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

You Never Know a Person, You Only Know Their Defenses: Detecting Levels of Psychological Defense Mechanisms in Supportive Conversations

你无法了解一个人，你只能了解他们的防御：在支持性对话中检测心理防御机制的层次

Hongbin Na, Zimu Wang, Zhaoming Chen, Peilin Zhou, Yining Hua, Grace Ziqi Zhou, Haiyang Zhang, Tao Shen, Wei Wang, John Torous, Shaoxiong Ji, Ling Chen

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； University of Utah（犹他大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harvard University（哈佛大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； University of Turku（图尔库大学） 纠错

AI总结 本文提出PsyDefConv语料库和DMRS Co-Pilot流程，用于检测支持性对话中心理防御机制的层次，通过标注和实验验证其有效性。

Comments Under Review

HERO: Hierarchical Traversable 3D Scene Graphs for Embodied Navigation Among Movable Obstacles

HERO：用于在可移动障碍物间进行具身导航的分层可通行3D场景图

Yunheng Wang, Yixiao Feng, Yuetong Fang, Shuning Zhang, Tan Jing, Jian Li, Xiangrui Jiang, Renjing Xu

机构 * 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 HERO通过构建分层可通行3D场景图，重新定义可通行性以提升在复杂环境中的导航效率和可达性。

Scaling Instruction-Based Video Editing with a High-Quality Synthetic Dataset

通过高质量合成数据集扩展基于指令的视频编辑

Qingyan Bai, Qiuyu Wang, Hao Ouyang, Yue Yu, Hanlin Wang, Wen Wang, Ka Leong Cheng, Shuailei Ma, Yanhong Zeng, Zichen Liu, Yinghao Xu, Yujun Shen, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 Ditto通过高效数据生成管道和智能代理，构建大规模高质量数据集，提升基于指令的视频编辑性能。

Comments Project page: https://ezioby.github.io/Ditto_page Code: https://github.com/EzioBy/Ditto

DenoiseRotator: Enhance Pruning Robustness for LLMs via Importance Concentration

DenoiseRotator: 通过重要性集中增强大语言模型的剪枝鲁棒性

Tianteng Gu, Bei Liu, Bo Xiao, Ke Zeng, Jiacheng Liu, Yanmin Qian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 DenoiseRotator通过重要性集中提升大语言模型剪枝鲁棒性，采用可学习正交变换优化参数重要性分布，有效减少稀疏性约束下的性能下降。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

MemFlow: Flowing Adaptive Memory for Consistent and Efficient Long Video Narratives

MemFlow: 流动适应性记忆用于一致且高效的长视频叙述

Sihui Ji, Xi Chen, Shuai Yang, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * HKU（香港大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术 Kling 团队） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 MemFlow通过动态更新内存库和选择性激活令牌，实现长视频生成中的一致性和高效性。

Comments Project Page: https://sihuiji.github.io/MemFlow.github.io/

LLM-driven Knowledge Enhancement for Multimodal Cancer Survival Prediction

基于大语言模型的知识增强的多模态癌症生存预测

Chenyu Zhao, Yingxue Xu, Fengtao Zhou, Yihui Wang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Chemical and Biological Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； Division of Life Science, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出KEMM模型，通过整合专家报告和预后背景知识，利用知识增强的跨模态注意力模块提升癌症生存预测性能。

A4-Agent: An Agentic Framework for Zero-Shot Affordance Reasoning

A4-Agent: 一种用于零样本 affordance 推理的代理框架

Zixin Zhang, Kanghao Chen, Hanqing Wang, Hongfei Zhang, Harold Haodong Chen, Chenfei Liao, Litao Guo, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Knowin 纠错

AI总结 A4-Agent 提出一种无需训练的代理框架，通过三个阶段的流水线实现零样本 affordance 推理，优于现有监督方法。

Not All Data are Good Labels: On the Self-supervised Labeling for Time Series Forecasting

