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GenRouter：面向智能体图像生成的统一工作流路由
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SUSTech（南方科技大学） ； ZODA ； CUHK（香港中文大学）
AI总结 GenRouter是首个智能体图像生成的统一工作流路由框架，通过需求分析、经验匹配、帕累托过滤实现自适应路由，可大幅降低计算开销与延迟并提升视觉对齐效果。
Comments Code: this https URL (https://github.com/EnVision-Research/GenRouter)
MatchingPolicy：具备对应感知能力的策略实现跨物体的上下文学习
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 该研究提出MatchingPolicy框架，通过解耦演示-场景匹配与策略学习，结合视觉基础模型和两阶段匹配算法，在RLBench及真实操作任务上实现了跨物体的少样本泛化性能提升。
H-PAC Hand：面向控制的建模与欠驱动机械手的肌腱弹性补偿
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Southeast University（东南大学）
AI总结 本文提出模块化欠驱动机械手H-PAC，通过面向控制的建模与肌腱弹性补偿方法，结合分层控制架构，大幅提升关节角度预测精度，实现无传感器下的位姿与抓取控制。
Comments 7 pages, 6 figures. Extended preprint
基于K近邻图的高效核心集选择
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Hangzhou Institute, Xidian University（西安电子科技大学杭州研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 本文提出基于K近邻图的KNNG-CS核心集选择方法，在保持与梯度近似核心集方法相当精度的同时，大幅降低了选择时间与峰值内存。
Cyclops：以彩色进行“梦境”的相机式激光雷达
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Macau（澳门大学）
AI总结 本文提出Cyclops框架，将稀疏NRS-LiDAR强度转为RGB视频，通过LBM等技术缓解帧间闪烁，合成RGB可使感知模型在多任务上优于LiDAR基线与传统相机。
HiPHI：面向高精度人体运动与物体交互的大规模基准测试集
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Noitom Robotics（诺亦腾机器人公司）
AI总结 该研究针对现有具身数据集的局限，提出基于FrameNet的600+小时高保真人体运动与物体交互基准HiPHI，配套评估套件，为类人策略学习及计算机图形学运动先验模型提供数据基础。
基于化学反馈的红外光谱合理分子结构解析研究
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对现有分子结构解析模型预测结果不合理的问题，提出化学反馈驱动的FIRMPO框架，在三类红外数据集上显著提升了解析准确性。
Tac4Loco：学习用于人形机器人运动的时空足底压力表征
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 本文提出Tac4Loco框架，通过构建拓扑保持的序数表征提取足底压力时空特征，结合增强本体感知训练非对称演员-评论家策略，提升人形机器人在复杂地形的运动性能并实现零样本部署。
Comments 9 pages,6 figures
VibeWorlding：多模态智能体能否端到端构建3D开放世界？
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） ； AI Thrust ； TEG AIPD
AI总结 该研究提出VibeWorlding框架，构建VWE-BENCH基准与VibeWorlding-Gym框架，发现当前前沿MLLMs在3D开放世界构建任务中表现不佳，经RL训练的VibeWorlder模型可提升性能，旗舰模型VibeWorlder-30B-A3B表现最优。
Comments preprint
FinFraudBench：用于金融欺诈检测的异质图基准
机构 * HKUST-GZ（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 针对现有金融欺诈检测基准与实际金融系统不匹配的问题，本文提出异质图基准FinFraudBench，构建两个大规模异质金融图数据集并建立标准化评估协议，为相关研究提供支撑。
Comments 16 pages, 7 figures
从密集预测到视觉编辑：用于统一图像与视频创作的结构化监督
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Celia Research HK ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
AI总结 该研究提出基于深度与表面法向量预测的结构化视觉监督框架，共享MMDiT主干实现统一图像视频创作，提升了相关基准任务分数，证明密集监督对下游创作的结构知识迁移价值。
VideoGAIA：面向通用人工智能助手的智能体视频理解基准
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 VideoGAIA是面向通用AI助手的智能体视频理解基准，构建多轮工具增强交互任务，现有MLLMs在其上准确率不足60%，可评估下一代模型并推动相关转型。
DanceOPD：在策略生成场蒸馏
机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； NUS（新加坡国立大学） ； UMD（马里兰大学） ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 提出DanceOPD框架，通过将每个样本路由到能力场并查询低噪声学生诱导状态，用速度MSE损失训练流匹配模型，实现文本到图像、局部编辑和全局编辑的多能力组合，提升目标能力同时保持生成质量。
Comments Technical Report; 42 pages, 14 figures, 9 tables; Project Page at this https URL (https://danceopd.github.io/) GitHub Repo at this https URL (https://github.com/worldbench/DanceOPD)
FlowDec：用于鲁棒连续视觉-语言导航的时间条件流去污染器
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China（香港科技大学（广州））
AI总结 提出FlowDec，一种针对LM-based VLN-CE的图像恢复框架，通过混合时间条件策略和动作质心引导滤波，在导航精度和生成延迟上超越现有去污染方法。
Comments Accepted by ECCV 2026
人工智能赋能高分子材料发现
机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.（苏州MatSource科技有限公司） ； Gusu Laboratory of Materials（材料Gusu实验室） ； Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)（先进材料研究所（WPI-AIMR）） ； Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)（交叉学科前沿研究所（FRIS）） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China（先进技术国家实验室，环境科学与工程系，中国科学技术大学） ； Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University（新型动力电池江苏省重点实验室，生物医学功能材料协同创新中心，化学与材料科学学院，南京师范大学） ； Department of Chemistry, National University of Singapore（新加坡国立大学化学系） ； Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（可持续能源与环境方向，香港科技大学（广州）） ； Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo（材料设计与创新系，布法罗大学） ； College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University（智能材料与未来能源学院，聚合物分子工程国家重点实验室，复旦大学） ； School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University（物理科学与技术学院，上海科技大学） ； The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University（聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系，复旦大学） ； Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University（化学与材料科学系，西安J Liverpool大学）
AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统，通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。
面向质量多样性的Web智能体模仿的推测性回滚修正
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出推测性回滚修正（SRC）框架，通过固定视野分支审查和回滚机制，在减少教师查询的同时保持轨迹多样性，在WebArena-Infinity上收集了977条通过验证的轨迹和9183个下一步动作示例。
SocialCoach: 基于强化学习的智能辅导与练习的个性化社交技能学习
机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Duke University（杜克大学） ； MSRA Beijing（微软研究院北京） ； Microsoft Beijing（微软北京）
AI总结 提出SocialCoach系统，利用多智能体管道构建知识语料库、强化学习优化自适应练习调度，并结合沉浸式实践与反思辅导，以解决社交技能学习中专家辅导稀缺和知行差距问题。
注意力-前馈网络解耦大语言模型服务的分析资源配置
机构 * Dept. of Industrial Engineering and Decision Analytics HKUST（工业工程与决策分析系香港科技大学） ； Dept. of Computer Science and Technology Tsinghua University（计算机科学与技术系清华大学） ； IIIS Tsinghua University（清华大学信息学院） ； Huawei Hong Kong Research Center（华为香港研发中心） ； School of Mathematical Sciences Peking University（北京大学数学科学学院）
AI总结 本文提出在随机负载下，针对注意力-前馈网络解耦架构的分析资源配置框架，通过考虑工作负载统计量θ，确定最优注意力与前馈网络比例，减少阻塞和设备空闲时间。
Comments Submitted to Neurips 2026
在有预算限制的首价拍卖中学习投标：未知私人价值
机构 * Department of Mathematics, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学数学系） ； Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院）
AI总结 本文提出统一的对偶框架，解决有预算约束的首价拍卖中学习隐含价值和对手投标分布的问题，通过强Slater条件和自适应预热程序稳定对偶变量，实现近最优的后悔保证。
FactReview：基于执行式声明验证的证据驱动同行评审
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（罗切斯特理工学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Southeast University（东南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 提出FactReview系统，通过提取与评审相关的声明、将其与相关工作关联，并在代码可用时在固定修复预算下执行发布工件来审计经验声明，覆盖84%的声明，将评审质量提升至4.86/5，并将评审时间减少58%。
FlexAM: 一种灵活的外观-运动分解方法用于多功能视频生成控制
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； MUST（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 FlexAM通过引入新型3D控制信号，实现外观与运动的解耦，提升视频生成任务的灵活性和生成质量。
Comments Codes: this https URL (https://github.com/IGL-HKUST/FlexAM)
基础模型时代中的具身机器人操作：规划与学习视角
机构 * Xi’an Jiaotong Univeristy（西安交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； BAAI（百度人工智能研究院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 本文探讨了基础模型时代机器人操作的规划与学习方法，分析了高层推理与低层控制的统一框架，并提出了未来研究方向。
Comments This work is a re-architected core derived from the full survey ( arXiv:2510.10903 (https://arxiv.org/abs/2510.10903) ), refined to highlight the most central themes and representative studies
重新思考逐令牌特征缓存：通过双特征缓存加速扩散Transformer
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（南方科技大学） ； Beihang University（北航） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 本文针对逐令牌特征缓存的核心问题提出质疑，提出双特征缓存方法DuCa，在DiT等生成模型上实现了优于现有逐令牌特征缓存的性能。
将生成式学习引入表征学习：作为分布匹配的自监督迁移学习
机构 * School of Artificial Intelligence and School of Mathematics and Statistics, Wuhan University（人工智能学院和数学与统计学学院，武汉大学） ； School of Mathematics and Statistics, Wuhan University（数学与统计学学院，武汉大学） ； Department of Applied Mathematics, The Hong Kong Polytechnic University（应用数学系，香港理工大学） ； Guanghua School of Management, Peking University（光华管理学院，北京大学） ； Department of Mathematics, The Hong Kong University of Science and Technology（数学系，香港科技大学）
AI总结 该研究将表征学习建模为分布匹配，采用Mallows距离作为差异度量，关联总体目标与类中心分离及分类误差并证明非渐近神经筛保证，经模拟和图像基准验证其具备流形校正等优势。
Comments 70 pages, 5 figures, and 6 tables. Substantially revised version with a new title, an explicit distribution-matching formulation linking generative learning and representation learning, expanded theoretical treatment, additional transfer experiments, and appendices integrated into the main file. Code is available at this https URL (https://github.com/vincen-github/DM)
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