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

ClinHallu: A Benchmark for Diagnosing Stage-Wise Hallucinations in Medical MLLM Reasoning

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

Sicheng Yang, Hangjie Yuan, Wenjun Zhang, Jinwang Wang, Yichen Qian, Weihua Chen, Fan Wang, Lei Zhu

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） 纠错

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

Knowledge Graph Enhanced Memory-Augmented Retrieval for Long Context Modeling

知识图谱增强的记忆增强检索用于长上下文建模

Ghadir Alselwi, Basem Suleiman, Hao Xue, Shoaib Jameel, Hakim Hacid, Flora D. Salim, Imran Razzak

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） 纠错

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。

RedAct: Redacting Agent Capability Traces for Procedural Skill Protection

RedAct: 为程序技能保护而编辑智能体能力痕迹

Shuwen Xu, Zhitao He, Yi R. Fung

机构 * 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 提出RedAct框架，通过定位保护关键信息、重写痕迹并嵌入行为水印，将技能转移率降至无技能基线以下，同时保留审计证据。

CoRe-MoE: Contrastive Reweighted Mixture of Experts for Multi-Terrain Humanoid Locomotion with Gait Adaptation

CoRe-MoE: 面向多地形人形机器人步态适应的对比重加权专家混合

Kailun Huang, Zikang Xie, Yanzhe Xie, Panpan Liao, Fanghai Zhang, Yanheng Mai, Wenhao Xu, Yunheng Wang, Renjing Xu, Haohui Huang, Chenguang Yang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

AI总结 提出CoRe-MoE两阶段强化学习框架，通过解耦步态生成与地形适应，利用对比学习促进专家专业化，实现人形机器人在多地形下的稳定行走和跑步。

Comments Kailun Huang, Zikang Xie, Yanzhe Xie and Panpan Liao contributed equally to this work. Corresponding authors: Renjing Xu, Haohui Huang and Chenguang Yang

ParkourFormer: Integrating Predictive Supervision and Sequence Modeling into Parkour Locomotion

ParkourFormer：将预测监督与序列建模融入跑酷运动

Yanheng Mai, Wenhao Xu, Zirui Huang, Yifei Fu, Shengwei Dong, Xinjue Wang, Kailun Huang, Yanzhe Xie, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； CLAI-LAB, CL-TECH（CLAI实验室，CL-TECH） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

AI总结 提出基于Transformer的序列建模框架ParkourFormer，通过预测未来本体感受状态并融合时序特征生成动作，实现人形机器人在多地形跑酷中的高成功率运动控制。

Comments Project Homepage: https://mronaldo-gif.github.io/parkourformer.github.io/

Aligned but Stereotypical? How System Prompts Shape Demographic Bias in LLM-Based Text-to-Image Models

对齐但刻板？系统提示如何塑造基于LLM的文本到图像模型中的人口统计偏见

NaHyeon Park, Na Min An, Kunhee Kim, Soyeon Yoon, Jiahao Huo, Hyunjung Shim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 研究LLM增强的文本到图像系统在提示扩展中引入隐性人口统计偏见的问题，提出无训练的去偏框架FairPro，通过自适应生成公平性指令减少人口统计差异。

Comments Project page: https://fairpro-t2i.github.io

MaskWAM: Unifying Mask Prompting and Prediction for World-Action Models

MaskWAM：统一掩码提示与预测的世界-动作模型

Hanyang Yu, Haitao Lin, Jingbo Zhang, Wenyao Zhang, Chenghao Gu, Heng Li, Ping Tan

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） 纠错

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。

Demystifying Hidden-State Recurrence: Switchable Latent Reasoning with On-Policy Reinforcement Learning

揭秘隐状态循环：基于在线强化学习的可切换潜在推理

Jiayu Yang, Chao Chen, Shengen Wu, Yinhong Liu, Yuxuan Fan, Lujundong Li, Songning Lai, Chengwei Qin, Zhijiang Guo

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） 纠错

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: Property-Informed Design of Cyclic Peptides via Automated Cyclization

APCyc：通过自动环化实现环肽的性质导向设计

Yifan Zhao, Lang Qin, Jintai Chen

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） 纠错

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: A Long-Horizon Agent in Minecraft with Why-Which Reasoning

WISE：具有Why-Which推理的Minecraft长时域智能体

Renmin Cheng, Changhao Chen

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。

Action-Effect Memory Pretraining for Robot Manipulation

动作-效应记忆预训练用于机器人操作

Yijing Zhou, Qiwei Liang, Sitong Zhuang, Jiaxi Li, Xianpeng Wang, Boyang Cai, Yunyang Mo, Renjing Xu

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

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。

Speculative Rollback Correction for Quality-Diverse Web Agent Imitation

面向质量多样性的Web智能体模仿的推测性回滚修正

Longkun Hao, Hongyu Lin, Hao Li, Zhichao Yang, Haojie Hao, Dongshuo Huang, Haitao Yang, Hongyu Ge, Ming jie Xie, Yanjun Wu, Zi Hao Yin, Yan Bai, Yihang Lou

