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

AHD Agent: Agentic Reinforcement Learning for Automatic Heuristic Design

AHD代理：用于自动启发式设计的代理强化学习

Haoze Lv, Ning Lu, Ziang Zhou, Yew-Soon Ong, Shengcai Liu

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Brain-Inspired Intelligent Computation（广东脑启发智能计算重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出AHD Agent，一种多轮框架，使LLM能主动决定生成启发式或调用工具获取环境证据，通过代理强化学习提升自动启发式设计效率。

Comments 8 pages, 7 figures for main content

EvoTale: Continual Character Customization for Expanding Story Worlds

持久故事世界模拟与连续角色定制

Jinlu Zhang, Qiyun Wang, Baoxiang Du, Jiayi Ji, Jing He, Rongsheng Zhang, Tangjie Lv, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（福克斯AI实验室，网易公司） 纠错

AI总结 本文提出EverTale，通过统一LoRA模块实现连续角色自定义，引入质量门和区域聚焦采样策略，提升多角色视觉叙事的准确性和一致性。

CityRiSE: Reasoning Urban Socio-Economic Status in Large Vision-Language Models via Reinforcement Learning

CityRiSE：基于强化学习的大视觉语言模型城市社会经济地位推理框架

Tianhui Liu, Hetian Pang, Xin Zhang, Jie Feng, Pan Hui, Yong Li

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 本研究提出CityRiSE框架，结合强化学习与大视觉语言模型，提升城市社会经济感知的预测准确性与泛化能力，尤其在未见城市和指标上表现优异。

Comments Accepted by ACM MM 2026, https://github.com/tsinghua-fib-lab/CityRiSE

A Lyapunov Drift-Plus-Penalty Method Tailored for Reinforcement Learning with Queue Stability

针对带队列稳定性的强化学习量身定制的李雅普诺夫漂移加惩罚方法

Wenhan Xu, Jiashuo Jiang, Lei Deng, Danny Hin-Kwok Tsang

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

AI总结 本文针对物联网场景下的优化需求，提出LDPTRLQ算法，将李雅普诺夫漂移加惩罚与强化学习结合，仿真显示其在基线方法和基准中性能更优，兼具理论与实践优势。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI

具身融合智能体：以人为中心的智能体人工智能新范式

Qianggang Ding, Xingyao Wang, Rui Feng, Zhibin Wang, Feixiang Yao, Kelong Mao, Hao Sun, Zhiyao Luo, Jiankai Tang, Lei Li, Jiadong Guo, Minheng Ni, Weicong Lin, Chenxi Yang, Hongxiang Gao, Zhenghua Chen, Yang Bai, Min Wu, Jun Cheng, Huazhu Fu, Dacheng Tao, Bang Liu

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), A*STAR（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出以人为中心的 Combodied Agents 新范式，整合多类智能体能力形成闭环，聚焦人类状态轨迹建模，推动智能体 AI 从任务完成转向人类持续福祉。

Comments 38 pages, 6 figures, 10 tables

SCoPE: Sightline-Coordinate Positional Encoding for Video Diffusion Transformers

RayPE: 用于3D感知视频生成的射线空间位置编码

Minghao Yin, Jiahao Lu, Wenbo Hu, Wang Zhao, Shan Ying, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ARC Lab, Tencent（腾讯ARC Lab） 纠错

AI总结 提出RayPE，通过向自注意力注入6D Plücker坐标编码射线几何关系，提升视频扩散Transformer的3D一致性和相机可控性。

Comments Project page: https://visual-ai.github.io/scope/

Tools as Continuous Flow for Evolving Agentic Reasoning

工具作为连续流用于演进代理推理

Tairan Huang, Siyu Shang, Qiang Chen, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出FlowAgent，通过连续轨迹生成改进代理推理，引入计划级闭环基准，理论证明其鲁棒性和泛化能力，实验证明在长周期推理任务中表现优异。

UniGround: Universal 3D Visual Grounding via Training-Free Scene Parsing

UniGround: 通过无训练场景解析实现通用三维视觉接地

Jiaxi Zhang, Yunheng Wang, Wei Lu, Taowen Wang, Shuning Zhang, Yixiao Feng, Junzhe Xu, Shunwang Sun, Weisheng Xu, Yuetong Fang, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shanghai Normal University（上海师范大学） 纠错

