高校专区
课程强化学习可以激励LLMs超越基础模型的推理能力
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） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出边界感知课程强化学习方法，通过定位推理能力边界、针对性教师引导和强化学习巩固，在Qwen、Llama和DeepSeek上同时提升pass@1和pass@256，平均pass@256比基础模型提升9.8个百分点。
基于OFDM的ISAC中通过视觉辅助多模态学习解决多目标关联
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（帝国理工学院电气与电子工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电气与计算机工程系）
AI总结 提出视觉辅助OFDM-ISAC框架，融合无线与视觉模态，通过深度联合源信道编码传输图像、YOLOv5检测目标特征，并利用多模态网络与延迟-多普勒图关联，解决多目标模糊和分辨率限制，实现16cm定位RMSE。
CoDMD: 基于Copula感知的分布匹配蒸馏用于快速视频生成
机构 * HKUST（香港科技大学） ； Wan Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团万团队） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； XDU（西安电子科技大学）
AI总结 针对视频扩散模型少步蒸馏中分布匹配蒸馏（DMD）的结构缺陷，提出Copula感知的DMD（CoDMD），通过轻量关系正则化器利用分数估计构建样本间和帧间关系矩阵，实现4步生成，速度提升约25倍，VBench得分达84.87。
CoRDE：面向机器人操作结构泛化的概念先验路由扩散专家
机构 * College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学（暂名）信息科学与技术学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Intelligence and Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo（浙江省工业智能与数字孪生重点实验室，宁波东方理工大学（暂名）） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）机器人与自主系统学域） ； Faculty of Science and Engineering, University of Nottingham Ningbo China（宁波诺丁汉大学理工学院）
AI总结 提出CoRDE框架，通过概念先验引导路由和低秩专家池，解决扩散模型在多任务长时程操作中的结构泛化不足和路由崩溃问题。
Comments 8 pages, 3 figures, Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
ISCSLP 2026 CoT-TTS挑战赛：面向上下文感知文本转语音的思维链推理
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； China Mobile（中国移动） ； Jiutian Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd., China Mobile（九天人工智能技术（北京）有限公司，中国移动） ； China Mobile (Hong Kong) Innovation Research Institute（中国移动（香港）创新研究院） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 针对现有可控TTS系统难以自动推断复杂对话场景中说话方式的问题，提出CoT-TTS挑战赛，要求系统从上下文推断说话方式并生成语音，包含文本和音频两个赛道，采用思维链推理和语音波形输出。
Comments 11 pages, ISCSLP 2026 challenge proposal
具有多个正确答案和不可回答估计的排序与选择
机构 * Dept. of Industrial Engineering and Decision Analytics, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学工业工程与决策分析系）
AI总结 针对答案可能不唯一且噪声估计可能暂时无有效答案的结构化排序与选择问题，提出基于答案接受集、受限广义似然比停止和答案陷阱分解的统一框架，并设计ENDS算法，通过数值实验验证其有效性。
Comments Accepted for oral presentation at the 2026 Winter Simulation Conference
UnityShots: 基于记忆的多镜头音视频生成与边界感知门控
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（Kling团队，快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 提出UnityShots，一种基于记忆的多镜头音视频生成系统，通过固定大小的长期和短期记忆槽及边界条件门控实现跨镜头连贯性，在多种条件模式下超越开源基线。
Trip+: 个性化交互式旅行规划中的智能体基准测试
机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hy（腾讯Hy） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出Trip+基准，通过多轮交互和分钟级行程生成与修订，评估智能体在个性化旅行规划中的可行性、偏好匹配及主观体验（如疲劳度），发现现有模型倾向于技术可行但耗时的行程。
SciLens: 多模态科学声明验证的智能蕴含与归因框架
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； NVIDIA AI Technology Center（英伟达人工智能技术中心）
AI总结 提出SciLens框架，通过将声明分解为原子命题并归因到表格/图表证据，实现多模态科学声明验证，在SciClaimEval上达到79.2%宏F1和63.1%配对准确率。
Comments KDD 2026 SciSoc Agents & LLMs (Oral)
SafeDojo：基于交互世界模型的安全强化学习用于视觉-语言-动作模型
机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
AI总结 提出SafeDojo，首个基于模型的安全强化学习框架，通过交互式视频世界模型进行想象学习安全动作，结合解耦的任务奖励和安全代价信号，在SafeLIBERO和真实机器人上取得最佳安全成功率。
Comments 20 pages, 5 figures, 8 tables
通过智能体智能实现AI驱动病理学研究的民主化与加速
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Nanfang Hospital（南方医院） ； Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室）
AI总结 提出PathLab框架，通过结构化组合领域技能和工具，将自然语言研究目标转化为可执行的计算病理学工作流，在12个数据集上达到与专家实现相当的性能，并显著降低编程门槛。
Comments 29 pages, 4 figures
大规模基础模型实现基于核磁共振的分子结构分析的仿真到真实适应
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking Union Medical College（北京友谊医院） ； Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出大规模NMR基础模型UltraNMR，通过1.58亿对模拟谱预训练，学习可泛化谱表示，在多个实验NMR任务上取得最先进性能，并实现结构感知检索和真实天然产物结构解析。
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。
BALTO: 用于幻觉缓解的平衡令牌级策略优化
