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

Rewriting the Response Path: Silent Tampering and Provider-Signed Defense in BYOK LLM Agents

重写响应路径：BYOK LLM 代理中的静默篡改与提供者签名防御

Mingyu Luo, Zihan Zhang, Zesen Liu, Yuchong Xie, Zhixiang Zhang, Dung Hiu Hilton Yeung, Wai Ip Lai, Ping Chen, Ming Wen, Dongdong She

机构 * Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 研究BYOK LLM代理响应路径完整性问题，发现中继可篡改响应。提出sign-c服务器端方案，能认证执行承载字段和查询，本地垫片验证，加密保护机密性，防御有效拒绝篡改响应，误拒率为零，延迟开销低。

Memory-Augmented Multimodal Large Language Models for Small Object Understanding in Streaming Aerial Videos

用于流式航空视频中小目标理解的内存增强多模态大语言模型

Penglei Sun, Yehua Huang, Zhuoli Tao, Xiang Li, Runwei Guan, Yaoxian Song, Kaiyong Zhao, Henghui Ding, Bo Han, Yang Yang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Freiburg（弗莱堡大学） ； Hangzhou City University（杭州城市大学） ； XGRIDS（XGRIDS公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

AI总结 研究针对流式航空视频中小目标理解难题，提出像素级开放词汇数据集DroneEyes，以及含语义感知令牌路由器和分层内存库的多模态大语言模型SkyAnchor，从数据和方法角度应对挑战。

Asymptotically Optimal Regret for Reinforcement Learning without Horizon Dependence

无时间范围依赖的强化学习的渐近最优遗憾值

Runlong Zhou, Zihan Zhang, Maryam Fazel, Simon S. Du

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究有限时间范围齐次表格马尔可夫决策过程的无时间范围遗憾值最小化，提出新算法，证明遗憾值上界\( \tilde O(\sqrt{SAK}+S^8A^3) \)，渐近最优且消除\( \log H \)依赖，改进先前结果。

Comments 78 pages

VizRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hypergraph Visualization

VizRAG：通过超图可视化增强检索增强生成

Yanbin Wei, Yang Chen, Renling Gan, Ziru Liu, Xinyu Fu, Chun Kang, Ning Lu, Rui Liu, Yu Zhang, James Kwok

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究旨在增强检索增强生成，核心方法是通过视觉线索将超图感知整合到RAG系统中，引入VizRAG支持视觉超图结构感知，实验证明该方法显著优于基线，验证了超图可视化用于RAG系统的潜力。

A Unified Variational Framework for Deep Weakly Supervised Image Segmentation

用于深度弱监督图像分割的统一变分框架

Yin King Chu, Lingfeng Li, Sung Ha Kang, Jianping Zhang, Xue-Cheng Tai

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hetao Institute of Mathematics and Interdisciplinary Sciences（河套数学与交叉科学研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiangtan University（湘潭大学） ； Norwegian Research Center（挪威研究中心） 纠错

AI总结 提出用于稀疏像素级监督图像分割的统一变分框架，基于特定模型产生能量泛函作训练损失，利用RKHS构建模糊隶属函数纳入稀疏标签，实验显示该方法比基线更优，无需真实分割图像即可有可比性能。

MagicPrompt: Ultra-Lightweight Prompt Tuning for Video Generation

MagicPrompt：用于视频生成的超轻量级提示调整

Yinhan Zhang, Dingwei Tan, Xianghao Kong, Yue Ma, Yeying Jin, Anyi Rao

机构 * HKUST（香港科技大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 研究针对大规模视频扩散模型下游任务微调计算成本高的问题，提出MagicPrompt轻量级框架。采用注意力嵌入提示调整和双空间奖励反馈优化，在可训练参数不到1%时达竞争性能，显著降低训练成本。

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0：一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（字节跳动人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； FAWTD（一汽技术开发部） 纠错

AI总结 研究针对自主数据收集问题，提出PhysClaw-0共生智能体系统，通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式，在真实机器人测试中减少人力时间，提高成功率，并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill

SGMD: Score Gradient Matching Distillation for Few-Step Video Diffusion Distillation

SGMD: 得分梯度匹配蒸馏用于少步视频扩散蒸馏

Zhuguanyu Wu, Ruihao Gong, Yang Yong, Yushi Huang, Xiangyu Fan, Lei Yang, Dahua Lin, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对分布匹配蒸馏在少步视频扩散中训练昂贵且运动动态保守的问题，提出得分梯度匹配蒸馏（SGMD），通过直接优化假得分朝向教师并使用教师停止梯度Fisher作为稳定目标，实现约3倍训练加速并显著提升运动动态。

Comments ICML 2026

VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction

VG3S：基于视觉几何的高斯散射用于语义占用预测

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 VG3S 通过引入视觉基础模型的几何 grounding 能力，提升语义占用预测的准确性与泛化能力。

Comments Accepted by IROS 2026