并非所有数据都是好标签：关于时间序列预测的自监督标签方法

Yuxuan Yang, Dalin Zhang, Yuxuan Liang, Hua Lu, Gang Chen, Huan Li

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Space Information Research Institute, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学空间信息研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Department of Computer Science, Aalborg university, Denmark（丹麦奥尔堡大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出SCAM方法，通过自监督学习重新标记时间序列数据集，提升模型泛化能力。

Comments Accepted by NeurIPS'25 (spotlight)

Made-in China, Thinking in America:U.S. Values Persist in Chinese LLMs

中国制造，思考在美国：美国价值观在中国的大型语言模型中持续存在

David Haslett, Linus Ta-Lun Huang, Leila Khalatbari, Janet Hui-wen Hsiao, Antoni B. Chan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Sharif University of Technology（谢赫·穆吉贝尔谢赫·穆吉贝尔大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 研究发现中国制作的大型语言模型在道德和价值观上更倾向于美国人的倾向，即使在提示或身份调整后也难以完全改变。

MedInsightBench: Evaluating Medical Analytics Agents Through Multi-Step Insight Discovery in Multimodal Medical Data

MedInsightBench: 通过多步骤洞察发现评估医疗分析代理在多模态医疗数据中的能力

Zhenghao Zhu, Chuxue Cao, Sirui Han, Yuanfeng Song, Xing Chen, Caleb Chen Cao, Yike Guo

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

AI总结 MedInsightBench通过多步骤洞察发现评估医疗分析代理在多模态医疗数据中的能力，提出MedInsightAgent框架提升医疗数据洞察发现性能。

CogDoc: Towards Unified thinking in Documents

CogDoc: 向文档中的统一思维迈进

Qixin Xu, Haozhe Wang, Che Liu, Fangzhen Lin, Wenhu Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 CogDoc提出一种统一的粗到细思维框架，通过直接强化学习提升文档推理性能，优于现有方法并在视觉丰富任务中表现优异。

ORIBA: Exploring LLM-Driven Role-Play Chatbot as a Creativity Support Tool for Original Character Artists

ORIBA：探索基于大语言模型的对话机器人作为原创角色艺术家创造力支持工具

Yuqian Sun, Xingyu Li, Shunyu Yao, Noura Howell, Tristan Braud, Chang Hee Lee, Ali Asadipour

机构 * Computer Science Research Centre, Royal College of Art（皇家艺术学院计算机科学研究中心） ； Digital Media, School of Literature, Media, and Communication, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院数字媒体系） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Digital Media, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院数字媒体系） ； Division of Integrative Systems and Design, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学整合系统与设计 division） ； Industrial Design Department, College of Engineering, KAIST（韩国科学技术院工程学院工业设计系） 纠错

AI总结 ORIBA通过大语言模型支持原创角色艺术家的创意过程，平衡AI辅助与创意自主权。

JPEG-Inspired Cloud-Edge Holography

受JPEG启发的云-边全息术

Shuyang Xie, Jie Zhou, Jun Wang, Renjing Xu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于JPEG的云-边全息术，通过将神经处理转移至云端，利用轻量级解码实现低延迟、高带宽效率的全息图传输。

Condition Weaving Meets Expert Modulation: Towards Universal and Controllable Image Generation

条件编织与专家调节：迈向通用且可控的图像生成

Guoqing Zhang, Xingtong Ge, Lu Shi, Xin Zhang, Muqing Xue, Wanru Xu, Yigang Cen, Yidong Li

机构 * State Key Laboratory of Advanced Rail Autonomous Operation（先进轨道交通自主运行国家重点实验室） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Visual Intellgence +X International Cooperation Joint Laboratory of MOE（教育部视觉智能+X国际合作联合实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； SenseTime Research Institute（时光机器研究院） 纠错

AI总结 提出UniGen框架，通过CoMoE模块和WeaveNet机制实现通用且可控的图像生成，提升效率和表达性。

DualMap: Online Open-Vocabulary Semantic Mapping for Natural Language Navigation in Dynamic Changing Scenes

