高校专区
面向LEGO空间物理推理的样本高效后训练
机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； CUHK（香港中文大学） ； ZODA
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：基于归因的大模型嵌入表示与映射
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））
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。
面向智能信息-物理-社会系统的区块链基础设施：具身AI时代的后量子安全、互操作性与可信数据经济
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学）
AI总结 本教程探讨区块链作为协调层，融合后量子密码学与具身AI，实现可扩展、可信的数据经济与跨组织治理。
基于大语言模型决策的传染病传播模拟
机构 * Computer Science and Engineering Faculty of Engineering（计算机科学与工程系） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Emory University（埃默里大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； The Kirby Institute Faculty of Medicine & Health（Kirby研究所医学院与健康学院） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学）
AI总结 提出一个空间显式的基于智能体的模拟框架，利用大语言模型生成自我报告流感样疾病的决策，并整合到基于人口普查的合成人群中，以捕捉社会与地理异质性。
Comments 12 pages
当硬负例有害时：弥合检索中硬负例生成的生成-判别鸿沟
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学信息科学与技术学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
AI总结 针对检索中硬负例生成存在的生成-判别鸿沟问题，提出CausalNeg方法，通过CoT引导的反事实扰动和查询视角熵最大化来提升检索性能。
Comments Accepted at KDD 2026
通过奖励倾斜分布匹配增强少步生成器
机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Westlake University（西湖大学）
AI总结 提出奖励倾斜分布匹配蒸馏（RTDMD）两阶段框架，结合分布匹配蒸馏与奖励引导强化学习，在仅4步推理下实现文本到图像生成的最新性能。
Comments Code and models are available at https://github.com/Harahan/RTDMD
跟随一切：具有目标感知适应的领导者跟随与避障框架
机构 * Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, China（南开大学机器人与自动化信息系统研究所） ； Centre for Data Science, University of Macau, China（澳门大学数据科学中心） ； Electrical and Computer Engineering Department, Hong Kong University of Science and Technology, China（香港科学与技术大学电子与计算机工程系） ； Department of Computer Science, University College London, UK（伦敦大学学院计算机科学系） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学航空与航空工程系）
AI总结 提出统一框架，用分割模型替代检测模型以跟随任意形态领导者，并设计目标感知适应机制和基于图的规划器，实现领导者暂时离开视野时的鲁棒跟随与避障。
面向多自由变量复杂逻辑查询的神经可扩展符号搜索框架
机构 * Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Squarepoint Capital（Squarepoint资本） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Sciences, University of Rochester（罗切斯特大学计算机科学系）
AI总结 针对知识图谱上多自由变量复杂查询的联合排序难题，提出神经可扩展符号搜索（NS3）框架，通过预算约束和超节点合并近似联合排序，显著提升性能。
Comments 10 pages, 5 figures
CacheRAG：面向知识图谱问答中检索增强生成的语义缓存系统
机构 * HKUST Hong Kong China（香港理工大学（中国）） ； HKUST(GZ) / HKUST Guangzhou / Hong Kong China (2018)（香港理工大学（广州）/ 香港理工大学（广州）/ 香港中国（2018））
AI总结 针对LLM驱动的KGQA系统作为无状态规划器导致模式幻觉和检索覆盖有限的问题，提出CacheRAG，一种基于缓存的架构，通过模式无关接口、多样性优化缓存检索和有界启发式扩展，将无状态规划器转变为持续学习器，显著提升准确性和真实性。
通过以感知为中心的过程奖励模型改进视觉-语言模型
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Bytedance（字节跳动） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本文提出Perceval模型，通过token级错误定位提升视觉-语言模型的推理能力，通过感知驱动的监督策略实现细粒度训练与推理优化，实验显示在多个领域基准上显著提升性能。
Comments 8 pages
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 33099-33109
Holo360D: 一个大规模真实世界数据集，具有连续轨迹，用于推进全景3D重建及更广泛领域
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； South China Normal University（华南师范大学）
AI总结 本文提出Holo360D数据集，包含109495张全景图像及注册点云、网格和对齐相机姿态，通过连续轨迹和高完整性深度图提升全景3D重建性能，建立新基准并提供有效微调策略。
Comments Datasets Link: https://github.com/Jou719/Holo360D
保障检索增强生成：攻击、防御与未来方向的分类法
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州））
AI总结 本文提出SLOT分类法，从攻击面、防御层、目标（遵循CIA属性）和攻击目标四个维度系统化梳理检索增强生成（RAG）的安全风险与防御，并指出知识访问管道中的结构性错配，最后展望未来方向。
Comments We have curated a paper list on RAG security in https://github.com/TreeAI-Lab/Awesome-RAG-Security, and we warmly welcome authors who wish to have their new work included to contact us via email
SPAMoE：一种频谱感知的混合运算框架用于全波形反演
机构 * China University of Mining and Technology - Beijing（中国矿业大学（北京）） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 本文提出SPAMoE框架，通过频谱保护编码器和动态频谱分解路由机制，解决多尺度地质特征的频率纠缠问题，提升全波形反演的效率与稳定性。
在移动边缘训练：一种在线验证的提示选择方法用于大型推理模型的高效强化学习训练