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） 纠错

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: Defeating Unauthorized Mimicry in Latent Diffusion Models

VOID: 击败潜在扩散模型中的未授权模仿

Chunlin Qiu, Ang Li, Tianxiao Huang, Ruilin Gan, Yunjie Ge, Shenyi Zhang, Huayi Duan, Lingchen Zhao, Chao Shen, Qian Wang

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） 纠错

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)

NOVA: NOise-aware Verbal Confidence CAlibration for Robust Large Language Models in RAG Systems

NOVA: 面向RAG系统中鲁棒大语言模型的噪声感知言语置信度校准

Jiayu Liu, Rui Wang, Qing Zong, Yumeng Wang, Cheng Qian, Qingcheng Zeng, Tianshi Zheng, Haochen Shi, Dadi Guo, Baixuan Xu, Chunyang Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 提出NOVA框架，通过规则引导的监督微调，解决检索增强生成中噪声上下文导致的过度自信问题，在域内和域外分别提升ECE 10.9%和8.0%。

CreativeBench: Benchmarking and Enhancing Machine Creativity via Self-Evolving Challenges

CreativeBench: 通过自我进化挑战基准测试和增强机器创造力

Zi-Han Wang, Lam Nguyen, Zhengyang Zhao, Mengyue Yang, Chengwei Qin, Yujiu Yang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； 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） 纠错

AI总结 提出CreativeBench基准，基于认知框架通过代码生成评估机器创造力，包含组合与探索两个子集，利用逆向工程和自我博弈自动生成挑战，并通过质量与新颖性乘积的指标区分创造与幻觉。

Comments ACL 2026. Project page: https://zethwang.github.io/creativebench.github.io/

LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning

LLM-ODDR：一种用于联合订单调度和司机重新定位的大语言模型框架

Tengfei Lyu, Siyuan Feng, Hao Liu, Hai Yang

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能前沿技术 thrust，香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（航空与航空工程系，香港理工大学） ； Research Center for Low Altitude Economy, The Hong Kong Polytechnic University（低空经济研究中心，香港理工大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（土木与环境工程系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出LLM-ODDR框架，利用大语言模型联合优化网约车订单调度与司机重新定位，通过多目标价值细化、公平感知调度和时空需求感知重定位提升效果、适应性和可解释性。

Comments Published in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS)

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

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

Zhen Ye, Xu Tan, Yiming Li, Guangyan Zhang, Chimin Chan, Haohe Liu, Zhengxi Liu, Hongzhan Lin, Zheqi Dai, Xinshen Zhang, Peiwen Sun, Qiuqiang Kong, Wei Xue

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） 纠错

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

Context-Driven Incremental Compression for Multi-Turn Dialogue Generation

上下文驱动的增量压缩用于多轮对话生成

Yeongseo Jung, Jaehyeok Kim, Eunseo Jung, Jiachuan Wang, Yongqi Zhang, Ka Chun Cheung, Simon See, Lei Chen

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） 纠错

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

Automating Geometry-Intensive Compliance Checking in BIM: Graph-Based Semantic Reasoning Framework

BIM中几何密集型合规检查自动化：基于图的语义推理框架

Zixuan Xiao, Pei Troh Koh, Jun Ma, Jack C. P. Cheng

机构 * Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学土木与环境工程系） 纠错

AI总结 针对BIM中几何密集型法规自动检查的语义鸿沟问题，提出SGR-BIM图驱动推理框架，通过跨模态知识图谱实现可解释推理，在679个消防规范查询上达到84.3%准确率，较基线提升8.6%。

Journal ref Automation in Construction 189 (2026) 107038

Notes2Skills: From Lab Notebooks to Certainty-Aware Scientific Agent Skills

Notes2Skills: 从实验室笔记本到具有确定性意识的科学智能体技能

Shi Liu, Jiayao Chen, Chengwei Qin, Yanqing Hu, Jufan Zhang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

AI总结 提出Notes2Skills框架，将实验室笔记转化为保留作者确定性的可验证科学智能体技能，解决不确定判断与确认结论混淆问题。

Comments 28 pages, preprint

Architecture-Aware Reinforcement Learning Makes Sliding-Window Attention Competitive in Math Reasoning

架构感知强化学习使滑动窗口注意力在数学推理中具有竞争力

Kai Liu, Peijie Dong, Xinchen Xie, Jianfei Gao, Qipeng Guo, Xiaowen Chu, Shaoting Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（上海智能自主系统研究院，同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） 纠错

AI总结 提出SWARR方法，通过监督微调将预训练自注意力模型高效转换为滑动窗口注意力，并利用强化学习策略适应，缩小了与自注意力的性能差距，同时保持线性复杂度的高效性。

Beyond the Golden Teacher: Enhancing Graph Learning through LLM-GNN Co-teaching

超越黄金教师：通过LLM-GNN协同教学增强图学习

Zhuoyi Peng, Hanlin Gu, Lixin Fan, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； WeBank（微众银行） 纠错

