The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

SELF: A Robust Singular Value and Eigenvalue Approach for LLM Fingerprinting

SELF：一种用于LLM指纹识别的鲁棒奇异值和特征值方法

Hanxiu Zhang, Yue Zheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 SELF通过奇异值和特征值分解LLM注意力权重，提出一种鲁棒的指纹识别方法，有效抵御虚假声明和权重操纵，提升知识产权保护能力。

A Learning-based Control Methodology for Transitioning VTOL UAVs

一种基于学习的过渡VTOL无人机控制方法

Zexin Lin, Yebin Zhong, Hanwen Wan, Jiu Cheng, Zhenglong Sun, Xiaoqiang Ji

机构 * The 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） ； The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人研究院） 纠错

AI总结 本文提出基于强化学习的VTOL无人机过渡控制方法，通过将巡航模式视为悬停模式的特殊情况，实现更高效的控制器开发和更精确的轨迹跟踪，减少过渡过程中的振动。

BookRAG: A Hierarchical Structure-aware Index-based Approach for Retrieval-Augmented Generation on Complex Documents

BookRAG: 一种面向复杂文档的基于层次结构的索引方法用于检索增强生成

Shu Wang, Yingli Zhou, Yixiang Fang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 BookRAG通过构建层次化索引结构，提升复杂文档在问答任务中的检索与生成性能。

LATTICE: Democratize High-Fidelity 3D Generation at Scale

LATTICE：大规模实现高保真3D生成

Zeqiang Lai, Yunfei Zhao, Zibo Zhao, Haolin Liu, Qingxiang Lin, Jingwei Huang, Chunchao Guo, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（CUHK人工智能实验室） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） 纠错

AI总结 LATTICE通过VoxSet半结构化表示实现高效高保真3D生成，支持任意分辨率解码和灵活推理，达到最先进的性能。

Comments Technical Report

CoHear: Conversation Enhancement via Multi-Earphone Collaboration

CoHear：通过多耳机协作提升对话

Lixing He, Yunqi Guo, Zhenyu Yan, Guoliang Xing

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 CoHear通过多耳机协作提升对话质量，采用对话驱动网络协议和稳健的目标对话提取模型，实现高准确率和实时语音增强。

Comments Submitted to IMWUT

SATORI-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning through Explicit Visual Anchoring

SATORI-R1: 通过显式视觉锚定激励多模态推理

Chuming Shen, Wei Wei, Xiaoye Qu, Yu Cheng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 SATORI-R1通过显式视觉锚定提升多模态推理，采用三个可验证阶段和VQA-Verify数据集，在VQA任务中实现15.7%的准确率提升。

Comments 21 pages, 8 figures

Pan-LUT: Efficient Pan-sharpening via Learnable Look-Up Tables

Pan-LUT：通过可学习的查找表实现高效的全景锐化

Zhongnan Cai, Yingying Wang, Hui Zheng, Panwang Pan, ZiXu Lin, Ge Meng, Chenxin Li, Chunming He, Jiaxin Xie, Yunlong Lin, Junbin Lu, Yue Huang, Xinghao Ding

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） ； ByteDance（字节跳动） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Duke University（杜克大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 Pan-LUT通过可学习的查找表实现高效全景锐化，适用于大遥感图像，兼具高性能与低计算开销。