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学理工大学（广州））
AI总结 本文提出HIVE方法，通过历史奖励轨迹和实时提示熵实现高效RL训练，提升提示选择效率而不牺牲性能。
预训练电池变压器（PBT）：电池寿命预测的基础模型
机构 * Guangzhou Municipal Key Laboratory of Materials Informatics and Sustainable Energy and Environment Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州材料信息学与可持续能源与环境方向市重点实验室，香港科技大学（广州）） ； Department of Computer Science & Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科技大学） ； Guangzhou Municipal Key Laboratory of Materials Informatics and Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州材料信息学与数据科学与分析方向市重点实验室，香港科技大学（广州）） ； Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology（交叉学科研究院，香港科技大学） ； Guangzhou HKUST Fok Ying Tung Research Institute（广州科技大学福 Ying Tung 研究院） ； Material Genome Institute, Shanghai University（材料基因组研究所，上海大学）
AI总结 本文提出PBT模型，通过整合异构电池寿命数据，实现电池寿命预测的统一建模，显著提升预测性能。
Comments 5 figures in the main content
TAO：面向浮点神经网络的容忍感知乐观验证
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 提出TAO协议，通过算子级容忍区域和Merkle锚定的争议游戏，在不依赖可信硬件或确定性内核的情况下验证浮点神经网络输出，开销仅0.3%。
Comments 18 pages, 8 figures
Journal ref Proceedings of the 21st European Conference on Computer Systems, (2026) 1515-1532
利用灵活上下文并行实现LLM训练的高效扩展
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
AI总结 针对数据异构导致负载不均和通信冗余问题，提出自适应重配置通信组和上下文并行度的FCP策略，实现近线性加速比，最高达1.46倍吞吐提升。
面向LLM时代的自动化内核生成
机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州科技大学）
AI总结 本文综述了利用大语言模型（LLM）和智能体系统自动化生成与优化GPU内核的方法，系统梳理了现有方法、数据集和基准，并指出了未来研究方向。
Comments In IJCAI 2026. 9 pages, 1 figure
IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。
TQA-Bench：评估大语言模型在多表问答中的表现
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出TQA-Bench基准，通过长上下文多表问答任务评估LLM，揭示其在复杂数据驱动环境中的挑战与机遇。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Big Data
MotionGPT-2：用于运动生成与理解的通用运动-语言模型
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Intime Department Store（Intime百货） ； Deepeleph ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 提出MotionGPT-2，一种统一的大规模运动-语言模型，通过预训练大语言模型支持多模态控制条件，实现运动生成、描述和补全等多种任务，并引入Part-Aware VQVAE实现细粒度身体和手部运动表示。
时间序列与时空数据的大模型：综述与展望
机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Deloitte Service LLP（德勤服务有限责任公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； A*STAR ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； JD Technology（京东科技） ； Squirrel Ai Learning
AI总结 综述了面向时间序列和时空数据的大模型，按数据类型、模型类别、范围和应用领域分类，总结了通用与领域专用模型，并整理了相关资源与开放问题。
Comments Accepted by ACM Computing Surveys; 35 Pages; Github Repo: https://github.com/qingsongedu/Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM
M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准
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）
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: 基于视图演化定制的具身自我中心世界模拟
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）
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: 具有质量保持动态令牌的自预算图像令牌化
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）
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: 用于结构保持视觉编辑的反向一致性引导
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）
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
从采样结果到能力分布：重新思考LLM路由的监督
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）
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：基于增量几何先验的在线3D空间理解
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）
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/
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
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）
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%。
局部引导，全局影响：高斯重塑信任区域解锁行为转变
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
AI总结 针对PPO在非平稳环境中优化失效的问题，提出高斯信任区域策略优化（GTR），通过高斯核重塑信任区域实现非单调约束，在保持局部稳定性的同时允许必要的大幅策略更新，并在多种任务中取得强性能。
Comments 21 pages
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