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

DanceOPD: On-Policy Generative Field Distillation

DanceOPD：在策略生成场蒸馏

Wei Zhou, Xiongwei Zhu, Zelin Xu, Bo Dong, Lixue Gong, Yongyuan Liang, Meng Chu, Leigang Qu, Lingdong Kong, Wei Liu, Tat-Seng Chua

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） 纠错

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; 40 pages, 13 figures, 9 tables; Project Page at https://danceopd.github.io/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/DanceOPD

A Neuromorphic Reinforcement Learning Framework for Efficient Pathfinding in Robotic Mobile Fulfillment Systems

一种用于机器人移动履行系统高效路径规划的神经形态强化学习框架

Junzhe Xu, Zecui Zeng, Lusong Li, Yuetong Fang, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 提出SDQN-RMFS框架，通过ANN到SNN的转换和硬标签知识蒸馏，在神经形态芯片上实现超低功耗路径规划，相比GPU能耗降低11281倍，延迟减少近一半。

WAM4D: Fast 4D World Action Model via Spatial Register Tokens

WAM4D：通过空间注册令牌实现快速4D世界动作模型

Ying Li, Xiaobao Wei, Jiajun Cao, Hao Wang, Xiaowei Chi, Chengyu Bai, Qianpu Sun, Jiajun Li, Xiaojie Zhang, Peidong Jia, Jian Tang, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

AI总结 提出WAM4D，利用轻量级空间注册令牌将预训练几何先验迁移至因果视频-动作变换器，实现高效4D世界动作建模，在RoboTwin 2.0和真实操作任务中提升空间一致性并保持快速推理。

Comments 15 pages, 7figures, 9tables

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出Pose-VLA，通过分离预训练和后训练阶段，解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题，实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026

FedGMI: Generative Model-Driven Federated Learning for Probabilistic Mixture Inference

FedGMI: 生成模型驱动的联邦学习用于概率混合推断

Qijun Hou, Yuchen Shi, Pingyi Fan, Khaled B. Letaief

机构 * Dept. of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，BNRist，清华大学） ； Dept. of Electronic and Computer Engineering, HKUST（电子与计算机工程系，香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出FedGMI框架，利用变分自编码器建模客户端数据分布的混合结构，实现结构化个性化联邦学习，提升模型性能和鲁棒性。

Fine-Tuning Integrity for Modern Neural Networks: Structured Drift Proofs via Norm, Rank, and Sparsity Certificates

针对现代神经网络的微调完整性：通过范数、秩和稀疏性证书进行结构漂移证明

Zhenhang Shang, Yingzhe Yu, Kani Chen

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

AI总结 本文提出Fine-Tuning Integrity作为控制模型演化的安全目标，通过Succinct Model Difference Proofs验证微调模型与可信基础模型的差异仅在政策定义的漂移类别内，提供零知识证明以确保更新的范数、低秩或稀疏性。

Comments 21 pages, 3 figures

Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation

男性不育症精液分析深度学习技术：计算机视觉、多模态融合与临床转化

Runwei Guan, Shaofeng Liang, Jiacheng Weng, Xiaoyi Gu, Jia Weng, Daizong Liu, Duo Pan, Qingxin Zhang, Xiao Liang, Weiping Ding, Suoyu Zhu, Ming Yuan, Yanhua Fei

机构 * Department of Gynaecology and Obstetrics, The Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院妇产科） ； Department of Oncology, the Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院肿瘤科） ； Thrust of AI, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能推力实验室） ； FertiTech AI（生殖科技人工智能公司） ； Department of Oncology, Suzhou Xiangcheng People’s Hospital（苏州市相城区人民医院肿瘤科） ； Department of Biological Sciences and Bioinformatics, School of Science, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学理学院生物科学与生物信息学系） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） 纠错

