The University of Hong Kong（香港大学）

A General Deep Learning Framework for Wireless Resource Allocation under Discrete Constraints

一种用于在离散约束下无线资源分配的通用深度学习框架

Yikun Wang, Yang Li, Yik-Chung Wu, Rui Zhang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾大学计算机与信息科技学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种通用深度学习框架，通过引入支撑集来表示离散变量，解决深度学习在处理离散变量时的零梯度问题和约束执行难题，应用于混合离散无线资源分配问题。

Comments 15 pages, 20 figures, 2 tables

VL-LN Bench: Towards Long-horizon Goal-oriented Navigation with Active Dialogs

VL-LN基准：通过主动对话实现长视界目标导向导航

Wensi Huang, Shaohao Zhu, Meng Wei, Siqi Zhang, Jinming Xu, Xihui Liu, Hanqing Wang, Tai Wang, Feng Zhao, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 VL-LN基准通过引入主动对话机制，提升长视界目标导向导航任务的性能和可靠性。

OS-Sentinel: Towards Safety-Enhanced Mobile GUI Agents via Hybrid Validation in Realistic Workflows

OS-Sentinel: 通过现实工作流中的混合验证实现安全增强的移动GUI代理

Qiushi Sun, Mukai Li, Zhoumianze Liu, Zhihui Xie, Fangzhi Xu, Zhangyue Yin, Kanzhi Cheng, Zehao Li, Zichen Ding, Qi Liu, Zhiyong Wu, Zhuosheng Zhang, Ben Kao, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 OS-Sentinel通过结合形式验证器和VLM上下文判断者，提升移动GUI代理的安全性，实验显示在多个指标上优于现有方法。

Comments ACL 2026 (Oral) & Best Paper at AIWILD @ ICLR 2026

CodeEvo: Interaction-Driven Synthesis of Code-centric Data through Hybrid and Iterative Feedback

CodeEvo：通过混合和迭代反馈以交互驱动方式合成以代码为中心的数据

Qiushi Sun, Jinyang Gong, Lei Li, Qipeng Guo, Fei Yuan

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 为解决高质量指令-代码对获取难题，提出双智能体架构CodeEvo，审查器制定模式并结合混合验证协议，构建CodeEvo-100K数据集，实验表明基于此数据微调的模型在代码生成基准测试中表现出色。

Comments ACL 2026 (Oral)