The University of Hong Kong（香港大学）

SOLO: Stable Omni-terrain Long-Horizon Perceptive Humanoid Locomotion

SOLO：稳定全地形长视距感知类人机器人运动

Pihai Sun, Gang Han, Jingkai Sun, Jiahao Ma, Zeran Su, Zelin Tao, Peiran Liu, Shuai Shi, Wei Cui, Zifan Wang, Jialin Yu, Wen Zhao, Kangning Yin, Jiaxu Wang, Jiahang Cao, Lingfeng Zhang, Hao Cheng, Jian Tang, Qiang Zhang, Yijie Guo

机构 * Artificial General Intelligence Institute, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学通用人工智能研究院） ； X-Humanoid（X-人形机器人） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 SOLO是解决长视距类人机器人运动脆弱性的统一框架，通过QR与TA-MSE蒸馏提升地形感知与策略学习，仿真及实际测试中通行成功率显著优于基线方法，可零样本完成长距离复杂地形任务。

When Images Look Right and Retrieve Wrong: Coverage-Guided Cross-Scale Re-Indexing for Knowledge-Faithful Generative Perception

当生成图像看起来正确但检索错误：面向知识保真生成感知的覆盖度引导跨尺度重索引

Guangyuan Dong, Chuang Liu, Haoyu Wang, Yangchen Zeng, Jiaqi Zhang, Li Jiuxing, Xiaoyang Yu, Pinlong Zhao, Yuchao Hou, Ziwei Li, Zheng Lin, Alexander Lim Han Yang, Yusen Wu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Nankai University（南开大学） ； JD Research, JD.com, Inc.（京东研究院（京东有限公司）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对生成图像因尺度差异导致的语义崩溃问题，提出闭环多模态索引框架CERES，在多基准上实现SOTA，显著提升概念-查询检索性能。

Comments 20 pages, 7 figures, and 20 tables

Memory-Native Non-Terrestrial Networks for Embodied Intelligence

面向具身智能的记忆原生非地面网络

Chengyang Li, Yikun Wang, Jiahui He, Yujie Wan, Shuai Wang, Yuan Wu, Yik-Chung Wu, Chengzhong Xu, Huseyin Arslan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； University of Macau（澳门大学） ； Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波尔大学） 纠错

AI总结 针对非地面网络与具身智能协同中的动态资源受限问题，提出记忆原生NTN范式，通过双记忆架构（物理记忆与数字记忆）实现跨层记忆增强决策，在卫星具身问答任务中显著优于传统方法。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables, IEEE Communications Standards Magazine

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述

Xuanle Zhao, Qiushi Sun, Jingyu Xiao, Xuexin Liu, Haoyue Yang, Qiaosheng Chen, Xianzhen Luo, Jing Huang, Yufeng Zhong, Lei Chen, Shuai Fu, Zhenlin Wei, Jinhe Bi, Lei Jiang, Haibo Qiu, Siqi Yang, Peng Shi, Jian Hu, Zhixiong Zeng

机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。

Comments Accepted by TMLR 2026

Prefilling-dLLM: Predictive Prefilling for Long-Context Inference in Diffusion Language Models

Prefilling-dLLM: 扩散语言模型中长上下文推理的预测性预填充

Jing Xiong, Qi Han, Shansan Gong, Yunta Hsieh, Boyuan Zheng, Chengyue Wu, Chaofan Tao, Chenyang Zhao, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； LMSYS Org（LMSYS组织） 纠错

AI总结 针对扩散语言模型在长上下文中因重复编码前缀导致计算量二次增长的问题，提出Prefilling-dLLM框架，通过分块缓存KV表示并基于稀疏性选择相关块，实现高效解码，在LongBench等基准上达到最先进加速效果。

Comments Accepted to the EMNLP 2026 Main Conference

StableWorld: Towards Stable and Consistent Long Interactive Video Generation

StableWorld: 向稳定和一致的长交互视频生成迈进

Ying Yang, Zhengyao Lv, Yujia Zeng, Tianlin Pan, Haofan Wang, Yueming Lyu, Binxin Yang, Hubery Yin, Chen Li, Jing Lyu, Ziwei Liu, Chenyang Si

机构 * PRLab, NJU（南京大学PRLab） ； HKU（香港大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； WeChat, Tencent Inc.（腾讯公司） ； NTU（国立清华大学） 纠错

AI总结 StableWorld通过动态帧淘汰机制提升长交互视频生成的稳定性和时间一致性，适用于多种生成框架。

MoDGS: Dynamic Gaussian Splatting from Casually-captured Monocular Videos with Depth Priors

MoDGS：基于深度先验的随意捕获单目视频动态高斯溅射

Qingming Liu, Yuan Liu, Jiepeng Wang, Xianqiang Lyv, Peng Wang, Wenping Wang, Junhui Hou

机构 * City University of HongKong（香港城市大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； CUHK(SZ)（香港城市大学（深圳）） 纠错

AI总结 MoDGS是基于深度先验的新管线，通过3D感知初始化与鲁棒深度损失，从相机静止或缓慢移动的随意单目视频渲染高质量动态场景新视角，性能优于现有方法且代码公开。

Comments Accepted as a poster at ICLR. Project page: https://modgs.github.io

A Comprehensive Survey on Multi-Agent Cooperative Decision-Making: Scenarios, Approaches, Challenges and Perspectives

多智能体协同决策综合综述：场景、方法、挑战与展望

Weiqiang Jin, Hongyang Du, Shixiang Tang, Biao Zhao, Guang Yang

机构 * The University of Hong Kong (HKU)（香港大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London（伦敦帝国学院国家心肺研究所） ； Cardiovascular Research Centre, Royal Brompton Hospital（皇家布朗普顿医院心血管研究中心） 纠错

AI总结 该综述梳理多智能体协同决策的场景、方法等，重点分析深度多智能体强化学习与大语言模型驱动的多智能体方法，同时指出领域挑战与未来研究方向。

Comments 54 pages, 24 figures