AI总结 针对传统精液分析的主观性强等缺陷，综述聚焦计算机视觉与深度学习驱动的精子分析技术，梳理方法、数据集与落地障碍，提出分阶段临床转化路线。

Comments 46 pages, 14 figures

FormalRx: Rectify and eXamine Semantic Failures in Autoformalization

FormalRx：纠正和检查自动形式化中的语义错误

Haocheng Wang, Baiyu Huang, Yingjia Wan, Xiao Zhu, Xiaoyang Liu, Yinya Huang, Zhijiang Guo

机构 * LARK Lab, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究自动形式化中语义对齐问题，提出FormalRx框架，核心是SCI错误分类法，能实现对齐判定、错误分类、定位及纠正，通过实例验证性能优于基线，助力自动形式化系统诊断与改进。

Comments 44 pages, 5 figures. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Learning Structured Visual Compositional Representations for Weakly Supervised Referring Expression Comprehension

用于弱监督指称表达式理解的学习结构化视觉组合表示

Lian Xu, Mohammed Bennamoun, Farid Boussaid, Hamid Laga, Yulan Guo, Dan Xu

机构 * The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Murdoch University（莫道克大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对弱监督指称表达式理解问题，提出结构化视觉组合表示学习框架，显式建模一元对象嵌入和成对关系嵌入，引入组合对齐机制，实验证明该方法有效。

Comments Accepted at ECCV 2026

From Interaction to Intent: Inferring User Objectives from Provenance Logs

从交互到意图：从溯源日志中推断用户目标

Steffen Holter, Tobias Stähle, Arpit Narechania, Mennatallah El-Assady

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究能否用溯源日志对视觉探索任务中的用户意图分类，记录参与者交互，发现不同分析目标有不同行为特征，嵌入上下文信息可使分类器跨数据集和投影方法预测用户目标。

Comments 13 pages, 11 figures

SoftVTBench: A Safety-Aware Visuo-Tactile Benchmark for Physically Constrained Robotic Manipulation of Deformable Objects

SoftVTBench：用于物理约束下可变形物体机器人操作的安全感知视觉触觉基准测试

Bowen Jing, Mingxin Wang, Ruiyang Hao, Chenchen Ge, Hanwen Shen, Junjie He, Yang Cui, Yiming Hou, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Minglei Li, Dandan Zhang, Ding Zhao, Houde Liu, Xiaofan Li, Si Liu, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓景智能） ； Tsinghua University（清华大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Southeast University（东南大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Simple AI（简单人工智能公司） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 研究物理约束下可变形物体操作，提出SoftVTBench基准测试，通过有限元模拟可变形物体，定义任务套件，分别报告目标成功和安全成功，实现基线并实验，表明仅成功评估高估策略性能，触觉传感可提升安全性。

Beyond Scene Priors: Fine-Grained Traffic Scene Reasoning with Benchmarking and Query-Guided Small-Object Focus

超越场景先验：通过基准测试和查询引导的小目标聚焦进行细粒度交通场景推理

Waikit Xiu, Qiang Lu, Zian Wang, Xinjie Yang, Zhiwei Chen, Chen Sun, Xiying Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 针对安全关键交通场景中复杂问题，提出细粒度交通推理基准FGTR - Bench和文本引导小目标推理MLLM（TSR - MLLM），解决视觉语言对齐中关键小目标被忽视问题，提升模型性能。

Lightweight Polyp Segmentation via a Gain-Aware Prediction-Space Recursive Controller

通过增益感知预测空间递归控制器实现轻量级息肉分割

Jiachi Zhang, Zhuoyu Wu, Quanjun Wang, Wenhui Ou, Wenqi Fang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； CyPhi( Ψ ​ Φ \Psi\Phi ) AI Research Lab, School of IT, Monash University Malaysia（马来西亚莫纳什大学信息技术学院CyPhi人工智能研究实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Department of Electronic & 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） 纠错

