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

InsightEmb: Learning Action-Intent Embeddings for Agentic Insight Retrieval

InsightEmb：面向智能体洞察检索的动作-意图嵌入学习

Tsz Ting Chung, Jiangnan Li, Jie Zhou, Mo Yu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信人工智能） 纠错

AI总结 该研究针对智能体洞察检索任务，提出对比嵌入框架InsightEmb，利用数学推理数据学习可迁移的检索几何结构，在无特定环境训练时优于现有模型，验证了匹配几何结构的跨域迁移性。

MobileWAM: Bridging World Action Models to Mobile Manipulation with Chain-of-Foresight

MobileWAM：用前瞻链将世界动作模型（WAM）与移动操作任务对接

Zehua Fan, Junjie He, Wenxuan Song, Xi Wang, Wenqi Lyu, Linge Zhao, Fuhao Li, Zihan You, Yifei Yang, Kaiming Xu, Qi Jiang, Yue Jiang, Haoang Li, Cheng Chi, Feng Gao, Bailin Li, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AIR Wuxi Innovation Center, Tsinghua University（清华大学AIR无锡创新中心） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southeast University（东南大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Li Auto（理想汽车） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） 纠错

AI总结 MobileWAM是一种混合Transformer架构，通过前瞻链（CoF）解决移动操作的异质动态问题，在ManiSkill-HAB上超越SOTA策略，可微调至真实移动操作机器人且泛化性强。

NormGuard: Reward-Preserving Norm Constraints in Flow-Matching Reinforcement Learning

NormGuard: 流匹配强化学习中保持奖励的范数约束

Tianlin Pan, Lianyu Pang, Cheng Da, Huan Yang, Changqian Yu, Kun Gai, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对流生成器强化学习后训练中感知质量下降的问题，提出NormGuard方法，通过铰链惩罚约束速度范数，在保持奖励的同时提升图像质量和真实性。

Comments v5: Fixed PDF rendering compatibility issue affecting Apple PDFKit (macOS Preview/iOS PDF viewer). No changes to technical content compared to v4

Behind EvoMap: Characterizing a Self-Evolving Agent-to-Agent Collaboration Network

EvoMap背后：表征一个自进化的智能体间协作网络

Qiming Ye, Peixian Zhang, Yupeng He, Zifan Peng, Gareth Tyson

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

AI总结 通过分析EvoMap网络中的150万资产和12.8万智能体，揭示其设计选择在可重用性、演化和可审计性方面的权衡，发现奖励机制导致98%资产未被重用、评分系统易被操纵以及验证机制存在缺陷。

DFM-VLA: Iterative Action Refinement for Robot Manipulation via Discrete Flow Matching

DFM-VLA：通过离散流匹配实现机器人操作的迭代动作细化

Jiayi Chen, Wenxuan Song, Jiaxin Fang, Ruiqing Yin, Jingbo Wang, Shuai Chen, Jieyuan Pei, Yikai Qin, Feifan Chen, Haodong Yan, Zhide Zhong, Wen Chen, Yan Wang, Yuxiang Gao, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Institute of Technical Physics, CAS（中国科学院上海技术物理研究所） 纠错

AI总结 DFM-VLA通过离散流匹配实现机器人操作中动作token的迭代细化，采用动态概率速度场和双阶段解码策略，提升了动作生成的准确性和效率。

IPV-Bench: Benchmarking Image Protection Methods under Diverse Image-to-Video Generation Scenarios

IP-Bench：图像到视频生成场景中的图像保护方法基准

Xiaofeng Li, Leyi Sheng, Yifan Zhao, Zhen Sun, Zongmin Zhang, Jiaheng Wei, Xinlei He

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 针对图像到视频生成场景中图像保护方法缺乏统一评估框架的问题，IP-Bench提出首个系统性基准，评估6种保护方法和5种先进模型的鲁棒性及跨模型转移能力。

Comments 15 pages, 7 figures, 9 tables

MMaDA-VLA: Large Diffusion Vision-Language-Action Model with Unified Multi-Modal Instruction and Generation

MMaDA-VLA: 基于统一多模态指令与生成的大型扩散视觉-语言-动作模型

Yang Liu, Pengxiang Ding, Tengyue Jiang, Xudong Wang, Wenxuan Song, Minghui Lin, Han Zhao, Hongyin Zhang, Zifeng Zhuang, Wei Zhao, Siteng Huang, Jinkui Shi, Donglin Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Huawei Celia Team（华为Celia团队） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； OpenHelix Robotics 纠错

AI总结 本文提出MMaDA-VLA模型，通过统一多模态理解与生成框架，解决机器人操控中的时序不一致和长周期误差累积问题，实现高效视觉-语言-动作生成。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Afford-X: Generalizable and Slim Affordance Reasoning for Task-oriented Manipulation

Afford-X：面向任务型操作的通用且轻量化的可供性推理模型

Xiaomeng Zhu, Yuyang Li, Leiyao Cui, Pengfei Li, Huan-ang Gao, Yixin Zhu, Hao Zhao

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； Institute for Al Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） 纠错

AI总结 研究人员推出LVIS-Aff数据集，开发了Afford-X可供性推理模型，其性能优于现有非LLM方法和此前会议论文结果，参数紧凑、推理速度快，可部署于本地设备助力机器人任务导向型操作。