DualMap: 用于动态变化场景中自然语言导航的在线开放词汇语义映射

Jiajun Jiang, Yiming Zhu, Zirui Wu, Jie Song

机构 * 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 DualMap通过自然语言查询实现动态环境中的高效语义映射与导航，采用混合分割前端和对象级状态检查提升效率，展现先进性能。

Comments 14 pages, 14 figures. Published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2025. Code: https://github.com/Eku127/DualMap Project page: https://eku127.github.io/DualMap/

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 10, No. 12, pp. 12612-12619, 2025

Fast Wrong-way Cycling Detection in CCTV Videos: Sparse Sampling is All You Need

CCTV视频中快速错误方向骑行检测：稀疏采样足矣

Jing Xu, Wentao Shi, Sheng Ren, Lijuan Zhang, Weikai Yang, Pan Gao, Jie Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； The College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学电子与信息工程学院） ； The College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出WWC-Predictor，通过稀疏采样和轻量级检测器高效估计错误方向骑行比例，实现低误差率和低计算成本。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

AutoMV: An Automatic Multi-Agent System for Music Video Generation

AutoMV: 一种自动多智能体系统用于音乐视频生成

Xiaoxuan Tang, Xinping Lei, Chaoran Zhu, Shiyun Chen, Ruibin Yuan, Yizhi Li, Changjae Oh, Ge Zhang, Wenhao Huang, Emmanouil Benetos, Yang Liu, Jiaheng Liu, Yinghao Ma

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 AutoMV通过多智能体协作生成完整音乐视频，优于现有方法并接近专业水准。

DeepVIS: Bridging Natural Language and Data Visualization Through Step-wise Reasoning

DeepVIS: 通过分步推理连接自然语言与数据可视化

Zhihao Shuai, Boyan Li, Siyu Yan, Yuyu Luo, Weikai Yang

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

AI总结 DeepVIS通过整合分步推理提升自然语言到可视化的质量，提供透明的推理过程以增强用户理解与调整能力。

Comments IEEE VIS 2025 full paper

Journal ref IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2025

Structure From Tracking: Distilling Structure-Preserving Motion for Video Generation

从跟踪中获取结构：从自回归视频跟踪模型中蒸馏保持结构的运动用于视频生成

Yang Fei, George Stoica, Jingyuan Liu, Qifeng Chen, Ranjay Krishna, Xiaojuan Wang, Benlin Liu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Adobe（Adobe公司） 纠错

AI总结 通过蒸馏自回归视频跟踪模型中的结构保持运动先验，SAM2VideoX在视频生成任务中实现了更高的保真度和一致性。

Comments Project Website: https://sam2videox.github.io/

NeuralOGCM: Differentiable Ocean Modeling with Learnable Physics

NeuralOGCM：可微海洋建模与可学习物理

Hao Wu, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Guangliang Liu, Yuxuan Liang, Xiaomeng Huang

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 NeuralOGCM通过融合可微编程与深度学习，实现高效且物理合理的海洋建模，提升科学计算的精度与效率。

AgentBalance: Backbone-then-Topology Design for Cost-Effective Multi-Agent Systems under Budget Constraints

AgentBalance：在预算约束下为多智能体系统设计成本有效的Backbone-then-Topology架构

Shuowei Cai, Yansong Ning, Hao Liu

机构 * 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 AgentBalance通过Backbone-then-Topology设计，在预算约束下提升多智能体系统的成本效益

FlowDC: Flow-Based Decoupling-Decay for Complex Image Editing

FlowDC: 基于流的解耦-衰减用于复杂图像编辑

Yilei Jiang, Zhen Wang, Yanghao Wang, Jun Yu, Yueting Zhuang, Jun Xiao, Long Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 FlowDC通过解耦和衰减技术提升复杂图像编辑的源一致性与语义对齐性能。

Attacking and Securing Community Detection: A Game-Theoretic Framework

攻击与安全社区检测：一种博弈论框架

Yifan Niu, Aochuan Chen, Tingyang Xu, Jia Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团达摩院） ； Hupan Lab（护航实验室） 纠错

