabia（沙特阿拉伯王国科学与技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou), China（广州科技大学（香港）） 纠错

AI总结 针对表格数据上下文学习中的黑箱模型，提出自适应子空间补救框架ASR-ICL，通过零阶优化高效生成可操作且稀疏的补救方案，理论证明补救有界且随上下文增大收敛至经典解。

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