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

OPTD: On-Policy Transition Distillation with Consistency-Guided Adaptive Compression for Few-Step Diffusion Language Models

OPTD：用于少步扩散语言模型的一致性引导自适应压缩的策略内转换蒸馏

Xiaocheng Lu, Hualei Zhang, Shuhan Guo, Jie Zhang, Xiaoyi Pang, Jian Liu, Haoxi Li, Bohai Gu, Haoxuan Che, Jingcai Guo, Song Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对少步扩散语言模型现有离线策略蒸馏的轨迹不匹配问题，提出 OPTD 策略内转换蒸馏方法，在四个推理基准上改善质量效率权衡并取得最优质量约束 AUP。

Comments 9 pages, 4 figures, 5 tables

Better, Stronger, Faster, and Broader: Structured All-Mask Prediction for MLLM-Based Segmentation

更好、更强、更快、更广泛：基于多模态大型语言模型（MLLM）的结构化全掩码预测分割

Jiazhen Liu, Mingkuan Feng, Long Chen

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

AI总结 STAMPlus通过结构化全掩码预测解耦自回归对话与非自回归掩码预测，解决了MLLM分割的三难问题，在提升性能的同时降低延迟，实现多类开放词汇等分割任务的SOTA表现。

ACE-GraphRAG: Agentic Context Engineering for Hierarchical GraphRAG

ACE-GraphRAG：面向分层GraphRAG的智能体上下文工程

Yongfeng Huang, Yuren Lai, Ruiying Chen, Haoyu Huang, Mingming Zhao, James Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 ACE-GraphRAG针对分层GraphRAG的表示-推理差距，提出两种自适应上下文策略，在多任务基准上优于现有RAG和GraphRAG基线，验证了动态上下文构建策略的有效性。

Comments Withdrawn because the manuscript was posted prematurely before completion of the required internal review and release authorization

Beyond Retrieval: Analytic Memory for Multimodal Agents

超越检索：多模态智能体的分析记忆

Zhoujin Tian, Hao Zhang, Yao Tian, Cheng Chen, Yakun Li, Lei Zhang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出支持检索与分析记忆的AdaMM框架，在MemEye、MemGallery基准上分别提升多模态智能体长期记忆性能11.3%、7.3%，拓展了多模态记忆能力。

TriGlue: a Biology-Inspired Generative Model for Generating Molecular Glue-Induced Ternary Complex

TriGlue：一种用于生成分子胶水诱导三元复合物的生物启发式生成模型

Yuliang Yan, Shuo Yan, Haochun Tang, Yiqin Sun, Enyan Dai

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） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 研究针对分子胶水计算设计未充分探索的问题，提出生物启发式生成框架TriGlue，将三元复合物生成分解为界面估计和条件复合物生成两阶段，经实验验证其能生成有效分子和合理复合物，加速分子胶水发现。

Stream3D: Sequential Multi-View 3D Generation via Evidential Memory

Stream3D: 基于证据记忆的序列多视角3D生成

Kaichen Zhou, Zeyang Bai, Xinhai Chang, Mengyu Wang, Paul Liang, Fangneng Zhan

机构 * World Mind Lab, HKUST（世界心智实验室，香港科技大学） ； Media Lab and EECS, MIT（媒体实验室和电子工程与计算机科学系，麻省理工学院） ； Kempner Institute, Harvard University（凯普纳研究所，哈佛大学） 纠错

AI总结 提出Stream3D，一种无需训练的流式机制，通过维护紧凑的证据记忆缓存关键历史帧，将冻结的视角条件3D生成器转换为流式生成器，解决单目视频流中3D生成的时间不一致问题。

Comments Multi-view 3D Generation, Streaming 3D Generation

GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning

GS-Playground：一种高吞吐量的视觉真实模拟器用于基于视觉的机器人学习

Yufei Jia, Heng Zhang, Ziheng Zhang, Junzhe Wu, Mingrui Yu, Zifan Wang, Dixuan Jiang, Zheng Li, Chenyu Cao, Zhuoyuan Yu, Xun Yang, Haizhou Ge, Yuchi Zhang, Jiayuan Zhang, Zhenbiao Huang, Tianle Liu, Shenyu Chen, Jiacheng Wang, Bin Xie, Xuran Yao, Xiwa Deng, Guangyu Wang, Jinzhi Zhang, Lei Hao, Zhixing Chen, Yuxiang Chen, Anqi Wang, Hongyun Tian, Yiyi Yan, Zhanxiang Cao, Yizhou Jiang, Hanyang Shao, Yue Li, Lu Shi, Bokui Chen, Wei Sui, Hanqing Cui, Yusen Qin, Ruqi Huang, Lei Han, Tiancai Wang, Guyue Zhou

