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

MMSI-Video-Bench: A Holistic Benchmark for Video-Based Spatial Intelligence

MMSI-Video-Bench: 一个面向视频基于空间智能的综合基准

Jingli Lin, Runsen Xu, Shaohao Zhu, Sihan Yang, Peizhou Cao, Yunlong Ran, Miao Hu, Chenming Zhu, Yiman Xie, Yilin Long, Wenbo Hu, Dahua Lin, Tai Wang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 MMSI-Video-Bench是一个综合评估视频基于空间智能的基准，通过多任务和多数据集评估25个MLLMs，揭示了人机推理差距和模型泛化不足的问题。

OPV: Outcome-based Process Verifier for Efficient Long Chain-of-Thought Verification

基于结果的过程验证器OPV用于高效长链式推理验证

Zijian Wu, Lingkai Kong, Wenwei Zhang, Songyang Gao, Yuzhe Gu, Zhongrui Cai, Tianyou Ma, Yuhong Liu, Zhi Wang, Runyuan Ma, Guangyu Wang, Wei Li, Conghui He, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机器学习实验室） 纠错

AI总结 OPV通过基于结果的过程验证方法，实现对长链式推理的高效准确验证，提升大规模注释效率并优于现有模型。

Investigating training objective for flow matching-based speech enhancement

研究流匹配基于的语音增强的训练目标

Liusha Yang, Ziru Ge, Gui Zhang, Junan Zhang, Zhizheng Wu

机构 * College of Big Data and Internet, Shenzhen Technology Universiy, China（大数据与互联网学院，深圳技术大学，中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文研究了流匹配在语音增强中的三种训练目标，通过引入感知和信号基于目标提升收敛效率和语音质量。

TranSimHub:A Unified Air-Ground Simulation Platform for Multi-Modal Perception and Decision-Making

TranSimHub：一个多模态感知与决策的空地协同仿真平台

Maonan Wang, Yirong Chen, Yuxin Cai, Aoyu Pang, Yuejiao Xie, Zian Ma, Chengcheng Xu, Kemou Jiang, Ding Wang, Laurent Roullet, Chung Shue Chen, Zhiyong Cui, Yuheng Kan, Michael Lepech, Man-On Pun

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； SenseTime Group Ltd（商汤科技有限公司） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） 纠错

AI总结 TranSimHub是一个用于空地协同智能的统一仿真平台，支持多模态感知与决策研究，提供同步渲染和可控场景编辑功能。

Comments 9 pages, 4 figures

RoFt-Mol: Benchmarking Robust Fine-Tuning with Molecular Graph Foundation Models

RoFt-Mol：基于分子图基础模型的鲁棒微调基准测试

Shikun Liu, Deyu Zou, Nima Shoghi, Victor Fung, Kai Liu, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 RoFt-Mol通过结合简单权重插值与复杂权重集合微调方法，提升分子图基础模型在回归和分类任务中的鲁棒微调性能。

VLMLight: Safety-Critical Traffic Signal Control via Vision-Language Meta-Control and Dual-Branch Reasoning Architecture

VLMLight：通过视觉-语言元控制与双分支推理架构实现安全关键的交通信号控制

Maonan Wang, Yirong Chen, Aoyu Pang, Yuxin Cai, Chung Shue Chen, Yuheng Kan, Man-On Pun

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） ； Fourier Intelligence（Fourier智能） 纠错

AI总结 VLMLight通过视觉-语言元控制与双分支推理架构，实现安全关键的交通信号控制，显著减少紧急车辆等待时间并提升系统安全性。

Comments 25 pages, 15 figures

Reparameterized LLM Training via Orthogonal Equivalence Transformation

通过正交等价变换重新参数化LLM训练

Zeju Qiu, Simon Buchholz, Tim Z. Xiao, Maximilian Dax, Bernhard Schölkopf, Weiyang Liu

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 POET通过正交等价变换重新参数化神经元，提升LLM训练的稳定性与泛化能力，并验证了其在大规模神经网络训练中的有效性。

Comments NeurIPS 2025 (40 pages, 26 figures, project page: https://spherelab.ai/poet/, v4: added experiments of finetuning and larger-scale pretraining)