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

A Multi-modal Agentic Co-pilot for Evidence Grounded Computational Pathology

面向证据基础计算病理学的多模态智能体协同助手

Zhe Xu, Zhengyu Zhang, Zhiyuan Cai, Jiahao Xu, Yijie Lin, Ziyi Liu, Junlin Hou, Hongyi Wang, Yuxiang Nie, Ling Liang, Yihui Wang, Yingxue Xu, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University（南方医科大学南芳医院病理科） ； Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（南方医科大学基础医学学院病理科） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学解剖与细胞病理学系） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理学重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（锦风实验室） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） 纠错

AI总结 提出PathPocket，一种多模态AI协同助手，通过构建包含11万文档的病理证据语料库和455万实体的超图，实现基于证据的病理诊断，在20万真实案例上超越现有方法。

HARP: Efficient Data Selection for Finetuning Large Language Models

HARP：高效数据选择用于微调大型语言模型

Ning Wang, Zhengxin Zhang, Maosen Tang, Yitang Gao, Claire Cardie, Sainyam Galhotra

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出层次主动区域剪枝（HARP），一种高效的基于训练的数据选择方法，通过层次结构和经验贝叶斯推断降低选择成本，同时保持下游对齐，在多个基准上优于最强基线最多8.9分，且训练样本减少约7倍。

Struct-Searcher: Agentic Structural Thinking Advances Multimodal Deep Information Seeking

Struct-Searcher：代理式结构化思维推进多模态深度信息检索

Fan Zhang, Vireo Zhang, Shengju Qian, Haoxuan Li, Zheng Lian, Hao Wu, Yuan Gao, Xinyu Geng, Xin Wang, Pheng-Ann Heng

机构 * CUHK（香港中文大学） ； LIGHTSPEED ； PKU（北京大学） ； Tongji University（同济大学） ； THU（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出基于信念修正理论的结构化代理工作流Struct-Searcher，通过维护多模态结构图实现冲突感知的深度信息检索，在多个基准上平均相对准确率提升17.2%。

MM-Matryoshka: Towards Budget-Elastic Visual Document Retrieval via a 2D Multimodal Matryoshka Training Framework

MM-Matryoshka：通过二维多模态套娃训练框架实现预算弹性视觉文档检索

Haowen Xiang, Yibo Yan, Jiahao Huo, Yu Huang, Yi Cao, Mingdong Ou, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出MM-Matryoshka，一种二维套娃训练框架，使视觉文档检索器在向量维度和编码器深度上实现弹性预算选择，无需为不同预算训练独立模型。

Sample-Efficient Post-Training for LEGO Spatial-Physics Reasoning

面向LEGO空间物理推理的样本高效后训练

Yuhuan Yuan, Zhouliang Yu, Minghao Liu, Weiyang Liu, Ge Lin Kan

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； CUHK（香港中文大学） ； ZODA 纠错

AI总结 针对LLM生成LEGO组装时出现的物理有效但几何语义错位问题，提出基于模型的数据选择方法和样本高效强化学习PVPO，结合体素空间几何奖励，提升结构、语义对齐和物理有效性。

Comments Technical Report V1, 15 pages, 6 figures, 3 tables

ABLE: Representing and Mapping LLMs via Attribution-Based Large-model Embedding

ABLE：基于归因的大模型嵌入表示与映射

Zirui Wang, Yusen Hou, Shaofeng Liang, Bowen Tian, Yanlin Zhang, Wenshuo Chen, Yutao Yue

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Deep Interdisciplinary Intelligence Lab (DI2 Lab)（深度跨学科智能实验室（DI2 Lab）） 纠错

