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

PresentCoach: Dual-Agent Presentation Coaching through Exemplars and Interactive Feedback

PresentCoach: 通过典范和交互反馈的双智能体演示指导

Sirui Chen, Jinsong Zhou, Xinli Xu, Xiaoyu Yang, Litao Guo, Ying-Cong Chen

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 PresentCoach通过双智能体系统，结合典范和交互反馈，提供高效的演示技能指导，提升学习者在教育和专业领域的表现能力。

Comments 13pages,6figures

Reasoning via Video: The First Evaluation of Video Models' Reasoning Abilities through Maze-Solving Tasks

通过视频推理：首次评估视频模型在迷宫解决任务中的推理能力

Cheng Yang, Haiyuan Wan, Yiran Peng, Xin Cheng, Zhaoyang Yu, Jiayi Zhang, Junchi Yu, Xinlei Yu, Xiawu Zheng, Dongzhan Zhou, Chenglin Wu

机构 * DeepWisdom ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文首次评估视频模型在迷宫解决任务中的推理能力，提出VR-Bench基准，展示视频生成在空间推理中的潜力。

Learning Primitive Embodied World Models: Towards Scalable Robotic Learning

学习原始具身世界模型：迈向可扩展的机器人学习

Qiao Sun, Liujia Yang, Wei Tang, Wei Huang, Kaixin Xu, Yongchao Chen, Mingyu Liu, Jiange Yang, Haoyi Zhu, Yating Wang, Tong He, Yilun Chen, Xili Dai, Nanyang Ye, Qinying Gu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Fudan（复旦大学） ； SJTU（上海交通大学） ； NJUST（南京理工大学） ； THU（清华大学） ； Harvard（哈佛大学） ； ZJU（浙江大学） ； NJU（南京大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； Tongji（同济大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出原始具身世界模型（PEWM）以解决具身数据稀疏和高维问题，通过短视界视频生成实现细粒度对齐、降低学习复杂度并提高数据效率。

Motion-R1: Enhancing Motion Generation with Decomposed Chain-of-Thought and RL Binding

Motion-R1: 通过分解的链式推理与RL绑定增强运动生成

Runqi Ouyang, Haoyun Li, Zhenyuan Zhang, Xiaofeng Wang, Zeyu Zhang, Zheng Zhu, Guan Huang, Sirui Han, Xingang Wang

机构 * GigaAI ； CASIA ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 Motion-R1通过结合分解的链式推理与强化学习，提升运动生成的质量和可解释性，实现多项指标的性能提升。

Occlusion-Aware Contingency Safety-Critical Planning for Autonomous Driving

遮挡感知的应急安全关键规划用于自动驾驶

Lei Zheng, Rui Yang, Minzhe Zheng, Zengqi Peng, Michael Yu Wang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； School of Engineering（工程学院） ； Cheng Kar-Shun Robotics Institute（陈家顺机器人研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种遮挡感知的应急安全关键规划方法，通过可达性分析和递推规划框架提升自动驾驶在动态遮挡环境中的安全性和效率。

Comments 14 pages, 9 figures

GeoReasoner: Geo-localization with Reasoning in Street Views using a Large Vision-Language Model

GeoReasoner: 基于大规模视觉-语言模型的街景地理定位

Ling Li, Yu Ye, Yao Zhou, Bingchuan Jiang, Wei Zeng

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tongji University（同济大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Information Engineering University（信息工程大学） 纠错

AI总结 GeoReasoner通过整合外部知识和改进的微调方法，提升了街景地理定位的性能，优于现有模型并节省训练资源。

Cross-cultural value alignment frameworks for responsible AI governance: Evidence from China-West comparative analysis

跨文化价值观对齐框架用于负责任的AI治理：来自中西方比较分析的证据

Haijiang Liu, Jinguang Gu, Xun Wu, Daniel Hershcovich, Qiaoling Xiao

机构 * Wuhan University of Science and Technology（武汉理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； WUST-Madrid Complutense Institute（武汉理工大学-马德里康普顿斯研究所） 纠错

