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

FlexMS: A Unified Public Benchmark for Molecule Tandem Mass Spectrum Prediction

FlexMS：分子串联质谱预测的统一公共基准

Yunhua Zhong, Yixuan Tang, Yifan Li, Pan Liu, Zhiwen Yang, Zanyi Wang, Jie Yang, Jun Xia

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） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出FlexMS基准框架，通过标准化预处理、元数据条件和评估协议，实现跨公共资源的公平比较，并引入难度感知诊断指导模型选择。

Comments preprint version v4

Distribution Preference Optimization: A Fine-grained Perspective for LLM Unlearning

分布偏好优化：大语言模型遗忘的细粒度视角

Kai Qin, Jiaqi Wu, Jianxiang He, Haoyuan Sun, Yifei Zhao, Xu Wang, Bin Liang, Yongzhe Chang, Cheng Li, Tiantian Zhang, Houde Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Jianghuai Advanced Technology Center（江淮先进技术中心） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型遗忘中负偏好优化缺乏显式正信号的问题，提出分布偏好优化（DiPO），通过选择性放大或抑制模型高置信度输出logits构建偏好分布对，实现细粒度遗忘，在TOFU和MUSE基准上取得最优遗忘质量与模型效用的平衡。

Comments 20 pages

HiT-JEPA: A Hierarchical Self-supervised Trajectory Embedding Framework for Similarity Computation

HiT-JEPA：一种用于相似度计算的层次化自监督轨迹嵌入框架

Lihuan Li, Hao Xue, Shuang Ao, Yang Song, Flora Salim

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）） 纠错

AI总结 提出HiT-JEPA框架，通过三层层次结构联合学习轨迹的细粒度细节、中间模式和高层抽象，实现多尺度表示，在轨迹相似度计算任务中优于现有方法。

Beyond a Single Light: A Large-Scale Aerial Dataset for Urban Scene Reconstruction Under Varying Illumination

超越单一光源：用于不同光照下城市场景重建的大规模航拍数据集

Zhuoxiao Li, Wenzong Ma, Taoyu Wu, Jinjing Zhu, Shuai Zhang, Jing OU, Tongyan Hua, Yinrui Ren, Rongjun Qin, Hui Xiong, Wufan Zhao

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 针对多时相航拍数据光照不一致导致的重建伪影问题，提出SkyLume大规模真实航拍数据集，包含10个城区超10万张高分辨率图像（四个倾斜视角和天底视角），每个区域在三个时段采集以隔离光照变化，并提供LiDAR扫描和3D真值，以及用于评估逆渲染鲁棒性的时间一致性系数（TCC）。

Comments ECCV2026

Hybrid Event Frame Sensors: Modeling, Calibration, and Simulation

混合事件帧传感器：建模、标定与仿真

Yunfan Lu, Nico Messikommer, Xiaogang Xu, Liming Chen, Yuhan Chen, Nikola Zubic, Davide Scaramuzza, Hui Xiong

机构 * AI Thrust, HKUST(GZ)（人工智能 thrust，香港科技大学（广州）） ； RPG, University of Zurich（RPG，苏黎世大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AlpsenTek（阿尔卑斯电子技术） 纠错

AI总结 提出首个统一统计成像噪声模型，联合描述APS和EVS像素噪声，开发标定流程估计参数，并构建H-ESIM仿真器生成含真实噪声的RAW帧和事件。

Comments 20 pages, 7 figures, ECCV 2026

DynProto: Dynamic Prototype Evolution for Out-of-Distribution Detection

DynProto: 动态原型进化用于分布外检测

Yanqi Wu, Xinhua Lu, Runhe Lai, Qichao Chen, Jia-Xin Zhuang, Wei-Shi Zheng, Ruixuan Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Nottingham Malaysia（诺丁汉马来西亚大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing（智能与先进计算关键实验室） 纠错

AI总结 DynProto通过动态学习分布内信息生成原型，提升分布外检测性能，减少FPR95并提升AUROC。

Comments Under review

Double-Diffusion: Balancing Speed, Accuracy, and Uncertainty in Probabilistic Forecasting for Urban Sensor Networks

Double-Diffusion: 城市传感器网络中概率预测的速度、准确性与不确定性的平衡

Hanlin Dong, Arian Prabowo, Hao Xue, Ao Shuang, Tianyi Zhou, Yuxuan Liang, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 提出Double-Diffusion方法，结合闭式图热先验与去噪扩散模型，通过短预热链从先验开始去噪，实现快速、准确且具有不确定性的概率预测，在四个真实数据集上取得最佳CRPS。