AI总结 提出ABLE框架，利用梯度特征归因和分词器无关的词级对齐构建模型嵌入，实现异构LLM的高效比较，在关系预测、模型路由和基准分数预测上表现优异。

M$^3$Exam: Benchmarking Multimodal Memory for Realistic User-Agent Interactions

M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准

Zhengjun Huang, Wenxuan Liu, Zhoujin Tian, Wei Chen, Junle Chen, Yuqian Wu, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology (Zhuhai)（北京理工大学（珠海）） ； Tencent Hy（腾讯（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出M$^3$Exam基准，用于评估多模态大语言模型在真实用户-智能体交互中的跨模态推理和隐式信息推断能力，并设计M$^3$Proctor方法通过按需处理视觉源提升准确率13%，同时降低索引构建时间和检索token超70%。

AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization

AnchorWorld: 基于视图演化定制的具身自我中心世界模拟

Yu Li, Menghan Xia, Gongye Liu, Xintao Wang, Conglang Zhang, Lei Ke, Yuxuan Lin, Ruihang Chu, Pengfei Wan, Kun Gai, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； HKUST（香港科技大学） ； WHU（武汉大学） 纠错

AI总结 提出AnchorWorld框架，利用3D人体运动和外源视角辅助训练增强交互完整性，并通过锚点视图和文本描述实现自我演化世界的灵活定制，显著优于现有方法。

AdaTok: Self-Budgeting Image Tokenization with Quality-Preserving Dynamic Tokens

AdaTok: 具有质量保持动态令牌的自预算图像令牌化

Xiaocheng Lu, Yuxi Chen, Jie Zhang, Jian Liu, Jingcai Guo, Fangqi Zhu, Tao Han, Song Guo

机构 * 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） 纠错

AI总结 提出AdaTok，一种自预算离散一维令牌化器，通过表示-分配协同设计（优先表示学习和自适应令牌分配）实现图像自适应令牌数量，在保持重建质量的同时减少平均令牌数。

Comments Preprint; 11 pages, 4 figures

Consistent-Inversion: Reverse Consistency Guidance for Structure-Preserving Visual Editing

Consistent-Inversion: 用于结构保持视觉编辑的反向一致性引导

Xiaocheng Lu, Jingcai Guo, Song Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出Consistent-Inversion，一种无训练的反向一致性引导框架，通过检查中间目标轨迹能否在源提示下反向到源反转轨迹，并利用反向一致性差异校正早期去噪步骤，在保持结构的同时提升编辑效果。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Multimedia; 10 pages, 4 figures

From Sampled Outcomes to Capability Distributions: Rethinking Supervision for LLM Routing

从采样结果到能力分布：重新思考LLM路由的监督

Guannan Lai, Haoran Hu, Long Chen, Zhenguo Li, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Frontier Robotics（前沿机器人） 纠错

AI总结 针对LLM路由中单次响应作为监督信号噪声大的问题，提出DARS框架，从分布视角构建路由监督，考虑输入和输出不确定性，实验表明分布感知监督更稳定有效。

Stream3D-VLM: Online 3D Spatial Understanding with Incremental Geometry Priors

Stream3D-VLM：基于增量几何先验的在线3D空间理解

Hanxun Yu, Xuan Qu, Lei Ke, Boqiang Zhang, Yuxin Wang, Jianke Zhu, Dong Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出在线3D视觉语言模型Stream3D-VLM，通过自回归流控制、轻量视觉-空间特征融合模块和几何自适应体素压缩，实现从流式视频中实时理解3D空间，并构建超百万在线3D问答数据集，在多项任务上超越现有模型。

Comments Project Page: https://stream3d-vlm.github.io/

What Your Posts Reveal: A Benchmark and Agentic Framework for User-Level Privacy Leakage on Social Media

你的帖子揭示了什么：社交媒体用户级隐私泄露的基准与智能体框架

Zifan Peng, Yini Huang, Aiwen Lu, Qiming Ye, Peixian Zhang, Jingyi Zheng, Yule Liu, Xuechao Wang, Xinlei He, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 针对社交媒体用户级多模态隐私泄露缺乏统一基准和评估指标的问题，提出SopriBench基准和隐私暴露分数（PES），并开发了无需训练的智能体框架Argus，通过跨帖子线索累积推理实现隐私推断，PES达0.55，较最强基线提升25%。