The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

MemFlow: Flowing Adaptive Memory for Consistent and Efficient Long Video Narratives

MemFlow: 流动适应性记忆用于一致且高效的长视频叙述

Sihui Ji, Xi Chen, Shuai Yang, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * HKU（香港大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术 Kling 团队） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 MemFlow通过动态更新内存库和选择性激活令牌，实现长视频生成中的一致性和高效性。

Comments Project Page: https://sihuiji.github.io/MemFlow.github.io/

LLM-driven Knowledge Enhancement for Multimodal Cancer Survival Prediction

基于大语言模型的知识增强的多模态癌症生存预测

Chenyu Zhao, Yingxue Xu, Fengtao Zhou, Yihui Wang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Chemical and Biological Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； Division of Life Science, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出KEMM模型，通过整合专家报告和预后背景知识，利用知识增强的跨模态注意力模块提升癌症生存预测性能。

A4-Agent: An Agentic Framework for Zero-Shot Affordance Reasoning

A4-Agent: 一种用于零样本 affordance 推理的代理框架

Zixin Zhang, Kanghao Chen, Hanqing Wang, Hongfei Zhang, Harold Haodong Chen, Chenfei Liao, Litao Guo, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Knowin 纠错

AI总结 A4-Agent 提出一种无需训练的代理框架，通过三个阶段的流水线实现零样本 affordance 推理，优于现有监督方法。

Not All Data are Good Labels: On the Self-supervised Labeling for Time Series Forecasting

并非所有数据都是好标签：关于时间序列预测的自监督标签方法

Yuxuan Yang, Dalin Zhang, Yuxuan Liang, Hua Lu, Gang Chen, Huan Li

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Space Information Research Institute, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学空间信息研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Department of Computer Science, Aalborg university, Denmark（丹麦奥尔堡大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出SCAM方法，通过自监督学习重新标记时间序列数据集，提升模型泛化能力。

Comments Accepted by NeurIPS'25 (spotlight)

Made-in China, Thinking in America:U.S. Values Persist in Chinese LLMs

中国制造，思考在美国：美国价值观在中国的大型语言模型中持续存在

David Haslett, Linus Ta-Lun Huang, Leila Khalatbari, Janet Hui-wen Hsiao, Antoni B. Chan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Sharif University of Technology（谢赫·穆吉贝尔谢赫·穆吉贝尔大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 研究发现中国制作的大型语言模型在道德和价值观上更倾向于美国人的倾向，即使在提示或身份调整后也难以完全改变。