AI总结 本研究提出多层审计平台，评估中西方LLM跨文化价值观对齐，发现中国模型在多语言优化上更优，而西方模型存在美国偏见，Mistral系列在跨文化对齐上表现突出。

Comments Presented on Academic Conference "Technology for Good: Driving Social Impact" (2025)

Flow-Guided Implicit Neural Representation for Motion-Aware Dynamic MRI Reconstruction

基于流引导的隐式神经表示用于运动感知的动态MRI重建

Baoqing Li, Yuanyuan Liu, Congcong Liu, Qingyong Zhu, Jing Cheng, Yihang Zhou, Hao Chen, Zhuo-Xu Cui, Dong Liang

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； Research Center for Medical AI, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所医学人工智能研究中心） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出基于流引导的隐式神经表示框架，用于动态MRI中同时恢复图像和运动场，提升重建质量与时间一致性。

Comments 10 pages, 7 figures

CroTad: A Contrastive Reinforcement Learning Framework for Online Trajectory Anomaly Detection

CroTad：一种用于在线轨迹异常检测的对比强化学习框架

Rui Xue, Dan He, Fengmei Jin, Chen Zhang, Xiaofang Zhou

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 CroTad通过对比强化学习框架实现在线轨迹异常检测，无需阈值且对噪声和不规则数据具有鲁棒性，有效区分子轨迹和点级别异常行为。

Comments 18 pages, 4 figures, will be submitted to VLDBJ

Generative Augmented Reality: Paradigms, Technologies, and Future Applications

生成增强现实：范式、技术与未来应用

Chen Liang, Jiawen Zheng, Yufeng Zeng, Yi Tan, Hengye Lyu, Yuhui Zheng, Zisu Li, Yueting Weng, Jiaxin Shi, Hanwang Zhang

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） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； XMax.AI Ltd.（XMax.AI有限公司） 纠错

AI总结 本文提出生成增强现实（GAR）作为下一代AR范式，通过统一生成模型实现环境再合成，提升真实感与沉浸感，同时引发技术、内容生态及伦理挑战。

SePer: Measure Retrieval Utility Through The Lens Of Semantic Perplexity Reduction

SePer：通过语义困惑度降低的视角衡量检索效用

Lu Dai, Yijie Xu, Jinhui Ye, Hao Liu, Hui Xiong

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） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 SePer通过语义困惑度降低衡量检索效用，提供更精确的RAG评估方法

Comments ICLR 2025 Spotlight

V-ReasonBench: Toward Unified Reasoning Benchmark Suite for Video Generation Models

V-ReasonBench：面向视频生成模型的统一推理基准套件

Yang Luo, Xuanlei Zhao, Baijiong Lin, Lingting Zhu, Liyao Tang, Yuqi Liu, Ying-Cong Chen, Shengju Qian, Xin Wang, Yang You

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKU（香港大学） ； USYD（澳大利亚悉尼大学） ； CUHK（香港中文大学） ； LIGHTSPEED Project（LIGHTSPEED项目） 纠错

AI总结 V-ReasonBench通过四个维度评估视频生成模型的推理能力，提供可验证任务以衡量结构化问题解决、空间认知、模式推理和物理动态，促进更可靠的推理模型发展。

Comments Project Page: https://oahzxl.github.io/VReasonBench

"To Survive, I Must Defect": Jailbreaking LLMs via the Game-Theory Scenarios

为生存，我必须背叛：通过博弈论场景进行大语言模型的劫持攻击

Zhen Sun, Zongmin Zhang, Deqi Liang, Han Sun, Yule Liu, Yun Shen, Xiangshan Gao, Yilong Yang, Shuai Liu, Yutao Yue, Xinlei He

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Flexera（Flexera公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Deep Perception Technology, JITRI（JITRI深度感知技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种基于博弈论的可扩展黑盒劫持框架GTA，通过重塑LLM目标以提高攻击成功率，实现在多种场景下的高ASR表现。