AI总结 UniGround通过无训练的视觉和几何推理实现通用三维视觉接地，超越训练数据限制，在ScanRefer和EmbodiedScan上取得新突破。

Comments 30 pages,9 figures,11 tables

DIMOS: Disentangling Instance-level Moving Object Segmentation

DIMOS: 解耦实例级运动目标分割

Hongxiang Huang, Hongwei Ren, Xiaopeng Lin, Yulong Huang, Zeke Xie, Bojun Cheng

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

AI总结 提出双解耦特征提取框架分离图像与事件模态的外观和运动信息，并通过多粒度跨模态对齐实现有效融合，在运动实例分割任务中尤其对快速运动和低光下的小目标取得最优性能。

Bayesian-Agent: Posterior-Guided Skill Evolution Across LLM Agent Harnesses

Bayesian-Agent：面向LLM Agent框架的后验引导技能演化

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Wenjie Zhang, Zhichao Shi, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

AI总结 提出Bayesian-Agent框架，将可复用技能视为假设，通过后验分布指导技能演化（如修补、拆分、压缩等），在多个基准上显著提升性能，表明Agent技能演化应视为后验引导的框架优化。

Comments 20 pages, 11 figures

Concept Labels Are Not Enough: Rethinking Concept Bottleneck Models through Representation Integrity

通过解耦概念瓶颈缓解多媒体识别中的虚假背景偏差

Gaoxiang Huang, Songning Lai, Yutao Yue

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出轻量解耦概念瓶颈模型LDCBM，通过滤波分组损失和联合概念监督提升视觉模式与概念的对齐，实验证明其在概念和分类准确率上优于现有CBMs，且计算复杂度更低。

DreamOmni3: Scribble-based Editing and Generation

DreamOmni3：基于涂鸦的编辑与生成

Bin Xia, Bohao Peng, Jiyang Liu, Sitong Wu, Jingyao Li, Junjia Huang, Xu Zhao, Yitong Wang, Ruihang Chu, Bei Yu, Jiaya Jia

机构 * CUHK（香港中文大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 DreamOmni3通过结合文本、图像和自由手绘涂鸦，实现更灵活的图形用户界面编辑与生成，解决了复杂编辑任务中的数据创建和框架设计问题。

$ω$-0: A Latent Predictive World Action Model for Concurrent Humanoid Loco-Manipulation

ω-0：一种用于类人机器人协同移动操作的潜在预测世界动作模型

Zhe Li, Zhenzhe Zhang, Yangyang Wei, Wenjie Zhang, Xichen Yuan, Peiyuan Zhi, Gen Li, Xinying Guo, Fengjie Gao, Jianfei Yang, Shanghang Zhang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出 ω-0 模型，针对类人机器人协同移动操作问题，结合潜在视觉预见与扩散动作生成，在 11 项家庭任务上优于多个基线，还构建了 ω-HOME 数据集。

Data Pyramid for Embodied Manipulation: A Survey

用于具身操纵的数据金字塔

Yifan Ye, Yankai Fu, Yaoxu Lv, Bohan Hou, Jun Cen, Lingdong Kong, Duo Zheng, Tianxing Chen, Jiaming Liu, Ziang Cao, Yunfan Lou, Wei Chow, Xian Sun, Yingshuo Wang, Kuangzhi Ge, Xiaowei Chi, Xidong Zhang, Zhibo Pang, Yiwu Zhong, Sirui Han, Zhihe Lu, Weihao Yuan, Qifeng Chen, Michael Yu Wang, Yao Mu, Ziwei Liu, Jianfei Yang, Ping Luo, Shanghang Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； NTU（南洋理工大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKU（香港大学） ； Duke（杜克大学） ； UCB（加州大学伯克利分校） ； GBU（未提及具体中文名的机构） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究围绕具身操纵数据生态系统展开，构建跨越五个互补数据源的“数据金字塔”，通过数据配方分析具身基础模型，将数据组成与多种能力联系起来，并讨论了六个开放挑战，为下一代具身系统设计奠定基础。

Comments Awesome Embodied Data Pyramid; Project Page at https://jasper-aaa.github.io/embodied-data-pyramid/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/awesome-embodied-data-pyramid

ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair

ContextSniper: AntTrail的令牌高效代码记忆用于仓库级程序修复

Chiwang Luk, Matin Mohammad Najafi, Zhifeng Jia, Wei Yang, Xiuchang Li, Jinwei Zhu, Yang Ren, Lei Chen, Gao Cong

机构 * Huawei（华为） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出ContextSniper，一种令牌高效的代码记忆层，通过精准证据选择、混合检索排序和意图感知上下文门控，在SWE-bench Lite上减少51.5%令牌使用和36.4%成本，修复率仅轻微下降。