AI总结 针对文本属性图上的少样本学习，提出LLM-GNN协同教学框架，避免固定教师模型，通过双向伪标签交换和基于轮次的偏好优化，显著提升图学习性能。

Comments Code: https://github.com/llmgnncoteaching/LLM-GNN-Coteaching

GraphInfer-Bench: Benchmarking LLM's Inference Capability on Graphs

GraphInfer-Bench：评估LLM在图上的推理能力基准

Zhuoyi Peng, Jingzhou Jiang, Hanlin Gu, Lixin Fan, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Webank（微众银行） 纠错

AI总结 提出GraphInfer-Bench基准，通过五个任务（描述与比较）测试LLM能否从节点及其邻域推断出无法从单节点或路径检索的答案，发现所有方法均存在差距。

Comments Code: https://github.com/graphinfer/GraphInfer-Bench ; Dataset: https://huggingface.co/datasets/graphinfer/graphinfer

Geometric bias in eigenspace perturbation under random heterogeneous noise

随机异质噪声下特征空间扰动的几何偏差

Fengkai Liu, Ke Wang, Wanjie Wang

机构 * Department of Mathematics, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学数学系） ； Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（新加坡国立大学统计与数据科学系） 纠错

AI总结 针对稀疏、异质方差噪声下的信号加噪声矩阵，研究发现经验特征向量存在经典扰动界无法捕捉的系统性几何偏差，并通过二次向量方程和精细各向同性局部律推导了最优非渐近扰动界。

Comments 104 pages, 1 figure

K-Forcing: Joint Next-K-Token Decoding via Push-Forward Language Modeling

K-Forcing：通过前推语言建模进行联合下一K词解码

Zhiwei Tang, Yuanyu He, Yizheng Han, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Fan Wang, Bohan Zhuang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； 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 提出K-Forcing范式，通过前推映射将自回归模型蒸馏为单次前向传播生成多个未来词，实现2.4-3.5倍加速，质量损失小。

Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/K-Forcing

What Semantics Survive the Connector? Diagnosing VLM-to-DiT Alignment in Video Editing

什么语义能经受住连接器的考验？视频编辑中VLM到DiT对齐的诊断

Hangyu Lin, Chao Wen, Chengming Xu, Jianxiong Gao, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu, Yanwei Fu

机构 * HKUST（香港理工大学） ； FDU（福建大学） ； ZJU（浙江大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究探讨了视频生成模型中VLM与DiT对齐过程中的语义瓶颈问题，通过提出TRACE-Edit数据集和诊断协议，发现连接器模块会导致细粒度结构语义的严重退化，挑战了原有假设。

Sonar-TS: Search-Then-Verify Natural Language Querying for Time Series Databases

Sonar-TS: 为时间序列数据库的自然语言查询设计的搜索-验证方法

Zhao Tan, Yiji Zhao, Shiyu Wang, Chang Xu, Yuxuan Liang, Xiping Liu, Shirui Pan, Ming Jin

机构 * Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Yunnan University（云南大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出Sonar-TS，一种神经符号框架，用于解决时间序列数据库的自然语言查询问题，通过搜索-验证流程处理连续形态意图和超长历史数据，引入NLQTSBench基准进行评估，展示了该方法在复杂时间查询中的有效性。

Comments Accepted by ICML 2026

Reliability-Calibrated Edge-IoT Early Fault Warning for Rotating Machinery with a Physics-Guided Tiny-Mamba Transformer

面向旋转机械的可靠性校准边缘物联网早期故障预警：一种物理引导的Tiny-Mamba Transformer

Changyu Li, Huabei Nie, Xiaoya Ni, Lu Wang, Lijuan Shen, Kaishun Wu, Fei Luo

机构 * Great Bay University（大亚湾大学） ； Huizhou University（惠州大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； James Cook University（詹姆斯库克大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出一种可靠性校准的边缘物联网早期故障预警框架，使用物理引导的Tiny-Mamba Transformer提取特征，结合极值理论校准误报率，在低计算资源下实现高精度、低延迟的旋转机械故障预警。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Reliability

CoVar: Confidence-Variance-Guided Pseudo-Label Selection for Semi-Supervised Learning

CoVar: 置信度-方差引导的半监督学习伪标签选择

Jinshi Liu, Lei He, Pan Liu

机构 * College of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology（湖南科技大学信息与电气工程学院） ； Information Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） 纠错

AI总结 提出CoVar框架，通过联合建模最大置信度和残差类方差来评估伪标签可靠性，利用SVD谱松弛分离可靠与不可靠预测，无需手动阈值，在分割和分类任务上取得提升。

Improving Generalization and Data Efficiency with Diffusion in Offline Multi-agent RL

通过扩散模型提升离线多智能体强化学习的泛化能力与数据效率

Zhuoran Li, Ling Pan, Jiatai Huang, Longbo Huang

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出扩散离线多智能体模型（DOM2），利用扩散模型增强策略表达力和多样性，结合轨迹数据重加权，在离线MARL中显著提升性能、泛化能力和数据效率。