AI总结 本文提出CD-GAME框架，通过博弈论方法提升社区检测的鲁棒性，对抗性攻击与防御策略在纳什均衡下实现更隐蔽的有效性。

DAPO: Design Structure-Aware Pass Ordering in High-Level Synthesis with Graph Contrastive and Reinforcement Learning

DAPO：面向高阶综合的结构感知流程排序设计

Jinming Ge, Linfeng Du, Likith Anaparty, Shangkun Li, Tingyuan Liang, Afzal Ahmad, Vivek Chaturvedi, Sharad Sinha, Zhiyao Xie, Jiang Xu, Wei Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Indian Institute of Technology (Palakkad)（印度理工学院（帕拉卡德）） ； Indian Institute of Technology (Goa)（印度理工学院（果阿）） ； 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 DAPO通过对比学习和强化学习，实现高阶综合中设计结构感知的流程排序，提升优化策略的效率和准确性。

Comments Accepted by DATE 2026

Towards Logic-Aware Manipulation: A Knowledge Primitive for VLM-Based Assistants in Smart Manufacturing

面向逻辑感知的操控：一种用于智能制造中基于VLM助手的知识原语

Suchang Chen, Daqiang Guo

机构 * 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 本文提出了一种面向智能制造的基于VLM助手的知识原语，通过定义对象为中心的操控-逻辑模式，实现了在制造单元中执行复杂操控任务的逻辑感知和高效规划。

Comments 8 pages, 2 figures, submitted to the 2026 IFAC World Congress

Octopus: Agentic Multimodal Reasoning with Six-Capability Orchestration

Octopus: 六种能力协同的代理多模态推理

Yifu Guo, Zishan Xu, Zhiyuan Yao, Yuquan Lu, Jiaye Lin, Sen Hu, Zhenheng Tang, Huacan Wang, Ronghao Chen

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 Octopus通过六种能力协同实现多模态代理推理，有效提升复杂任务中的自主探索与动态能力选择能力。

CaberNet: Causal Representation Learning for Cross-Domain HVAC Energy Prediction

CaberNet：跨领域 HVAC 能量预测的因果表示学习

Kaiyuan Zhai, Jiacheng Cui, Zhehao Zhang, Junyu Xue, Yang Deng, Kui Wu, Guoming Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Victoria（维多利亚大学） 纠错

AI总结 CaberNet通过因果表示学习提升跨领域HVAC能量预测的鲁棒性和准确性。

Comments Accepted at ACM e-Energy 2026

Noise Matters: Optimizing Matching Noise for Diffusion Classifiers

噪声至关重要：优化扩散分类器的匹配噪声

Yanghao Wang, Long Chen

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

AI总结 本文提出NoOp方法，通过频率匹配和空间匹配原则优化扩散分类器的噪声，以提升分类稳定性与效率。

FuncGenFoil: Airfoil Generation and Editing Model in Function Space

FuncGenFoil：函数空间中的机翼生成与编辑模型

Jinouwen Zhang, Junjie Ren, Qianhong Ma, Jianyu Wu, Aobo Yang, Yan Lu, Lu Chen, Hairun Xie, Jing Wang, Miao Zhang, Wanli Ouyang, Shixiang Tang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； 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） ； State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Shanghai Aircraft Design and Research Institute（上海飞机设计与研究院） ； Innovation Academy for Microsatellites of CAS（中国科学院微卫星创新院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 FuncGenFoil通过函数空间建模实现机翼生成与编辑，提升生成精度与多样性，为高保真空气动力学设计提供新框架。

M2NO: An Efficient Multi-Resolution Operator Framework for Dynamic Multi-Scale PDE Solvers

M2NO：一种高效的多分辨率运算框架用于动态多尺度PDE求解器

Zhihao Li, Zhilu Lai, Xiaobo Zhang, Wei Wang

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） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

AI总结 M2NO是一种高效的多分辨率运算框架，通过结合多网格结构和多小波空间，提升高维PDE求解的精度和效率，并在多种任务中表现优异。

Comments Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1 (KDD 2026)