The University of Hong Kong（香港大学）

Fine-Mem: Fine-Grained Feedback Alignment for Long-Horizon Memory Management

细粒度反馈对齐的长期记忆管理：Fine-Mem

Weitao Ma, Xiaocheng Feng, Lei Huang, Xiachong Feng, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Meituan（美团） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 Fine-Mem通过细粒度反馈对齐提升长周期内存管理，通过块级奖励和证据锚定奖励分配优化策略，实现更高效的内存操作与长期效用对齐。

Comments 18 pages, 5 figures

Hierarchical Online-Scheduling for Energy-Efficient Split Inference with Progressive Transmission

分层在线调度用于渐进传输的节能分割推断

Zengzipeng Tang, Yuxuan Sun, Wei Chen, Jianwen Ding, Bo Ai, Yulin Shao

机构 * School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（电子与信息工程学院，北京交通大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电气与电子工程系，香港大学） 纠错

AI总结 ENACHI通过分层调度优化任务和包级资源分配，提升推断准确率并降低能耗，适用于动态信道环境。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Aligning by Misaligning: Boundary-aware Curriculum Learning for Multimodal Alignment

通过不一致来对齐：面向多模态对齐的边界感知课程学习

Hua Ye, Hang Ding, Siyuan Chen, Yiyang Jiang, Changyuan Zhang, Xuan Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Airon Technology CO., LTD（艾润科技有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出BACL方法，通过边界感知负样本采样和局部注意力损失，提升多模态对齐性能，在多个基准上取得优于CLIP的成果。

Comments 24 pages, 6 figures, 5 tables. Submitted to NeurIPS 2025