EchoStyle: Unlocking High-Fidelity Video Stylization with Reverse Data Synthesis

EchoStyle: 通过反向数据合成解锁高保真视频风格化

Huaqiu Li, Jiahao Wang, Sijia Cai, Hualian Sheng, Bing Deng, Jieping Ye, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出EchoStyle框架，通过构建视频到视频架构、自动反向合成数据集V-Style20k和初始跟随模式机制，解决视频风格化中的内容泄露、数据稀缺和长视频适应性问题，实现高质量任意长度视频风格化。

PortBench: A Correlation-Aware, Full-Pipeline Benchmark for LLM-Driven Portfolio Management

PortBench: 一种相关性感知的、全流水线的LLM驱动投资组合管理基准

Yuxuan Zhao, Sijia Chen, Ningxin Su

机构 * Yantai Research Institute of Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学烟台研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出PortBench基准，通过静态QA和动态五阶段分配流水线评估LLM在投资组合管理中的表现，发现多数模型无法超越等权重分配，且存在推理错误累积和压力下大幅回撤的问题。

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

Don't Retrain, Just Reuse: Recovering Dual-Target Molecules from Single-Target Diffusion Models

不要重新训练，只需重用：从单目标扩散模型中恢复双目标分子

Qingyuan Zeng, Pengxiang Cai, Zixin Guan, Ziyang Chen, Anglin Liu, Xinyao Lai, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Guangzhou University of Chinese Medicine（广州中医药大学） 纠错

AI总结 提出REUSE框架，通过层次化进化输入空间搜索，从冻结的单目标扩散模型中恢复双目标分子，无需重新训练或修改扩散过程，在双目标亲和力上提升20.9个百分点。

Uncertainty-Aware 4D Gaussian Splatting for Monocular Occluded Human Rendering

考虑不确定性的4D高斯点散布用于单目遮挡人体渲染

Weiquan Wang, Feifei Shao, Lin Li, Zhen Wang, Fengda Zhang, Jun Xiao, Long Chen

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

AI总结 本文提出U-4DGS框架，通过概率变形网络和联合光栅化流程，在异方差观测噪声下实现最大后验估计，解决单目视频中遮挡导致的高保真动态人体渲染问题。

HyperDet: 3D Object Detection with Hyper 4D Radar Point Clouds

HyperDet: 基于超4D雷达点云的3D目标检测

Yichun Xiao, Runwei Guan, Jin Jin, Fangqiang Ding

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出一种与检测器无关的框架HyperDet，通过构建任务感知的超4D雷达点云，利用时空累积、跨传感器验证和多普勒引导的运动补偿以及前景生成增强，显著提升仅用雷达的3D目标检测性能。

Comments 11 pages, 3 figures, 3 tables

Robust-WAM: Bridging Generative Pretraining and Semantic Foresight in World-Action Models

Robust-WAM：桥接生成式预训练与世界-动作模型中的语义前瞻

Haodong Yan, Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, MingMing Yu, Wenxuan Song, Jiaguan Zhu, Yangyang Zheng, Yuqiao Du, Jiadi You, Yingjie Cai, Xu Yan, Guanyi Zhao, Bingbing Liu, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 纠错

AI总结 Robust-WAM是一种通用后训练方法，在保留VAE生成路径的同时添加语义前瞻对齐，可提升多个WAM基线在分布外条件下的动作预测成功率且不损失分布内性能。

Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation

通过模态差距感知自蒸馏从符号状态学习视觉空间规划

Haocheng Luo, Jiahui Liu, Ruicheng Zhang, Zhizhou Zhong, Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Quan Shi, Jun Zhou, Shuiyang Mao, Wei Liu, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出MGSD两阶段框架，通过冷启动接地和特权教师蒸馏弥合视觉与符号规划之间的模态差距，在视觉规划基准上显著提升性能。

Comments 18 pages, preprint

Teacher-Feature Drifting: One-Step Diffusion Distillation with Pretrained Diffusion Representations

教师特征漂移：基于预训练扩散表示的一步扩散蒸馏

Yuan Zhang, Chenyi Li, Haodong Yu, Guoqing Ma, Jiajun Zha, Yuanming Yang, Bo Wang, Wei Tang, Wenbo Li, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出通过单步扩散蒸馏简化模型，利用预训练扩散教师自身的特征空间，无需额外网络即可实现语义特征几何的漂移，同时引入轻量模式覆盖损失以提升生成质量和多样性。

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