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解构空间复杂性：用于LLM空间推理的层次分解
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 提出一种层次任务分解方法，结合MCTS引导的组相对策略优化（M-GRPO），通过改进中间状态选择和规划能力，显著提升LLM在导航、规划和策略游戏等空间任务中的表现。
Comments 8 pages
RW-TTT：面向请求自有测试时训练状态的批量服务
机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港大学） ； NUS（新加坡国立大学）
AI总结 提出RW-TTT框架，通过标记解码步骤的所有者、版本和读写效果，实现请求自有测试时训练状态下的高效批量LLM服务，在单GPU上达到274.61 tok/s聚合吞吐，较顺序服务提升9.31倍。
SPARD: 通过安全投影与相关性-多样性数据选择防御有害微调攻击
机构 * Department of Computer Science and Engineering, The 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 Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容组） ； Chinese Medicine Guangdong Laboratory（广东中医实验室）
AI总结 提出SPARD框架，结合安全投影交替优化和相关性-多样性数据选择，防御有害微调攻击，在保持任务精度的同时显著降低攻击成功率。
Comments Accepted by ICML 2026
Tabero: 通过视觉、触觉和语言闭环力反馈学习轻柔操作
机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Nvidia, Beijing, China（英伟达（北京，中国））
AI总结 针对现有视觉-语言-动作模型缺乏触觉反馈导致无法实现轻柔操作的问题，提出Tabero基准和模型套件，通过数据高效管道生成视觉-触觉-语言任务，并采用解耦力-位置命令接口的Tabero-VTLA架构，在保持高任务成功率的同时将轻柔指令下的平均夹持力降低70%以上。
Comments Code:https://github.com/NathanWu7/Tabero
AssertLLM2: 从设计规格生成断言的全面的LLM基准测试
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学）
AI总结 提出AssertLLM2基准，包含83个真实设计，通过结构化规格、黄金RTL和变异RTL支持缺陷预防和缺陷狩猎两种实际场景，采用语法有效性、形式可证明性、覆盖率和基于突变的缺陷检测等严格评估框架。
学习面向运行时智能体记忆的查询感知预算层级路由
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州））
AI总结 提出 BudgetMem 框架，通过强化学习训练的轻量级路由器实现查询感知的预算层级路由，以在运行时平衡任务性能与记忆构建成本。
Comments Accepted by ICML 2026. Code is available at https://github.com/ViktorAxelsen/BudgetMem
TideGS: 通过外存优化训练超过十亿个3D高斯溅射基元
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
AI总结 针对大规模3D高斯溅射训练的内存瓶颈，提出TideGS外存训练框架，通过SSD-CPU-GPU层次化管理和三种协同技术，在单GPU上实现超过十亿高斯基元的训练并达到最优重建质量。
Comments Accepted to ICML 2026 as Spotlight. Website: https://sponge-lab.github.io/TideGS
TacSE3: 基于低纹理视触觉图像的等变SE(3)运动估计用于夹爪内跟踪与补偿
机构 * Hong Kong Center for Construction Robotics, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港建设机器人中心，香港科技大学，中国香港） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China（香港科技大学（广州），中国） ； School of Engineering, Great Bay University, Dongguan, China（工程学院，大湾大学，中国东莞）
AI总结 提出TacSE3，一种将低纹理视触觉观测转化为解耦三维力场并估计SE(3)增量刚体运动的触觉运动估计流程，通过双传感器感知减少平移-旋转歧义，实现夹爪内跟踪与补偿。
FactReview：基于执行式声明验证的证据驱动同行评审
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（罗切斯特理工学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Southeast University（东南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 提出FactReview系统，通过提取与评审相关的声明、将其与相关工作关联，并在代码可用时在固定修复预算下执行发布工件来审计经验声明，覆盖84%的声明，将评审质量提升至4.86/5，并将评审时间减少58%。
ClinicalAgents：具有双记忆的临床决策多智能体编排
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 提出ClinicalAgents多智能体框架，通过蒙特卡洛树搜索动态编排和双记忆架构模拟临床推理，显著提升诊断准确性和可解释性。
Comments Accepted to the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)
AlphaForgeBench：用大型语言模型对端到端交易策略设计进行基准测试
机构 * 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）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 提出AlphaForgeBench框架，将LLM从随机交易代理重新定义为量化研究员，通过生成可执行alpha因子和基于因子的交易策略，消除执行不稳定，实现可复现的金融推理评估。
IRPO：通过后训练GRPO提升图像恢复
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出IRPO框架，利用GRPO后训练优化确定性恢复模型，通过数据筛选和复合奖励建模，在域内和域外任务上显著提升性能。
仅文本数据合成用于视觉语言模型训练
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Great Bay University（大湾大学）
AI总结 提出一个跨集成的三阶段多模态数据合成框架，仅从文本生成高质量多模态训练数据，用于视觉语言模型的预训练和指令微调。
ECGadv: 生成对抗性心电图以误导心律失常分类系统
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern University of Science and Technology, Peng Cheng Laboratory（南方科技大学鹏城实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 本文针对基于深度神经网络的心电图诊断系统，分析心电图特性并设计两种攻击模型下的对抗攻击方案，揭示系统盲点，呼吁采取对策。
Comments Accepted by AAAI 2020
Journal ref Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence 2020
