SWE-RM: Execution-free Feedback For Software Engineering Agents
SWE-RM：无执行反馈用于软件工程代理
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 SWE-RM通过混合专家架构提升软件工程代理在TTS和RL中的性能，达到新的开源模型最佳水平。
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高校专区
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
CC-GSEO-Bench: A Content-Centric Benchmark for Measuring Source Influence in Generative Search Engines
CC-GSEO-Bench: 一种以内容为中心的基准，用于衡量生成搜索引擎中源影响力
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Soochow Securities（苏州证券） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
AI总结 CC-GSEO-Bench通过大规模数据集和创作者导向的评估框架，量化生成搜索引擎中源文章的影响，涵盖曝光、忠实信用、因果影响等核心维度。
Comments Technical Report
Unveiling the Learning Mind of Language Models: A Cognitive Framework and Empirical Study
揭示语言模型的学习心智：一种认知框架与实证研究
机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China（香港科学与技术大学人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology Hong Kong SAR, China（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Microsoft（微软）
AI总结 本文提出一种认知框架，将学习能力分解为三个维度，并通过实证研究揭示LLMs在不同学习场景下的表现与局限性。
GLADMamba: Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection Powered by Selective State Space Model
GLADMamba: 一种基于选择性状态空间模型的无监督图级异常检测方法
机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University, Changchun, China（吉林大学人工智能学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China（香港科技大学（广州）） ； College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, Ministry of Education, China（知识驱动的人机智能工程研究中心，教育部）
AI总结 GLADMamba通过引入选择性状态空间模型和谱信息，实现了无监督图级异常检测的高效检测与优化。
Comments Published at ECML PKDD 2025 (Research Track)
MAD: Multi-Alignment MEG-to-Text Decoding
MAD: 多对齐的MEG到文本解码
机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Software Convergence, Kyung Hee University（软件融合系，庆熙大学）
AI总结 MAD通过多对齐框架实现从MEG信号到未知文本的端到端解码，显著提升BLEU-1分数，推动BCI研究发展。
Efficient MoE Inference with Fine-Grained Scheduling of Disaggregated Expert Parallelism
高效MoE推理的细粒度调度 disaggregated专家并行性
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学）
AI总结 FinDEP通过细粒度任务调度优化disaggregated专家并行性，提升MoE推理吞吐量，实验显示在32-GPU系统上达到1.24倍速度提升。
Personalize Your Gaussian: Consistent 3D Scene Personalization from a Single Image
为Gaussian个性化：从单张图像实现一致的3D场景个性化
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
AI总结 本文提出CP-GS框架，通过逐步传播单视角参考外观到新视角，有效缓解视角偏差，实现高质量3D场景个性化。
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PlanScope: Learning to Plan Within Decision Scope for Urban Autonomous Driving
PlanScope: 在决策范围内学习城市自动驾驶中的规划
机构 * Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（新兴交叉领域 division, 香港科学与技术大学） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统 thrust, 香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程 department, 香港科学与技术大学）
AI总结 PlanScope通过分离短期和长期决策，提升城市自动驾驶规划模型的收敛效率和性能。