AI总结 研究针对轻量级息肉分割，将细化作为预测空间递归校正任务，引入直接作用于主干网络逻辑的递归控制器，在固定递归预算下聚合差异和不确定性证据，提升分割精度与部署效率。

Beyond Forecasting: The Belief-to-Trade Layer in Prediction-Market Agents

超越预测：预测市场代理中的信念到交易层

Yishu Wang, Yuxuan Wang, Jiaqi Deng, Hanyang Tang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 以预测未来事件为通用人工智能测试平台，提出Raven-Agent这一预测市场自主交易代理，在存档决策集的控制重放中表现出色。

Comments 10 pages, 4 figures

Hierarchical Sparse Attention Done Right: Toward Infinite Context Modeling

正确实现分层稀疏注意力：迈向无限上下文建模

Xiang Hu, Xinyu Wei, Hao Gu, Minshen Zhang, Tian Liang, Huayang Li, Lei Zhu, Yan Wang, Sirui Han, Yushi Bai, Kewei Tu, Haitao Mi, Leo Liang

机构 * Tencent HY Team（腾讯混元团队） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 研究如何解决现代大语言模型扩展到长上下文时的计算成本和注意力长度外推问题。提出分层地标稀疏注意力机制，通过语言模型损失端到端学习块选择，实现高效长上下文建模。

Comments preprint

Dynamic Regret for Non-Stationary Linear Bandits via Misspecification Reductions

通过错误设定减少实现非平稳线性带型问题的动态遗憾

Zihao Hu, Yuan Yao, Jiheng Zhang, Zhengyuan Zhou

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） ； Department of IEDA, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学工业工程与决策分析系） 纠错

AI总结 研究含特定轮次可行决策集的非平稳线性带型问题，针对现有方法局限，从统一错误设定减少视角，分块关联动态遗憾与固定参数线性带型基准，得出最优动态遗憾依赖。

DramaDirector: Geometry-Guided Short Drama Generation

DramaDirector: 几何引导的短剧生成

Hengji Zhou, Sijie Liu, Jianrun Chen, Xingchen Zou, Lianghao Xia, Liqiang Nie

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出几何引导框架DramaDirector，通过检索真实短剧的深度-姿态参考，结合模式约束SFT和GRPO训练规划器，实现从情节到多镜头短剧的生成，在忠实度、一致性和可控性上优于基线。

Comments 20 pages, 17 figures, 6 tables. Code is available at https://github.com/iLearn-Lab/DramaDirector

AudioX-Turbo: A Unified Framework for Efficient Anything-to-Audio Generation

AudioX-Turbo：高效任意到音频生成的统一框架

Zeyue Tian, Lei Ke, Zhaoyang Liu, Ruibin Yuan, Liumeng Xue, Yujiu Yang, Weijia Chen, Xu Tan, Qifeng Chen, Wei Xue, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Noiz AI ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 提出AudioX-Turbo，基于教师-学生范式的统一高效框架，通过多模态扩散Transformer和分布匹配蒸馏实现文本、视频、音频到音频的生成，仅需4步采样，NFE减少约25倍。

Can Retrieval Heads See Images? Multimodal Retrieval Heads in Long-Context Vision-Language Models

检索头能看见图像吗？长上下文视觉语言模型中的多模态检索头

Aaron Branson Cigres Li, Zhaowei Wang, Yu Zhao, Yiming Du, Haobo Li, Xiyu Ren, Ginny Wong, Simon See, Lishu Luo, Haodong Duan, Pasquale Minervini, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； CUHK（香港中文大学） ； NVAITC, NVIDIA, Santa Clara, USA（NVIDIA Santa Clara 分公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出一种多模态检索头检测方法，发现视觉语言模型中仅有4.4-10.2%的注意力头贡献了50%的正检索分数，这些头对长上下文推理至关重要，且可直接用于文档检索提升性能。

Comments Work in Progress

Starve to Perceive: Taming Lazy Perception in VLMs with Constrained Visual Bandwidth

