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

Incentivizing Cardiologist-Like Reasoning in MLLMs for Interpretable Echocardiographic Diagnosis

激励MLLMs实现类似心内科医生的推理以实现可解释的超声心动图诊断

Yi Qin, Lehan Wang, Chenxu Zhao, Alex P. W. Lee, Xiaomeng Li

机构 * The 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） 纠错

AI总结 本文提出CRT和CardiacMind，通过引入心内科医生的思维模式，提升MLLMs在超声心动图诊断中的推理能力，实现48%的诊断性能提升。

Knowing But Not Doing: Convergent Morality and Divergent Action in LLMs

知晓而不做：在大语言模型中收敛的道德与发散的行为

Jen-tse Huang, Jiantong Qin, Xueli Qiu, Sharon Levy, Michelle R. Kaufman, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

AI总结 研究揭示了大语言模型在价值对齐训练下仍存在知识与行为之间的不一致，通过ValAct-15k数据集发现模型在情境决策上高度一致，但自我报告与实际行为关联较弱。

Comments 9 pages, 7 figures

LoFT-LLM: Low-Frequency Time-Series Forecasting with Large Language Models

LoFT-LLM: 利用大语言模型进行低频时间序列预测

Jiacheng You, Jingcheng Yang, Yuhang Xie, Zhongxuan Wu, Xiucheng Li, Feng Li, Pengjie Wang, Jian Xu, Bo Zheng, Xinyang Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 LoFT-LLM通过整合大语言模型与低频学习，提升时间序列预测的准确性、鲁棒性和可解释性。

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FastFLUX: Pruning FLUX with Block-wise Replacement and Sandwich Training

FastFLUX: 通过块级替换和 sandwich 训练进行 FLUX 剪枝

Fuhan Cai, Yong Guo, Jie Li, Wenbo Li, Jian Chen, Xiangzhong Fang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克研究所（信息学）） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 FastFLUX 通过块级替换和 sandwich 训练方法，提高 FLUX 模型的推理效率和图像质量。

Comments 14 pages

Unifying Appearance Codes and Bilateral Grids for Driving Scene Gaussian Splatting

统一外观代码与双侧网格用于驾驶场景高斯点漂浮

Nan Wang, Yuantao Chen, Lixing Xiao, Weiqing Xiao, Bohan Li, Zhaoxi Chen, Chongjie Ye, Shaocong Xu, Saining Zhang, Ziyang Yan, Pierre Merriaux, Lei Lei, Tianfan Xue, Hao Zhao

机构 * BAAI（北京人工智能研究院） ； AIR, THU（清华大学人工智能研究院） ； SJTU（上海交通大学） ； EIT(Ningbo)（宁波工程学院） ； CUHK（香港大学） ； LeddarTech 纠错

AI总结 本文提出了一种多尺度双侧网格方法，统一了外观代码与双侧网格，提升了自动驾驶场景中的几何重建精度。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 ; Project page: https://bigcileng.github.io/bilateral-driving ; Code: https://github.com/BigCiLeng/bilateral-driving