Strengthening LLMs for Tabular Prediction with Structural Priors

利用结构先验增强LLM在表格预测中的能力

Pengxiang Cai, Zihao Gao, Wanchen Lian, Guocong Li, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出PRPO方法，通过列排列不变性和两级优势估计将表格结构先验融入LLM后训练，使8B模型在139个OpenML数据集上达到与强监督基线竞争的性能，零样本设置下表现优异。

Real5-OmniDocBench: A Full-Scale Physical Reconstruction Benchmark for Robust Document Parsing in the Wild

Real5-OmniDocBench：面向野外鲁棒文档解析的全尺度物理重建基准

Changda Zhou, Ziyue Gao, Xueqing Wang, Tingquan Gao, Cheng Cui, Jing Tang, Yi Liu

机构 * PaddlePaddle Team, Baidu Inc.（百度公司PaddlePaddle团队） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出首个对OmniDocBench v1.5进行全尺度一对一物理重建的基准Real5-OmniDocBench，覆盖扫描、弯曲、屏幕摄影、光照和倾斜五种真实场景，通过完整真值映射实现性能退化的因子级归因，揭示文档解析中的“现实鸿沟”。

ALOE: Action-Level Off-Policy Evaluation for Vision-Language-Action Model Post-Training

ALOE: 面向视觉-语言-动作模型后训练的动作级离策略评估

Rushuai Yang, Hecheng Wang, Zhichao Wu, Chiming Liu, Xiaohan Yan, Xuan Du, Shuoyu Yue, Chuheng Zhang, Yunlong Wang, Yongcheng Liu, Lizhe Qi, Yi Chen, Wei Shan, Maoqing Yao

机构 * AgiBot ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 提出ALOE框架，通过离策略评估直接估计当前策略的价值，结合分块时序差分和保守值聚合，改善稀疏奖励下的信用分配，在四项真实世界操作任务中优于现有方法。

Hierarchical Concept-to-Appearance Guidance for Multi-Subject Image Generation

多主体图像生成的层次化概念到外观引导

Yijia Xu, Zihao Wang, Haokun Gui, Jinshi Cui

机构 * Peking University（北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出层次化概念到外观引导框架(CAG)，通过VAE dropout训练和对应感知掩码注意力模块，实现多主体图像生成中身份一致性和精确组合控制。

When Compression Becomes an Attack Surface: Black-Box Attacks on Prompt-Compressed LLM Agents

当压缩成为攻击面：针对提示压缩的LLM智能体的黑盒攻击

Zesen Liu, Zhixiang Zhang, Yuchong Xie, Dongdong She

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出当可信与不可信输入共享压缩预算时，攻击者可通过扰动不可信输入导致压缩器丢弃关键证据或安全护栏，并设计黑盒攻击COMA，平均攻击成功率达0.71。

United Minds or Isolated Agents? Exploring Coordination of LLMs under Cognitive Load Theory

统一思维还是孤立代理？探索认知负荷理论下LLM的协调

HaoYang Shang, Xuan Liu, Zi Liang, Jie Zhang, Haibo Hu, Song Guo

机构 * 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） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 受认知负荷理论启发，提出CoThinker多智能体框架，通过智能体分工和结构化通信降低认知负荷，在复杂推理任务上提升性能，但在低负荷任务上协调开销占优。

FILIC: Dual-Loop Force-Guided Imitation Learning with Impedance Torque Control for Contact-Rich Manipulation Tasks

FILIC：基于阻抗力矩控制的双环力引导模仿学习用于接触丰富操作任务

Haizhou Ge, Yufei Jia, Zheng Li, Yue Li, Zhixing Chen, Lu Shi, Lei Han, Ruqi Huang, Guyue Zhou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DISCOVER Robotics（DISCOVER机器人） 纠错

AI总结 提出FILIC框架，通过双环结构结合Transformer策略与阻抗控制器，利用关节力矩估计末端力，实现无力传感器下的力感知接触操作，显著提升安全性和适应性。

CATCH: Channel-Aware multivariate Time Series Anomaly Detection via Frequency Patching

CATCH: 基于频率分块的信道感知多变量时间序列异常检测

Xingjian Wu, Xiangfei Qiu, Zhengyu Li, Yihang Wang, Jilin Hu, Chenjuan Guo, Hui Xiong, Bin Yang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出CATCH框架，通过频率分块增强细粒度频率特征捕获，并设计通道融合模块（CFM）利用分块掩码和掩码注意力机制，结合双层多目标优化学习信道相关性，在10个真实和12个合成数据集上达到最先进性能。

Comments Accepted by ICLR 2025

Shape of Thought: Progressive Object Assembly via Visual Chain-of-Thought

思维形状：通过视觉思维链进行渐进式物体组装

Yu Huo, Siyu Zhang, Kun Zeng, Haoyue Liu, Owen Lee, Junlin Chen, Yuquan Lu, Yifu Guo, Yaodong Liang, Xiaoying Tang