机构 * THU（清华大学） ； Motphys ； Dexmal ； DISCOVER Robotics ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BIT（北京理工大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学） ； XJTU（西安交通大学） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； D-Robotics 纠错

AI总结 GS-Playground通过高吞吐量的多模态模拟框架，结合高效物理引擎和3DGS渲染管道，提升视觉强化学习的效率，降低大规模视觉RL的门槛，实现感知与物理的无缝衔接。

Comments Robotics: Science and Systems 2026

Talker-T2AV: Joint Talking Audio-Video Generation with Autoregressive Diffusion Modeling

Talker-T2AV：基于自回归扩散模型的联合说话音频视频生成

Zhen Ye, Xu Tan, Aoxiong Yin, Hongzhan Lin, Guangyan Zhang, Peiwen Sun, Yiming Li, Chi-Min Chan, Wei Ye, Shikun Zhang, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 本文提出Talker-T2AV，通过共享骨干和模态特定解码器实现音频视频联合生成，提升跨模态一致性与生成效率。

Tarot-SAM3: Training-free SAM3 for Any Referring Expression Segmentation

Tarot-SAM3: 无需训练的SAM3用于任意指称表达分割

Weiming Zhang, Dingwen Xiao, Songyue Guo, Guangyu Xiang, Shiqi Wen, Minwei Zhao, Lei Chen, Lin Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 Tarot-SAM3通过引入推理辅助提示和自修复机制，实现对任意指称表达的高效分割，有效解决传统方法对长或隐含表达的处理难题。

Comments We need to make a huge revision

A Deployment-Friendly Foundational Framework for Efficient Computational Pathology

一种适用于部署的高效计算病理学基础框架

Yu Cai, Cheng Jin, Zhengyu Zhang, Jiabo Ma, Fengtao Zhou, Yingxue Xu, Zhengrui Guo, Yihui Wang, Zhengyu Zhang, Ling Liang, Yonghao Tan, Pingcheng Dong, Du Cai, On Ki Tang, Chenglong Zhao, Zhijian Cen, Ying Tan, Xi Wang, Can Yang, Yali Xu, Jing Cui, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Yueping Liu, Feng Gao, Xiuming Zhang, Li Liang, Hao Chen, Kwang-Ting Cheng

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） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（病理学系，南芳医院，南方医科大学） ； Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理学重点实验室） ； Jinfeng Laboratory, Chongqing, China（锦峰实验室，重庆，中国） ； Department of General Surgery (Colorectal Surgery), The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University（普外科（结直肠外科），中山大学第六附属医院） 纠错

AI总结 LitePath是一种高效计算病理学基础框架，通过压缩模型和自适应碎片选择器，显著降低计算成本，实现快速、节能的病理图像分析。

Prescribed-Basis Coefficient-to-Coefficient Neural Operator for Partial Differential Equations

通过固定基空间中的系数映射学习算子

Chuqi Chen, Yang Xiang, Weihong Zhang

机构 * Department of Mathematics（数学系） ； University of Michigan（密歇根大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Algorithms of Machine Learning and Autonomous Driving Research Lab（机器学习与自动驾驶算法研究实验室） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute（香港科技大学深圳-香港协同创新研究机构） 纠错

AI总结 FB-C2CNet通过固定基空间中的系数映射学习算子，有效降低计算复杂度并提升训练效率。

ReCamDriving: LiDAR-Free Camera-Controlled Video Synthesis for Novel Trajectories

ReCamDriving：无需LiDAR的相机控制新型轨迹视频生成

Yaokun Li, Shuaixian Wang, Mantang Guo, Jiehui Huang, Taojun Ding, Mu Hu, Kaixuan Wang, Shaojie Shen, Guang Tan

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； ZYT ； Shenzhen Polytechnic University（深圳职业技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 ReCamDriving通过基于3DGS的密集渲染和两阶段训练策略，实现了无需LiDAR的相机可控新型轨迹视频生成，构建了ParaDrive数据集并展示了卓越的生成效果。

Comments Project page: https://recamdriving.github.io/

FGGS-LiDAR: Ultra-Fast, GPU-Accelerated Simulation from General 3DGS Models to LiDAR

FGGS-LiDAR：从通用3DGS模型到LiDAR的超快速GPU加速仿真

Junzhe Wu, Yufei Jia, Yiyi Yan, Zhixing Chen, Tiao Tan, Zifan Wang, Guangyu Wang, BoKui Chen, Guyue Zhou

机构 * Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳研究院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； DISCOVER Robotics ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） 纠错

AI总结 提出FGGS-LiDAR框架，通过体积离散化和TSDF提取将预训练3DGS资产转换为水密网格，结合GPU加速光线投射实现超500 FPS的LiDAR仿真，在并行设置中比Isaac Sim低一个数量级延迟。