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电路基础模型综述：用于VLSI电路设计和EDA的基础AI模型
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学）
AI总结 本文综述电路基础模型（CFMs），涵盖130余篇2022年后工作，分为编码器（预测任务）和解码器（生成任务）两类，讨论其输入模态、架构、预训练策略及下游应用。
Comments Published in ACM TODAES
基于有噪学生策略性自蒸馏的自增强视觉语言模型
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
AI总结 研究针对视觉语言模型无外部监督难以改进的问题，提出NOPD自蒸馏方法，利用干净与损坏输入预测差异产生自监督信号，在多视觉推理任务中有效，能提升多个模型在多个基准测试中的表现。
AIvilization v0：迈向大规模人工社会模拟的统一代理架构与自适应代理档案
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Bauhinia AI
AI总结 AIvilization v0通过统一代理架构和自适应代理档案，实现大规模人工社会模拟，解决目标稳定性与反应正确性矛盾，支持长周期自主性和多目标环境下的稳健性。
Comments v2: major revision. Agent architecture and environment consolidated into self-contained sections; new problem-setting section formalizing the asynchronous event model; evaluation reorganized by experiment with results reported alongside each protocol; added action-simulator audit, and human-steering analyses; other sections rewritten
So-Fake：社交媒体图像伪造检测的基准构建与可解释性研究
机构 * University of Liverpool, UK（利物浦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学）
AI总结 该研究针对社交媒体图像伪造检测的数据集与基准缺口，构建了So-Fake-Set数据集与So-Fake-OOD分布外基准，提出采用强化学习的So-Fake-R1框架，其检测准确率与定位IoU均优于现有方法，为相关研究提供了新基础。
PoseMaster: 一个统一的3D原生框架用于风格化姿态生成
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉）
AI总结 本文提出PoseMaster框架，通过统一姿态风格化与3D生成，提升3D姿态风格化的精度和多样性，采用3D骨架直接指导生成，增强模型在姿态风格化中的表现。
Comments Accepted by CVPR 2026, Code: https://github.com/hanryyan/PoseMaster
基于能量驱动的自适应视觉令牌修剪以提高视觉语言模型的效率
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 E-AdaPrune通过能量驱动的自适应修剪方法，提高视觉语言模型的效率，实现令牌预算的动态分配，减少冗余并提升推理性能。
关于Kolmogorov-Arnold网络回归估计器收敛速度的论文
机构 * Department of Industrial Systems Engineering and Management, National University of Singapore（新加坡国立大学工业系统工程与管理系） ； Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院土木、环境与地理工程系） ； Internet of Things Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）物联网研究组）
AI总结 本文研究了KANs在Sobolev空间中函数近似时的收敛速度，证明了其达到最小最大最优收敛速度，并提供了B-样条结点数选择的指导方针。
Agent-UCT：应用于树的上置信界，用于具有成本意识的智能工作流优化
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； School of Artificial Intelligence, Jiangxi Science and Technology Normal University（江西科技师范大学人工智能学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； New York University（纽约大学）
AI总结 研究针对智能工作流优化中计算冗余和预算分配低效问题，提出Agent-UCT算法，结合RAGSpace框架和WTB，通过重用感知正则化项减少冗余执行，实验证明其能有效识别最佳配置，实现成本感知、可重现且组合高效的智能工作流优化。
GeoAnchor：通过潜在分解进行协作推理以实现3D空间理解
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 针对从2D图像理解3D空间关系的挑战，提出GeoAnchor框架，通过分解3D空间信息为互补组件并结合协作训练策略，实现动态可解释推理，在复杂3D推理任务中优于现有技术。
Comments Accepted by ACM MM 2026
PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化
机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。
基于评估的科学发现扩展
机构 * Wizard Intelligence Learning Lab, Stanford University（智能巫师学习实验室，斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 本文提出SimpleTES框架，通过并行探索、反馈驱动精炼和局部选择，提升评估驱动的发现循环效率，解决科学发现扩展问题，展示在21个科学问题上超越基线模型的性能。
LiveGraph: 基于主动-结构神经重排序的运动推荐
机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Tongji University（同济大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hanyang University（汉阳大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 LiveGraph通过图表示增强策略和动态重排序机制，解决学生参与长尾分布和个性化学习轨迹适应问题，提升推荐精度与教学多样性。
Comments 19 pages, 5 figures
CityGuard：图感知的隐私保护描述符用于城市摄像头间鲁棒的身份搜索
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Juntendo University（顺天堂大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 CityGuard通过图感知变换器实现隐私保护的身份检索，结合适应性度量学习、空间条件注意力和差分隐私嵌入，提升跨摄像头身份检索的鲁棒性与隐私保护能力。
Comments 36 pages, 12 figures
SynFlow：通过合成数据扩大LiDAR场景流估计
机构 * RPL, KTH Royal Institute of Technology（RPL，瑞典皇家理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本文提出SynFlow，通过大规模合成数据生成管道，为LiDAR场景流估计提供鲁棒的运动先验。实验表明，基于SynFlow-4k的模型在多个真实世界基准上表现优异，且在少量真实标签下仍能超越基线模型。
Comments ECCV 2026; 18 pages, 4 figures
Spatula：探索用于属性控制的按需原位界面和交互
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Utah Salt Lake City USA（犹他大学盐湖城美国）