Comments 20 pages

Fusion of Multi-scale Heterogeneous Pathology Foundation Models for Whole Slide Image Analysis

多尺度异构病理基础模型融合用于全切片图像分析

Zhidong Yang, Xiuhui Shi, Wei Ba, Zhigang Song, Haijing Luan, Taiyuan Hu, Senlin Lin, Jiguang Wang, Shaohua Kevin Zhou, Rui Yan

机构 * School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学生物医学工程学院） ； Division of Life Science, Department of Chemical and Biological Engineering, State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； SIAT-HKUST Joint Laboratory of Cell Evolution and Digital Health, HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute（深圳-香港联合创新研究院细胞进化与数字健康联合实验室） ； Department of Hepatobiliary Surgery, The First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学附属第一医院肝胆外科） ； Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing & Learning (MIRACLE), Suzhou Institute for Advanced Research, USTC, Suzhou, Jiangsu, China（中国科学技术大学苏州先进研究所） ； Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Jiangsu Provincial Key Laboratory of Multimodal Digital Twin Technology, Suzhou, Jiangsu, China（江苏省多模态数字孪生技术重点实验室） ； Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry, USTC, Hefei, Anhui, China（中国科学技术大学精准与智能化学重点实验室） ； Department of Pathology, Chinese PLA General Hospital, Beijing, China（中国人民解放军总医院病理科） 纠错

AI总结 本文提出FuseCPath框架，通过多尺度异构病理基础模型融合提升全切片图像分析性能。

Comments 22 pages, 9 figures

A Comprehensive Survey on Self-Interpretable Neural Networks

对自解释神经网络的全面综述

Yang Ji, Ying Sun, Yuting Zhang, Zhigaoyuan Wang, Yuanxin Zhuang, Zheng Gong, Dazhong Shen, Chuan Qin, Hengshu Zhu, Hui Xiong

机构 * Artificial Intelligence Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） 纠错

AI总结 本文综述了自解释神经网络的现有方法，从五个关键视角总结了其方法，并提供了可视化示例和评估指标，旨在推动该领域的发展。

Journal ref Proceedings of the IEEE, 2025

Taxonomy, Evaluation and Exploitation of IPI-Centric LLM Agent Defense Frameworks

Zimo Ji, Xunguang Wang, Zongjie Li, Pingchuan Ma, Yudong Gao, Daoyuan Wu, Xincheng Yan, Tian Tian, Shuai Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； ZTE Corporation（中兴通讯有限公司） 纠错

PAVE: An End-to-End Dataset for Production Autonomous Vehicle Evaluation

Xiangyu Li, Chen Wang, Yumao Liu, Dengbo He, Jiahao Zhang, Ke Ma

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

Wonder3D++: Cross-domain Diffusion for High-fidelity 3D Generation from a Single Image

Yuxiao Yang, Xiao-Xiao Long, Zhiyang Dou, Cheng Lin, Yuan Liu, Qingsong Yan, Yuexin Ma, Haoqian Wang, Zhiqiang Wu, Wei Yin

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Wright State University（威斯汀大学） ； Horizon Robotics ； University of Hong Kong（香港大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

Comments 21 pages, 19 figures, accepted by TPAMI

Turb-L1: Achieving Long-term Turbulence Tracing By Tackling Spectral Bias

Hao Wu, Yuan Gao, Chang Liu, Fan Xu, Fan Zhang, Zhihong Zhu, Yuqi Li, Xian Wu, Yuxuan Liang, Li Liu, Qingsong Wen, Kun Wang, Yu Zheng, Xiaomeng Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent（腾讯） ； The City College of New York（纽约城市大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Squirrel AI learning（Squirrel AI学习） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； JD iCity, JD Technology, Beijing 100176, China（京东i城，京东科技，北京100176，中国） ； JD Intelligent Cities Research, Beijing, China（京东智能城市研究院，北京，中国） 纠错