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； 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）） ； Shenzhen Future Network of Intelligence Institute (FNii-Shenzhen)（深圳未来网络智能研究所（FNii-Shenzhen）） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence, CUHK(SZ)（广东省未来网络智能重点实验室，CUHK(SZ)） 纠错

AI总结 提出Shape-of-Thought (SoT)框架，通过视觉思维链在渲染2D域中逐步组装形状，解决文本到图像生成中的组合结构约束问题，在组件计数和结构拓扑上显著优于直接生成。

Comments ICML2026

IdealGPT: Iteratively Decomposing Vision and Language Reasoning via Large Language Models

IdealGPT: 通过大型语言模型迭代分解视觉与语言推理

Haoxuan You, Rui Sun, Zhecan Wang, Long Chen, Gengyu Wang, Hammad A. Ayyubi, Kai-Wei Chang, Shih-Fu Chang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； HKUST（香港科技大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出IdealGPT框架，利用大型语言模型迭代分解视觉语言推理任务，通过子问题生成、子答案获取和最终答案推理的循环过程，在零样本设置下显著提升多步推理性能。

Comments 13 pages, 5 figures

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

SkillRevise: 通过轨迹条件技能修订改进LLM撰写的智能体技能

Yuxuan Liu, Zhaochen Su, Lingyun Xie, Yuhao Zhang, Qing Zong, Jiahe Guo, Zhongwei Xie, Yiyan Ji, Yauwai Yim, Hongyu Luo, Xiyu Ren, Ruan Chenyu, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断、修复原则检索和执行锚定编辑，迭代优化初始技能，在SkillsBench上将基础智能体成功率从36.05%提升至61.63%，并展现跨模型迁移性。

Comments 15 pages, 4 figures

Practical Anonymous Two-Party Gradient Boosting Decision Tree

实用的匿名两方梯度提升决策树

Chenyu Huang, Fan Zhang, Minxin Du, Sherman S. M. Chow, Huangxun Chen, Huaming Rao, Danqing Huang, Bo Qian, Peng Chen

机构 * Tencent（腾讯） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； HKUST-GZ 纠错

AI总结 针对两方垂直分割数据上的梯度提升决策树训练，提出一种基于双电路隐私集合求交和遗忘可编程伪随机函数的匿名协议，在隐藏记录标识符的同时保持效率。

Comments 19 pages; 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)

Journal ref 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)

CAMEO: A Conditional and Quality-Aware Multi-Agent Image Editing Orchestrator

CAMEO: 一种条件感知与质量驱动的多智能体图像编辑编排器

Yuhan Pu, Hao Zheng, Ziqian Mo, Zirui Pang, Hill Zhang, Tianyi Fan, Shuhong Wu, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Claremont McKenna College（克莱蒙特麦肯纳学院） ； Research Institute of Petroleum Exploration and Development, CNPC（石油勘探开发研究院，中石油） 纠错

AI总结 提出CAMEO多智能体框架，将条件图像编辑重构为质量感知的反馈驱动过程，通过分解编辑阶段、嵌入评估循环，在异常插入和人体姿态切换任务中平均胜率提升20%。

Benchmarking Physics-Informed Time-Series Models for Operational Global Station Weather Forecasting

面向全球站点业务天气预报的物理信息时间序列模型基准测试

Tao Han, Zhibin Wen, Zhenghao Chen, Dazhao Du, Song Guo, Lei Bai

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Computer and Information Sciences, University of Newcastle, Newcastle, Australia（新castle大学计算机与信息科学学院） ； Hangzhou Innovation Institute of Beihang University, Hangzhou, China（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出大规模观测数据集WEATHER-5K和物理信息模型PhysicsFormer，通过压力-风对齐和能量感知平滑损失增强物理一致性，在多个天气变量和极端事件预测上评估学术模型与业务系统的差距。

Comments Accepted by ICML2026

CrossEarth-Gate: Fisher-Guided Adaptive Tuning Engine for Efficient Adaptation of Cross-Domain Remote Sensing Semantic Segmentation

CrossEarth-Gate：基于Fisher引导的自适应调优引擎用于高效跨域遥感语义分割

Shilei Cao, Ziyang Gong, Hehai Lin, Yang Liu, Jiashun Cheng, Xiaoxing Hu, Haoyuan Liang, Guowen Li, Chengwei Qin, Hong Cheng, Xue Yang, Juepeng Zheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出CrossEarth-Gate，通过Fisher信息引导的自适应模块选择机制，动态激活最关键的跨域模块，在18个跨域基准中16个达到最优性能。