AI总结 研究针对生成内容属性控制问题，提出Spatula系统，基于技术探针沿四个维度探索属性控制空间，用户研究显示其交互直观便捷，支持多样参数控制，且即插即用设计可推广到其他领域。
IB-Flow：用于少步文本到图像生成的信息瓶颈引导的CFG蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Wan Team, Alibaba Group（万团队，阿里巴巴集团） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学）
AI总结 研究针对少步文本到图像生成中推理延迟问题，通过信息论将蒸馏建模为信息瓶颈引导的动态互信息博弈，提出双轨自适应框架，消除过度条件化伪影，在2步配置下实现SOTA生成保真度。
超越可教内容的搜索：拓展智能体视觉生成的知识边界
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Qwen Applications（通义千问应用） ； Imperial College London（帝国理工学院）
AI总结 针对视觉生成器的世界知识瓶颈，构建专用数据集与基准，提出教-搜协同训练框架定位动态知识边界，实现知识驱动的可迭代视觉生成性能提升。
机制驱动的LLM训练不稳定性抢先检测监控器
机构 * HKUST（香港科技大学） ； Huawei（华为） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 针对大语言模型训练中的数值或超参数故障，提出基于模块功能角色的内部监控器，通过QK双线性分解谱熵和MoE路由器指标，在损失发散前数千步检测到不稳定性。
AutoFed: 通过自适应提示实现个性化联邦交通预测
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； 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AutoFed框架，通过自适应提示学习实现个性化联邦交通预测，解决传统联邦学习在非独立同分布数据下的不足，无需手动调参，提升交通预测性能。
将MARL连接到SARL：一种通过潜在共识的顺序无关多智能体Transformer
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； 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CMAT框架，通过Transformer编码器处理联合观测空间，利用层次决策机制生成共识向量，实现顺序无关的联合决策，优于传统MARL方法。
重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。
OpenNavMap: 无需结构的拓扑制图通过大规模协作定位
机构 * Robot Perception and Learning Lab, Intelligent Robotics, Department of Computer Science, University College London（机器人感知与学习实验室，智能机器人，计算机科学系，伦敦大学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, 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 Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） ； Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University（机器人与自动信息系统研究所，南开大学） ； College of control science and engineering, Zhejiang University（控制科学与工程学院，浙江大学） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（人工智能中心，计算机科学系，伦敦大学学院）
AI总结 OpenNavMap通过大规模协作定位实现无需结构的拓扑制图，利用3D几何模型进行按需重建，实现高精度的子图对齐和全局一致性。
Comments 21 pages, 20 figures, https://rpl-cs-ucl.github.io/OpenNavMap_page/
用于驾驶场景中连贯车道和交通拓扑推理的几何引导表示
机构 * FNii ； SSE, CUHK-Shenzhen ； HKUST-Guangzhou（HKUST-广州） ； Tencent Map T-Lab（腾讯地图T实验室）
AI总结 研究自动驾驶中道路拓扑推理问题，提出CoPo统一框架，通过整合感知层、推理层和监督层的几何引导关系建模，实现感知与推理的端到端联合优化，实验证明该方法在多个指标上优于现有方法。
Comments KDD2026
InteractComp：使用模糊查询评估搜索代理
机构 * DeepWisdom（深智科技） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Agent Universe（智能体宇宙） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 研究针对搜索代理缺乏处理模糊查询及交互能力的问题，引入InteractComp基准，通过目标-干扰物方法构建问题评估17个模型，发现模型存在过度自信问题，强制交互有提升，揭示交互能力停滞，该基准对评估和训练搜索代理交互能力有重要价值。
Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. 9 pages, 4 figures
基于重新定义的逐步优势的自引导过程奖励优化用于过程强化学习
机构 * Terminus Group（Terminus集团） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹大学）
AI总结 针对过程强化学习中引入奖励模型计算开销大且缺乏统一优势估计框架的问题，提出SPRO框架，通过从策略模型导出奖励及重新定义优势进行过程感知强化学习，实验显示其训练效率高、准确率提升且无额外开销。
具有需求学习和履行成本的在线定价与分配
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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）
AI总结 研究卖方联合选库存位置与价格并满足实际需求的在线学习问题，提出OCSAA算法，利用反事实翻译和低置信度乐观主义做决策，对有理多面体库存集有多项式时间加法精度实现，有高概率后悔保证及信息论下界，有效整合了统计学习与运筹学。
Comments 32 pages, 2 figures, 5 tables
WILDTRACE：长文本推理中自然证据线索的基准测试
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里集团通义团队）
AI总结 该研究针对长文档复杂问题回答中源内证据整合的缺失，引入WILDTRACE基准，利用因果层次等定义证据几何结构，通过源优先管道挖掘线索并验证，为长文本研究应对信息与推理差距提供基准。
AG-REPA：音频流匹配中表示对齐的因果层选择
机构 * AI Thrust, Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能 thrust，信息中心，香港科学与技术大学（广州））
AI总结 提出AG-REPA方法，通过前向门控消融量化各层对速度场的因果贡献，实现稀疏层选择和自适应加权对齐，在音频流匹配中优于传统REPA基线。
Comments Accepted to ICML 2026. 17 pages, 4 figures, 12 tables
EmoSpace: 细粒度情绪原型学习用于沉浸式情感内容生成
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 University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 EmoSpace通过视觉-语言对齐学习动态情绪原型，实现沉浸式情感内容生成的细粒度控制与多样化应用。
重写响应路径：BYOK LLM 代理中的静默篡改与提供者签名防御
机构 * Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 研究BYOK LLM代理响应路径完整性问题，发现中继可篡改响应。提出sign-c服务器端方案，能认证执行承载字段和查询，本地垫片验证，加密保护机密性，防御有效拒绝篡改响应，误拒率为零，延迟开销低。
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