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LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。
Comments 8 pages, 8 figures
SegDINO: 将多尺度结构引入DINO以实现高效医学图像分割
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University Cancer Center（中山大学肿瘤防治中心） ； Imperial College London（帝国理工学院）
AI总结 提出SegDINO框架，通过令牌金字塔适应和尺度感知解码将多尺度结构引入DINO，在保持高效的同时实现医学图像分割的最优性能。
Comments Code: https://github.com/script-Yang/segdino_v2
HumanoidArena: 以自我为中心的层级全身学习基准
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳北理莫斯科大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院）
AI总结 提出HumanoidArena基准，通过层级控制（高层策略输出全身动作，低层通用运动跟踪器执行）解决人形机器人全身交互学习问题，设计7个腿部关键任务评估策略的泛化与迁移能力。
Comments 29 pages, 13 figures, 10 tables
从受训者到训练者：用于多智能体推理的LLM设计的强化学习训练环境
机构 * LARK, HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 提出LLM-as-Environment-Engineer框架，让策略模型自动分析失败轨迹并修改训练环境配置，在MAPF-FrozenLake测试平台上用Qwen3-4B实现最优性能。
RICH-SLAM：基于增量连续希尔伯特映射的雷达SLAM
机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing, Zhejiang University（浙江大学海洋传感国家重点实验室） ； Interdisciplinary Student Training Platform for Marine areas, Zhejiang University（浙江大学海洋交叉学科学生培养平台） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子与计算机工程系） ； School of AI and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院） ； Institute of Deep-Sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深海科学与工程研究所）
AI总结 提出RICH-SLAM框架，采用Rao-Blackwellized粒子滤波后端和增量希尔伯特空间降秩高斯过程映射，从稀疏雷达测量中构建连续占用地图，并支持不确定性感知规划。
Comments 12 figures
SING: 用于LLM代理中可扩展主动工具发现的合成意图图
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
AI总结 提出SING框架，通过构建意图-工具图并动态检索工具，在长周期任务中提升工具发现准确率，Global Recall@5提高59.8%，下游成功率提高28.9%。
Mind-Studio: 针对部分可观测游戏的可执行世界模型与前向评估
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
AI总结 提出Mind-Studio框架，利用大语言模型从轨迹合成可执行的pygame风格世界模型，通过K步前向保真度协议评估，在Montezuma's Revenge等游戏中显著提升预测准确性和子目标验证。
Comments 12 pages, 2 figures
基于非增强CT的腹部疾病诊断与报告生成的多中心基准
机构 * Ain Shams University（艾因夏姆斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） ； Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）
AI总结 提出一个多中心基准，利用非增强CT合成增强CT发现，用于多器官腹部疾病诊断和自动报告生成，实验表明非增强CT保留诊断信号，平均AUC达69.1%（内部）和63.1%（外部）。
Comments Early Accept (top ~9%), MICCAI 2026
LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试
机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。
决策加权流匹配用于上下文随机优化
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Central South University（中南大学） ； Big Data Institute（大数据研究院）
AI总结 提出决策加权流匹配（DW-FM）框架，通过重加权速度回归目标对齐下游遗憾，在CVaR基准上优于标准方法。
DoubtProbe：通过结构验证与语义审计的黑盒越狱防御
机构 * East China Normal University（东华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所）
AI总结 提出DoubtProbe双分支推理时防御框架，结合结构验证与语义审计，将黑盒越狱防御转化为受控变换下的一致性检查，在多个基准上实现更强更稳定的防御-效用权衡。
Comments 25 pages, 5 figures
通过语义约束验证评估LLM个性化
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The Technology Innovation Institute（技术创新研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 提出NLICV框架，利用自然语言推理模型将句子映射到真值条件集，验证个性化约束，将LLM行为分为四类，与人类标注高度一致，并大幅降低延迟和成本。
UrbanWell: 面向时空城市福祉分析的多模态大语言模型基准测试
机构 * University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出UrbanWell基准，通过卫星和街景图像联合建模，系统评估多模态大语言模型在环境、空间可达性、城市形态、活力和主观感知等5类城市福祉指标上的时空推理能力，并定义时序预测和趋势分类任务。
Comments accepted by KDD Datasets and Benchmarks Track 2026
OmniTraffic：面向时空交通推理的可控生成流水线与基准
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出OmniTraffic，一个基于12个真实路口3D重建的可控生成流水线与基准，通过8M VQA样本和3K人工验证测试集评估11个前沿MLLM，揭示拓扑与时空推理中的显著人机差距，并证明仿真数据微调可提升真实场景性能。
Comments 34 pages, 28 figures
MosaicQuant: 基于内点-离点分离的统一4位LLM量化
机构 * HKUST（香港科技大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； MetaX Integrated Circuits Co., Ltd（MetaX集成电路有限公司）
AI总结 提出MosaicQuant，通过将权重矩阵量化为密集4位基分量和稀疏4位残差分量，结合ZipperEngine融合稀疏块计算，实现统一4位推理，在LLaMA3和Qwen3上保持近FP16精度并加速1.24倍。
