Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation
用于精准单步动作生成的统一条件-动作建模
机构 * NTU（南洋理工大学） ； HKU（香港大学）
AI总结 该研究提出UCA-Flow统一条件-动作建模框架，通过共享令牌空间与改进双路监督方案，提升机器人单步动作生成的成功率与推理速度。
高校专区
The University of Hong Kong（香港大学）
Structuring Semantic Embeddings for Principle Evaluation: A Prototype-Guided Contrastive Learning Approach
用于原则评估的语义嵌入结构化：一种原型引导的对比学习方法
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文针对通用文本嵌入在任务区分上的不足，提出PGCL方法，通过多流结合的正则化模块生成任务适配表示，在三个代理任务数据集上均优于原始冻结嵌入，明确了方法适用边界并修订了理论分析。
Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR). 27 pages
Massive Activations in Hybrid Linear Attention Large Language Models: Pre-Attention Spikes and Inter-Spike Plateaus
混合线性注意力大语言模型中的大规模激活：注意力前峰值与峰间平台期
机构 * Startlux（星创公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 本研究系统揭示混合线性注意力大语言模型中大规模激活的两种形态，证实其在多架构、多配置等场景下的重复性，明确其对输出门控的响应规律及机制，为相关模型优化提供依据。
Comments Under review
SlotMem: Character-Addressable Internal Memory for Narrative Long Video Generation
SlotMem：用于叙事长视频生成的字符可寻址内部存储器
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 研究针对叙事长视频生成中保持角色身份的挑战，提出SlotMem框架，通过字符语义探测器定位视觉令牌，记忆编码器压缩记忆，记忆写入器更新记忆，逐角色交叉注意力检索记忆，提升了远程角色一致性与视频质量。
SynerMedGen: Synergizing Medical Multimodal Understanding with Generation via Task Alignment
SynerMedGen：通过任务对齐协同医疗多模态理解与生成
机构 * The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学）
AI总结 SynerMedGen通过任务对齐实现医疗多模态理解与生成的协同，提出生成对齐理解任务和两阶段训练策略，实现零样本性能和跨数据集泛化，释放大规模数据集支持进一步研究。
Comments Accepted by ICML 2026