Starve to Perceive: 通过受限视觉带宽驯服VLMs中的懒惰感知

Yuhuan Wu, Cong Wei, Fangzhen Lin, Wenhu Chen, Haozhe Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Technology University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的训练方法，通过限制视觉带宽迫使视觉语言模型主动感知，从而提升其在高分辨率视觉环境中的表现。

Interactive Learning for LLM Reasoning

为LLM推理设计的交互学习

Hehai Lin, Shilei Cao, Sudong Wang, Haotian Wu, Minzhi Li, Linyi Yang, Juepeng Zheng, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出ILR框架，通过动态交互和感知校准提升LLM独立问题解决能力，实验表明其在多个基准测试中优于单agent学习。

Comments The code is available at https://github.com/linhh29/Interactive-Learning-for-LLM-Reasoning

Industrial3D: A Water-Treatment TLS Point Cloud Dataset and Cross-Paradigm Benchmark for MEP Scene Understanding

Industrial3D: 一个用于工业基础设施的地面激光雷达点云数据集和跨范式基准

Chao Yin, Hongzhe Yue, Qing Han, Difeng Hu, Zhenyu Liang, Fangzhou Lin, Bing Sun, Boyu Wang, Mingkai Li, Wei Yao, Jack C. P. Cheng

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学土木与环境工程系） ； Guangzhou Institute of Geography, Guangdong Academy of Sciences（广东省科学院广州地理研究所） ； School of Civil Engineering, Southeast University（东南大学土木工程学院） ； College of Geography and Tourism, Hengyang Normal University（衡阳师范学院地理与旅游学院） ； Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学建筑与土木工程系） ； S.M.A.R.T. Construction Research Group, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校S.M.A.R.T.建筑研究组） ； Department of the Built Environment, National University of Singapore（新加坡国立大学建筑环境系） ； Spatial Intelligence and Urban Computing, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所空间智能与城市计算） ； State Key Lab of Ecological Security of Regions and Cities, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所区域与城市生态安全国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出Industrial3D数据集，包含6.12亿个高精度标注点云，用于解决工业设施中密集点云的语义理解难题，并建立首个跨范式基准，揭示了工业TLS数据中统计稀有性和几何模糊性带来的领域迁移挑战。

Comments 52 pages, 8 figure, 14 tables

Journal ref 2026, under review

MCLMR: A Model-Agnostic Causal Learning Framework for Multi-Behavior Recommendation

MCLMR：一种多行为推荐的模型无关因果学习框架

Ranxu Zhang, Junjie Meng, Ying Sun, Ziqi Xu, Bing Yin, Hao Li, Yanyong Zhang, Chao Wang

机构 * School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Artificial Intelligence Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能学域） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； iFLYTEK Research, iFLYTEK（科大讯飞研究院） 纠错

AI总结 MCLMR提出一种模型无关的因果学习框架，解决多行为推荐中因果效应建模、辅助行为聚合和语义对齐的问题，通过因果图和混合专家模块提升推荐性能。

Comments Accepted by WWW 2026(oral)

Distribution Matching Distillation Meets Reinforcement Learning

分布匹配蒸馏与强化学习的结合

Dengyang Jiang, Dongyang Liu, Zanyi Wang, Qilong Wu, Liuzhuozheng Li, Hengzhuang Li, Xin Jin, David Liu, Changsheng Lu, Zhen Li, Bo Zhang, Mengmeng Wang, Steven Hoi, Peng Gao, Harry Yang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； SIAT, CAS（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； ZJUT（浙江工业大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出DMDR框架，结合奖励倾斜分布匹配与动态蒸馏策略，通过联合优化提升生成质量与可控性，优于多步生成模型。

Comments [ECCV 26] The synergy of reinforcement learning and distribution matching distillation. See more: https://github.com/vvvvvjdy/dmdr