Comments 17 pages
重放重要内容：面向高效LLM强化反学习的离策略重放
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学）
AI总结 针对LLM反学习中在线策略优化对困难样本利用不足的问题，提出ReRULE方法，通过离策略重放缓冲区存储并复用低奖励困难样本，在保持通用性的同时提升反学习效率。
多智能体优势的错觉
机构 * Salesforce Research（Salesforce研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 通过系统评估，发现自动生成的多智能体系统在性能和成本效率上均不如单智能体基线（如思维链自一致性），揭示了现有评估框架的缺陷和架构膨胀问题。
Ultra Flash: 将实时流式视频生成扩展到高分辨率
机构 * JD Explore Academy（京东探索研究院） ； USTC（中国科学技术大学） ； PKU（北京大学） ； THU（清华大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； FDU（复旦大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学）
AI总结 提出Ultra Flash级联框架，通过架构保持的超分辨率训练、因果流式潜在上采样器和高分辨率解码器、以及级联优化方案，在单GPU上实现1K分辨率约30 FPS和2K分辨率约18 FPS的实时高分辨率流式视频生成。
感知行为基础模型：将人体运动先验适应到以机器人为中心的地形
机构 * Mondo Robotics ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Artificial General Intelligence Institute, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学通用人工智能研究院）
AI总结 提出感知行为基础模型（Perceptive BFM），通过地形一致参考合成（TCRS）将人体运动先验适应到机器人局部地形，实现地形感知的人形机器人控制。
ClinHallu: 用于诊断医学多模态大语言模型推理中阶段式幻觉的基准
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 提出ClinHallu基准，包含7031个实例，每个实例带有结构化推理轨迹（视觉识别、知识回忆、推理整合），通过阶段替换干预和轨迹监督微调，实现细粒度幻觉诊断与缓解。
Comments Code and datasets: https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinHallu
知识图谱增强的记忆增强检索用于长上下文建模
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究所） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 提出KGERMAR框架，通过动态构建上下文知识图谱并融合多组件记忆架构，在长上下文建模中降低困惑度达8.5%，提升记忆效率2-2.5倍。
MaskWAM：统一掩码提示与预测的世界-动作模型
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X实验室） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出MaskWAM，通过统一掩码输入与预测的混合Transformer架构，解决世界-动作模型的空间瓶颈，提升策略泛化能力，在LIBERO等任务上显著优于基线。
揭秘隐状态循环：基于在线强化学习的可切换潜在推理
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； NTU（南洋理工大学） ； JoinQuant（聚宽） ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 提出SWITCH框架，通过离散边界令牌使隐状态循环推理兼容在线强化学习，并支持因果机制分析，实验表明其优于现有方法。
APCyc：通过自动环化实现环肽的性质导向设计
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AI-Peptide Drug Design Joint Laboratory（AI-多肽药物设计联合实验室）
AI总结 提出APCyc框架，通过扩展残基词汇和显式编码环化位点与连接类型，结合贝叶斯后验引导，实现目标感知的环肽从头设计并联合优化多种理化性质。
Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)
WISE：具有Why-Which推理的Minecraft长时域智能体
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出WISE框架，通过因果事件图增强情景记忆并解耦what-where-when与which-why推理，结合机会主义任务调度和多尺度探索，显著提升长时域稀疏任务的成功率和效率。
动作-效应记忆预训练用于机器人操作
机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shenzhen University（深圳大学）
AI总结 提出AEM框架，通过视觉-动作历史掩码建模学习紧凑时间表征，提升机器人操作在部分可观测环境下的性能，优于单帧预训练和帧堆叠方法。
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。
VOID: 击败潜在扩散模型中的未授权模仿
机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Institute for Math&AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院）
AI总结 针对潜在扩散模型被用于未授权模仿的问题，提出VOID防御框架，通过操纵模型内在随机性，放大潜在编码误差并抵消目标引导信号，实现语义破坏，阻止未授权模仿，同时将扰动限制在人眼不可感知区域。
Comments Extended full version with more comprehensive experimental results. To appear in the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)
哪种语音表示更匹配文本原生推理？帧率和表示对语音-文本对齐的研究
机构 * Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Tencent, China（腾讯） ； University of Surrey, United Kingdom（Surrey大学） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR（香港 Baptist大学） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 研究语音与文本模态差异中的时间粒度不匹配问题，提出因子化FSQ和轻量非自回归音频LM头以降低帧率，发现4.17Hz帧率结合中间层表示对齐在语音问答中表现最佳。
Comments Accepted by Interspeech 2026 long paper
上下文驱动的增量压缩用于多轮对话生成
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI技术中心） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出上下文驱动的增量压缩（C-DIC），通过可修订的线程压缩状态和轻量级检索-修订-写回循环，实现跨轮信息共享，稳定长对话性能。
Comments Accepted at ICML 2026
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