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent（腾讯） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 针对大语言模型幻觉问题，提出BALTO框架，通过提取可验证事实声明并投影为令牌级标签，引入平衡信用分配机制，在六个模型-基准设置中实现最高忠实度，优于现有后训练基线。
UPLOTS: 一种用于约束时间序列生成的统一预训练语言模型
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学）
AI总结 提出UPLOTS，一种基于统一预训练语言模型和提示引导的框架，通过动态多数据集损失重加权和提示到模式映射，实现跨领域约束时间序列生成，在四个基准上验证了其泛化性和数据增强效果。
闭合先验-后验循环：基于分析驱动LLM迭代的自反性分子设计
机构 * Faculty of Chemistry, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学化学学院） ； School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学系）
AI总结 提出一种自反性分子设计框架，用第一性原理计算的完整物化理由替代标量反馈，使LLM从随机采样器转变为因果推理器，在HOMO-LUMO能隙任务中实现0.0003 eV偏差和100%成功率。
Comments 3 tables, 4 figures
DataMagic: 将表格数据转化为数据洞察视频
机构 * HKUST (GZ)（香港理工大学（珠海）） ； China Unicom（中国联合网络通信集团）
AI总结 提出DataMagic系统，通过声明式规范DVSpec和多智能体架构，将原始表格数据和自然语言查询转化为叙事性数据洞察视频，并支持交互式探索。
Comments 5 pages, 3 figures, accepted at VLDB 2026
基于图深度学习的制图综合：来自建筑足迹简化和聚合的见解
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Mainz University of Applied Sciences（美因茨应用科学大学）
AI总结 本研究首次探索将图深度学习应用于建筑足迹简化（节点移动预测）和聚合（链接预测），评估了GCN、GAT和GraphSAGE等架构，发现GraphSAGE在链接预测上表现较好，但节点移动预测仍具挑战，且聚合比简化更复杂。
Comments 15 pages, 20 figures, 10 tables
超越熵：从令牌级分布偏差中学习以增强LLM推理
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Sichuan University（四川大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 针对RLVR中令牌更新导致的熵塌陷或爆炸问题，提出ICT框架，利用JS散度识别关键令牌，通过选择性更新平衡策略集中度，提升推理性能。
高保真4D手-物体捕捉：基于多视角时空追踪和物理感知高斯模型
机构 * Google XR（谷歌XR） ； University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出无需模板和标记的多视角系统，通过跨视角几何与时间线索的Transformer初始化，结合物理感知高斯优化，实现鲁棒且无伪影的4D手-物体交互重建。
Comments Project page: https://hostpg.github.io/
Spotlight: 协同种子探索与抢占式GPU用于DiT强化学习后训练
机构 * NTU Singapore（南洋理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 针对DiT强化学习后训练成本高的问题，提出Spotlight系统，通过利用探索对旧权重的容忍性和SP组快速重配置，在抢占式GPU上实现高效训练，加速4倍并降低成本1.4-6.4倍。
做自己的老师：通过无监督奖励优化引导蛋白质语言模型
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； MBZUAI ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学理工大学）
AI总结 提出无监督奖励优化框架，结合模型不确定性和语义一致性作为代理奖励，通过SRO和BRO算法优化PLMs，在无标签数据下实现可控蛋白质生成，性能接近有监督方法。
Comments 24 pages, 2 figures, 13 tables
WorldLines: 对长时域有状态具身智能体进行基准测试与建模
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Knowin
AI总结 提出WorldLines基准，通过构建带时间跨度的家庭轨迹（含对话、动作、状态变化等）评估具身智能体的长时记忆与任务规划能力，并设计ObsMem记忆框架提升状态感知决策。
Comments 27 pages, 18 figures
EffiNav: 融合深度与视觉语言实现高效物体目标导航
机构 * Systems Hub of Intelligence Transportation HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）智能交通系统中心）
AI总结 提出EffiNav框架，融合深度信息与视觉语言模型，通过预测探索边界和语义先验指导导航，在HM3D和OVON数据集上匹配或超越基线，提升路径效率与泛化性。
BCL：面向信息抽取的贝叶斯上下文学习框架
机构 * HiThink Research（海天瑞声研究） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Medical Image Insights（上海医学影像洞察） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 提出BCL框架，利用贝叶斯更新和粒子滤波优化信息抽取中的上下文学习，在序列标注和关系分类任务上取得显著提升。
Comments ACL 2026 Findings
CODEBLOCK: 学习在正确的粒度上监督代码
机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； BAIA, ZJUT（浙江工业大学智能信息处理实验室） ； D5Data.ai
AI总结 提出CodeBlock框架，通过选择结构完整的代码块而非孤立token进行稀疏监督，在仅使用1.9%监督token的情况下，在六个代码生成基准上取得优于全token微调的效果。
EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机
机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国）
AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。
Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive
EvolveNav: 用于零样本目标导航的主动预反思与自进化记忆
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； XGRIDS（深圳格物智联）
AI总结 提出自进化零样本目标导航框架，通过从历史轨迹提取规则并基于置信上界检索，结合记忆引导预反思模块，减少无效探索，成功率提升10.1%。
Volterra生成模型
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出Volterra生成模型，通过分数阶核引入路径依赖噪声，利用马尔可夫提升和残差状态学习，解决非马尔可夫动力学下的扩散生成问题，在MNIST和CIFAR-10上验证有效性。
Comments 36 pages
先恢复语义，再生成更好：改进的潜在建模用于3D MRI重建和跨对比合成
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 提出语义优先的潜在建模框架，通过潜在协调编码器、语义恢复块和解剖感知频率损失，解决3D MRI压缩中长程解剖一致性、语义退化和平滑重建问题，提升重建和跨对比合成质量。
Comments Code: https://github.com/script-Yang/RSF
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