A User-driven Design Framework for Robotaxi

面向用户的机器人出租车设计框架

Yue Deng, Changyang He

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen China（哈尔滨工业大学深圳中国） 纠错

AI总结 本文通过实证研究探讨了用户对机器人出租车的需求与挑战，提出了一种涵盖叫车、接车、行驶和送车阶段的用户驱动设计框架，以提升出租车的可信度、透明度和问责性。

MIND-V: Hierarchical World Model for Long-Horizon Robotic Manipulation with RL-based Physical Alignment

MIND-V：基于强化学习物理对齐的长期机器人操作分层世界模型

Ruicheng Zhang, Mingyang Zhang, Jun Zhou, Xiaofan Liu, Zunnan Xu, Zhizhou Zhong, Puxin Yan, Haocheng Luo, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； X Square Robot（X Square机器人） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出MIND-V分层世界模型，通过语义推理、行为语义桥接和运动视频生成，结合强化学习物理对齐，实现长期机器人操作视频的物理合理合成。

AULLM++: Structured-Token-Conditioned Large Language Models for Micro-Expression Action Unit Detection

AULLM++：用于微表情动作单元检测的结构化令牌条件大语言模型

Zhishu Liu, Kaishen Yuan, Bo Zhao, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 针对微表情动作单元检测，以往方法有局限。本文提出AULLM++框架，利用大语言模型，将视觉特征注入文本提示，分证据构建、结构建模和基于推理预测三阶段，融合多粒度证据等，提升性能与泛化能力。

LLM-based Human Simulations Have Not Yet Been Reliable

基于大语言模型的人类模拟尚不可靠

Qian Wang, Jiaying Wu, Zichen Jiang, Zhenheng Tang, Bingqiao Luo, Nuo Chen, Wei Chen, Huacan Wang, Bingsheng He

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究指出基于大语言模型（LLM）的人类模拟不可靠，通过系统回顾找出其在多领域模拟中的问题源于LLM局限与设计缺陷，提出强化数据、提升模型能力及稳健设计的解决框架与算法。

Re:Form -- Reducing Human Annotations in Scalable Formal Software Verification with RL in LLMs: A Preliminary Study on Dafny

Re:Form——利用大语言模型中的强化学习减少可扩展形式化软件验证中的人工标注：关于Dafny的初步研究

Chuanhao Yan, Fengdi Che, Xuhan Huang, Xu Xu, Xin Li, Yizhi Li, Xingwei Qu, Jingzhe Shi, Chenghua Lin, Yaodong Yang, Binhang Yuan, Hang Zhao, Yu Qiao, Bowen Zhou, Jie Fu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港大学（深圳）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究利用形式语言Dafny减少人工标注，核心方法是引入自动可扩展数据处理流程及结合形式语言验证器反馈的强化学习设计，主要贡献是提升模型在DafnyComp基准测试表现。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 05/2026. Reviewed on OpenReview: https://openreview.net/forum?id=cAQmIS4GOe

OctoPipe: Reducing Pipeline Bubbles for Heterogeneous Models via Co-Optimizing Partitioning, Placement, and Scheduling

OctoPipe：通过共同优化分区、放置和调度减少异构模型的流水线气泡

Jihu Guo, Tenghui Ma, Wei Gao, Peng Sun, Xun Chen, Jiaxing Li, Zhisheng Ye, Yuyang Jin, Dahua Lin

机构 * FDU & Shanghai AI Laboratory（复旦大学及上海人工智能实验室） ； HKUST（香港科技大学） ； Unaffiliated（无隶属机构） ； Tsinghua University（清华大学） ； CUHK & SenseTime Research（香港大学及SenseTime研究院） 纠错

AI总结 研究针对模型架构异构性加剧流水线气泡降低训练效率的问题，提出OctoPipe系统，通过构建模拟器、开发调谐器、实现执行器共同优化分区、放置和调度，提升了吞吐量。

Comments 14 pages, 12 Figures; Accepted by SC'26;