Task-Adaptive Parameter-Efficient Fine-Tuning for Weather Foundation Models

面向天气基础模型的任务自适应参数高效微调

Shilei Cao, Hehai Lin, Jiashun Cheng, Yang Liu, Guowen Li, Xuehe Wang, Juepeng Zheng, Haoyuan Liang, Meng Jin, Chengwei Qin, Hong Cheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出WeatherPEFT框架，通过任务自适应动态提示和随机Fisher引导自适应选择，在天气下游任务上以更少参数达到全微调性能。

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模：基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 纠错

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法，定义三个能力层级和四个约束领域，综合400余篇文献总结100余系统，分析方法、失败模式和评估实践，提出决策导向的评估原则和可复现评估包，展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

Parallelizing Tool Execution and LLM Generation for Low-Latency Agent Serving

并行化工具执行与LLM生成以实现低延迟代理服务

Yifan Sui, Han Zhao, Rui Ma, Zhiyuan He, Hao Wang, Jianxun Li, Kaiqiang Xu, Kai Chen, Yuqing Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Stevens Institute of Technology（Stevens 工程学院） ； Google（谷歌） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出PASTE系统，通过预测性执行未来工具调用与LLM生成并行，减少任务完成时间43.5%。

DICE: Diffusion Large Language Models Excel at Generating CUDA Kernels

DICE：扩散大语言模型在生成CUDA内核方面表现出色

Haolei Bai, Lingcheng Kong, Xueyi Chen, Jianmian Wang, Zhiqiang Tao, Huan Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

AI总结 提出CuKe数据集和BiC-RL训练框架，构建DICE系列扩散大语言模型（1.7B/4B/8B），在KernelBench上显著优于同类自回归和扩散模型，实现CUDA内核生成新SOTA。

Comments v2: Expanded with dLLM vs. autoregressive LLM comparisons, ablation studies, and qualitative case studies

OpenTie: Open-vocabulary Sequential Rebar Tying System

OpenTie: 开放词汇的连续钢筋绑扎系统

Sai Fan, Mingze Liu, Haozhen Li, Haobo Liang, Yixing Yuan, Yanke Wang

机构 * Hong Kong Center for Construction Robotics, The Hong Kong University of Science and Technology（香港建设机器人中心，香港科技大学） ； Division of Business and Hospitality Management (BHM), College of Professional and Continuing Education (CPCE), The Hong Kong Polytechnic University (PolyU)（专业及持续教育学院（CPCE）商务及酒店管理系，香港理工大学） 纠错

AI总结 提出OpenTie，一种无需训练的3D钢筋绑扎框架，通过RGB到点云生成和开放词汇检测实现高精度连续绑扎，优于基于YOLO的方法。

Comments This article is accepted by The 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026)

On the Geometry of On-Policy Distillation

论在线策略蒸馏的几何结构

Zhennan Shen, Yanshu Li, Qingyu Yin, Chak Tou Leong, Zhilin Wang, Yanxu Chen, Rongduo Han, Sunbowen Lee, Yi R. Fung

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong PolyU（香港理工大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； Nankai University（南开大学） ； BIT（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文通过参数空间诊断，揭示在线策略蒸馏（OPD）的更新轨迹具有松弛离主成分、子空间锁定等独特几何特性，表明其并非介于SFT和RLVR之间的中间方法。

Comments 17 pages, 8 figures

MeshFlow: Efficient Artistic Mesh Generation via MeshVAE and Flow-based Diffusion Transformer

MeshFlow: 通过MeshVAE和基于流的扩散Transformer实现高效艺术网格生成

Weiyu Li, Antoine Toisoul, Tom Monnier, Roman Shapovalov, Rakesh Ranjan, Ping Tan, Andrea Vedaldi

机构 * Meta AI ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出MeshFlow方法，利用变分自编码器将网格拓扑和顶点坐标映射到连续潜空间，并结合修正流Transformer并行生成网格，相比自回归方法速度提升18倍且精度优异。

Comments CVPR2026 Highlight, Homepage: https://mesh-flow.github.io/, Code: https://github.com/facebookresearch/meshflow

EvoMemBench: Benchmarking Agent Memory from a Self-Evolving Perspective

EvoMemBench: 从自演化视角评估智能体记忆

Yuyao Wang, Zhongjian Zhang, Mo Chi, Kaichi Yu, Yuhan Li, Miao Peng, Bing Tong, Chen Zhang, Yan Zhou, Jia Li

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Createlink Technology（创-link科技） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出EvoMemBench，从自演化视角评估智能体记忆，通过内存范围和内容两个维度构建统一基准，比较15种内存方法并发现当前内存系统尚未达到通用解决方案，长上下文基线仍具竞争力，内存在上下文不足或任务困难时效果显著，检索方法在知识密集型任务中表现优异，而程序和长期记忆方法在任务结构匹配时更有效。