Zero-shot Synthetic Video Realism Enhancement via Structure-aware Denoising

Yifan Wang, Liya Ji, Zhanghan Ke, Harry Yang, Ser-Nam Lim, Qifeng Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Everlyn AI ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

Comments Project Page: https://wyf0824.github.io/Video_Realism_Enhancement/

MA-SLAM: Active SLAM in Large-Scale Unknown Environment using Map Aware Deep Reinforcement Learning

Yizhen Yin, Yuhua Qi, Dapeng Feng, Hongbo Chen, Hongjun Ma, Jin Wu, Yi Jiang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

MoM: Linear Sequence Modeling with Mixture-of-Memories

Jusen Du, Weigao Sun, Disen Lan, Jiaxi Hu, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

Comments Technical report, 18 pages

MoReFun: Past-Movement Guided Motion Representation Learning for Future Motion Prediction and Understanding

Junyu Shi, Haoting Wu, Zhiyuan Zhang, Lijiang Liu, Yong Sun, Qiang Nie

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

Achieving Instance-dependent Sample Complexity for Constrained Markov Decision Process

Jiashuo Jiang, Yinyu Ye

机构 * Department of Industrial Engineering & Decision Analytics, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学工业工程与决策分析系） ； Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University（斯坦福大学计算与数学工程研究所） ； Department of Management Science & Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

MoE-SpeQ: Speculative Quantized Decoding with Proactive Expert Prefetching and Offloading for Mixture-of-Experts

Wenfeng Wang, Jiacheng Liu, Xiaofeng Hou, Xinfeng Xia, Peng Tang, Mingxuan Zhang, Chao Li, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

LLM-based Agents Suffer from Hallucinations: A Survey of Taxonomy, Methods, and Directions

Xixun Lin, Yucheng Ning, Jingwen Zhang, Yan Dong, Yilong Liu, Yongxuan Wu, Xiaohua Qi, Nan Sun, Yanmin Shang, Kun Wang, Pengfei Cao, Qingyue Wang, Lixin Zou, Xu Chen, Chuan Zhou, Jia Wu, Peng Zhang, Qingsong Wen, Shirui Pan, Bin Wang, Yanan Cao, Kai Chen, Songlin Hu, Li Guo

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络安全科学与工程学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学中关村人工智能学院） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； School of Computing, Faculty of Science and Engineering, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） ； Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University（广州大学高级技术网络研究所） ； Squirrel Ai Learning ； Xiaomi Company（小米公司） 纠错

Effective Learning for Small Reasoning Models: An Empirical Study on 0.5B Reasoning LLMs

Xialie Zhuang, Peixian Ma, Zhikai Jia, Zane Cao, Shiwei Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； SCITIX (SGP) TECH PTE. LTD.（SCITIX（SGP）技术有限公司） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

Comments Under Review

A Survey of Cross-domain Graph Learning: Progress and Future Directions

Haihong Zhao, Zhixun Li, Chenyi Zi, Aochuan Chen, Fugee Tsung, Jia Li, Jeffrey Xu Yu

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

IPAD: Inverse Prompt for AI Detection - A Robust and Interpretable LLM-Generated Text Detector

Zheng Chen, Yushi Feng, Jisheng Dang, Yue Deng, Changyang He, Hongxi Pu, Haoxuan Li, Bo Li

机构 * Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学与数据科学学院） ； School of Information Science & Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； Max Planck Institute for Security and Privacy（安全与隐私研究所） ； Computer Science, The University of Michigan（密歇根大学计算机科学系） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） 纠错

Grounded by Experience: Generative Healthcare Prediction Augmented with Hierarchical Agentic Retrieval

Chuang Zhao, Hui Tang, Hongke Zhao, Xiaofang Zhou, Xiaomeng Li

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科技大学） ； College of Management and Economics, Laboratory of Computation and Analytics of Complex Management Systems (CACMS), Tianjin University（管理学院与经济学学院，复杂管理系统的计算与分析实验室，天津大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科技大学） 纠错