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

CoINS: Counterfactual Interactive Navigation via Skill-Aware VLM

基于技能感知的反事实交互导航：通过技能感知视觉语言模型

Kangjie Zhou, Zhejia Wen, Zhiyong Zhuo, Zike Yan, Pengying Wu, Ieng Hou U, Shuaiyang Li, Han Gao, Kang Ding, Wenhan Cao, Wei Pan, Chang Liu

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系） ； College of Design and Engineering, National University Of Singapore（新加坡国立大学设计与工程学院） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） 纠错

AI总结 CoINS通过整合技能感知推理与稳健执行，提升机器人在复杂环境中的交互导航能力。

Comments 17 pages, 13 figures

Venus: An Efficient Edge Memory-and-Retrieval System for VLM-based Online Video Understanding

Venus: 一种高效的边缘内存与检索系统用于基于VLM的在线视频理解

Shengyuan Ye, Bei Ouyang, Tianyi Qian, Liekang Zeng, Mu Yuan, Xiaowen Chu, Weijie Hong, Xu Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China（计算机科学与工程学院，中山大学，广州，中国） ； Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（信息工程系，香港中文大学，香港特别行政区，中国） ； Shenzhen Smart City Communications Co., Ltd., China（深圳智慧城市通信有限公司，中国） 纠错

AI总结 Venus提出了一种高效的边缘内存与检索系统，通过边缘-云解耦架构实现快速的在线视频理解，显著降低系统开销并提升响应速度。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Computer Communications 2026

Jailbreaking Commercial Black-Box LLMs with Explicitly Harmful Prompts

通过显式有害提示对商用黑盒大语言模型进行劫持

Chiyu Zhang, Lu Zhou, Xiaogang Xu, Jiafei Wu, Liming Fang, Zhe Liu

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

AI总结 本文提出DH-CoT攻击方法，通过整合多种劫持技巧和恶意内容检测框架，有效劫持了包括GPT-5和Claude-4在内的商用大语言模型。

PM4Bench: Benchmarking Large Vision-Language Models with Parallel Multilingual Multi-Modal Multi-task Corpus

PM4Bench: 通过平行多语言多模态多任务语料库对大型视觉-语言模型进行基准测试

Junyuan Gao, Jiahe Song, Jiang Wu, Runchuan Zhu, Guanlin Shen, Shasha Wang, Xingjian Wei, Haote Yang, Songyang Zhang, Weijia Li, Bin Wang, Dahua Lin, Lijun Wu, Conghui He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 PM4Bench通过平行多语言多模态多任务语料库评估大型视觉-语言模型，揭示跨语言性能差异与OCR能力的关系。

Comments Equal contribution: Junyuan Gao, Jiahe Song, Jiang Wu; Corresponding author: Conghui He

NeuronScope: A Multi-Agent Framework for Explaining Polysemantic Neurons in Language Models

NeuronScope：一种用于解释语言模型中多义神经元的多智能体框架

Weiqi Liu, Yongliang Miao, Haiyan Zhao, Yanguang Liu, Mengnan Du

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 NeuronScope通过多智能体框架迭代优化神经元解释，揭示语言模型中隐藏的多义性并提升解释的激活相关性。

SWE-Lego: Pushing the Limits of Supervised Fine-tuning for Software Issue Resolving

SWE-Lego：推动软件问题解决监督微调的极限

Chaofan Tao, Jierun Chen, Yuxin Jiang, Kaiqi Kou, Shaowei Wang, Ruoyu Wang, Xiaohui Li, Sidi Yang, Yiming Du, Jianbo Dai, Zhiming Mao, Xinyu Wang, Lifeng Shang, Haoli Bai

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； NTU（国立新加坡大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港城市大学） 纠错

AI总结 SWE-Lego通过轻量级监督微调方法和改进的测试时扩展技术，在软件问题解决任务中达到最新性能。

Comments Project website: https://github.com/SWE-Lego/SWE-Lego

Boosting In-Silicon Directed Evolution with Fine-Tuned Protein Language Model and Tree Search

通过微调蛋白质语言模型和树搜索提升硅基定向进化

Yaodong Yang, Yang Wang, Jinpeng Li, Pei Guo, Da Han, Guangyong Chen, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Computer Science（计算机科学与工程系） ； Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hangzhou Institute of Medicine, Chinese Academy of Sciences（中国科学院杭州医学研究所） 纠错

AI总结 AlphaDE通过微调蛋白质语言模型和树搜索提升硅基定向进化效率

Comments working in progress, 20 pages, 6 figures, 16 tables, updating template

Adapting Vision-Language Foundation Model for Next Generation Medical Ultrasound Image Analysis

为下一代医学超声图像分析适应视觉-语言基础模型

Jingguo Qu, Xinyang Han, Jia Ai, Juan Wu, Tong Zhao, Tonghuan Xiao, Sheng Ning, Yuqi Yang, Jing Qin, Ann Dorothy King, Winnie Chiu-Wing Chu, Jing Cai, Michael Tin-Cheung Ying

机构 * Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University（健康科技与信息学系，香港理工大学） ； Centre for Smart Health and School of Nursing, The Hong Kong Polytechnic University（智能健康中心及护理学院，香港理工大学） ； Department of Imaging and Interventional Radiology, The Chinese University of Hong Kong（影像与介入放射学系，香港中文大学） ； Suzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine Affiliated to Nanjing University of Chinese Medicine（南京中医药大学附属苏州中医医院） ； Department of Ultrasound, The Affiliated Changzhou No. 2 People's Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学附属常州第二人民医院超声科） 纠错

AI总结 本文提出混合微调策略，通过频域过滤和多尺度特征聚合提升CLIP模型在超声图像分析中的性能，实现更高效和鲁棒的医学诊断应用。

InComeS: Integrating Compression and Selection Mechanisms into LLMs for Efficient Model Editing

InComeS: 将压缩与选择机制整合到LLMs中以实现高效的模型编辑

Shuaiyi Li, Zhisong Zhang, Yang Deng, Chenlong Deng, Tianqing Fang, Hongming Zhang, Haitao Mi, Dong Yu, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

AI总结 InComeS通过整合压缩和选择机制，提升LLMs处理多编辑任务的效率和性能。

Comments 18 pages,5 figures

VisualCloze: A Universal Image Generation Framework via Visual In-Context Learning

VisualCloze: 一种通过视觉上下文学习实现通用图像生成的框架

Zhong-Yu Li, Ruoyi Du, Juncheng Yan, Le Zhuo, Qilong Wu, Zhen Li, Peng Gao, Zhanyu Ma, Ming-Ming Cheng

机构 * VCIP, CS, Nankai University（VCIP、计算机科学、南开大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 VisualCloze通过视觉上下文学习实现通用图像生成，支持多种任务泛化与反向生成，利用图结构数据集提升任务密度和知识迁移。

Comments Accepted at ICCV 2025. Project page: https://visualcloze.github.io

TransMamba: A Sequence-Level Hybrid Transformer-Mamba Language Model

TransMamba: 一种序列级混合Transformer-Mamba语言模型

Yixing Li, Ruobing Xie, Zhen Yang, Xingwu Sun, Shuaipeng Li, Weidong Han, Zhanhui Kang, Yu Cheng, Chengzhong Xu, Di Wang, Jie Jiang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 TransMamba通过共享参数矩阵统一Transformer和Mamba，实现序列级动态切换注意力与SSM机制，提升训练效率和性能。

Comments Accepted by AAAI 2026. Code: https://github.com/Yixing-Li/TransMamba