广泛的生物医学知识能否被情境化为基于场景的命题？
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Guangzhou University of Chinese Medicine（广州中医药大学）
AI总结 提出SCENE双层多智能体框架，通过迭代搜索将广泛生物医学知识转化为证据支持的场景化命题，并在临床试验和LINCS L1000研究中验证其有效性。
TPS-Drive: 基于VLM的自动驾驶任务引导表示净化
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州））
AI总结 提出TPS-Drive框架，通过任务引导的表示净化（Agent-Centric Tokenizer）解决VLM在自动驾驶中的空间幻觉和表示干扰问题，实现精确的3D空间预测与安全规划。
GeoFaith: 时空双视角下的忠实思维链
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对思维链推理中的事后合理化问题，提出基于潜在几何结构和熵动力学的时空框架GeoFaith，通过可扩展的引导流水线构建忠实性检测器并联合优化结果正确性、过程忠实性和轨迹一致性。
REVERSE: 强化证据验证与搜索的智能体图像地理定位
机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc（腾讯公司）
AI总结 提出REVERSE框架，通过多轮智能体推理强化证据搜索与验证的交互，在图像地理定位任务中优于强检索增强基线，以4B模型媲美更大模型。
NestedKV: 用于长上下文KV缓存压缩的嵌套内存路由
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Jimei University（集美大学）
AI总结 提出NestedKV方法，通过多时间尺度余弦异常评分和头自适应混合的免训练键缓存压缩，在长上下文任务中优于现有方法。
MobileExplorer: 通过在线探索加速移动GUI代理的端侧推理
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出MobileExplorer框架，通过在线探索并行探测UI元素并记录为结构化记忆，结合两级回滚机制，减少推理步骤和延迟，提升移动GUI代理的端侧部署效率。
LongAV-Compass：面向分钟级音视频生成在T2AV、I2AV和V2AV上的统一评估
机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； Nanjing University（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对现有评估协议局限于短片段的问题，提出LongAV-Compass基准，通过284个测试用例和统一评估框架，系统评估分钟级音视频生成在文本、图像、视频条件下的质量、一致性和对齐。
FLUIDSPLAT: 通过高斯原语从稀疏传感器重建物理场
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
AI总结 提出FLUIDSPLAT模型，利用高斯原语作为空间显式中间表示，从稀疏传感器数据重建流场，理论分析了表示能力与观测数的关系，并在多个基准上实现误差降低11-28%。
Comments 24 pages, 5 figures,preprint
D-OPSD：用于连续调优步蒸馏扩散模型的在线自蒸馏方法
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Z-Image Team, Alibaba Group（阿里集团Z-Image团队） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出D-OPSD，一种在线自蒸馏训练范式，使步蒸馏扩散模型在监督微调中保持少步推理能力，通过让模型同时作为教师和学生，利用不同上下文条件（学生仅文本特征，教师多模态特征）最小化预测分布，学习新概念和风格而不牺牲原有少步能力。
Comments Project Page: https://vvvvvjdy.github.io/d-opsd/
超越文本提示：视觉到视觉生成作为统一范式
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Celia Research HK（Celia研究香港） ； Great Bay University（大湾大学） ； Lingnan University（岭南大学）
AI总结 提出视觉到视觉（V2V）生成范式及无需训练的V2V-Zero框架，通过利用视觉页面隐藏状态替代文本条件，在多个任务上达到或接近优化后的文本到图像性能。
Comments Project Page: https://yaofang-liu.github.io/V2V_Web
SciResearcher: 面向前沿科学推理的深度研究智能体规模化
机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室）
AI总结 提出SciResearcher框架，通过合成基于学术证据的概念与计算任务并训练智能体，在HLE-Bio/Chem-Gold等基准上达到最优性能。
Comments 23 pages, 6 figures, 15 tables
事后信用可驻留之处：RLVR中令牌更新的有符号容量视角
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司）
AI总结 本文通过条件互信息分析RLVR中令牌级信用的容量上限，提出四象限分解区分更新方向，并设计HAPO算法进行容量引导的优势重分配，提升数学推理性能。
EconCausal: 面向大语言模型的上下文感知经济推理基准
机构 * Graduate School of Data Science, KAIST（韩国科学技术院数据科学研究生院） ； College of Business, KAIST（韩国科学技术院商学院） ； Data Science for Humanity Group, MPI-SP（马克斯·普朗克所际数据科学为人类集团） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算学院） ； Division of Social Science, HKUST（香港科技大学社会科学系）
AI总结 提出EconCausal基准，包含从顶级经济金融期刊提取的10,490个上下文标注因果三元组，评估大语言模型在指定上下文中推断因果方向及随上下文变化调整判断的能力。
看见 vs. 相信：评估开源多模态大模型在反直觉场景中的语言偏见
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 为评估多模态大模型处理反直觉动作场景的能力，提出CAIT基准（400个高保真合成场景），发现开源模型因语言先验而忽视视觉证据，性能接近随机水平，而链式思维推理虽提升准确率但导致过度思考拒绝视觉内容，通过微调和结构化提示可缓解此偏见。
LiPUP-MA：一种以居住体验为中心的循环参与式城市多智能体规划框架
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 提出LiPUP-MA多智能体框架，通过模拟居住生活与体验驱动的计划修订循环，利用基于图的经验库和空间约束技能增强规划器，解决参与式城市规划中经验落地与反馈空间化问题。
Athena: 利用数据高效的过程奖励模型增强多模态推理
机构 * Advanced Micro Devices Inc.（先进微器件公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州））
AI总结 提出 Athena-PRM，一种多模态过程奖励模型，通过利用弱和强完成者之间的预测一致性高效生成高质量过程标签，在仅5000样本下显著提升复杂推理问题的逐步评估性能。
Comments TMLR 2026, https://openreview.net/forum?id=unWmplHccF
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