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

Guided Path Sampling: Steering Diffusion Models Back on Track with Principled Path Guidance

引导路径采样：通过原理性路径引导将扩散模型重新引导到正确轨道

Haosen Li, Wenshuo Chen, Shaofeng Liang, Lei Wang, Haozhe Jia, Yutao Yue

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Griffith University\&Data61/CSIRO（格里菲斯大学与Data61/CSIRO） 纠错

AI总结 引导路径采样通过原理性路径引导提升扩散模型的稳定性和生成质量，优于现有方法。

MVInverse: Feed-forward Multi-view Inverse Rendering in Seconds

MVInverse: 秒级多视角反向渲染

Xiangzuo Wu, Chengwei Ren, Jun Zhou, Xiu Li, Yuan Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 MVInverse提出一种高效的多视角反向渲染方法，通过前馈框架和一致性微调策略，在秒级内实现高精度的多视角一致性与真实场景泛化能力。

Comments 21 pages, 17 figures, 5 tables, project page: https://maddog241.github.io/mvinverse-page/

TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool Usage

TPTU：基于大型语言模型的AI代理用于任务规划和工具使用

Jingqing Ruan, Yihong Chen, Bin Zhang, Zhiwei Xu, Tianpeng Bao, Guoqing Du, Shiwei Shi, Hangyu Mao, Ziyue Li, Xingyu Zeng, Rui Zhao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出基于大型语言模型的AI代理框架，设计两种代理类型以提升任务规划和工具使用能力，并通过实验验证其在复杂任务中的有效性。

Comments Accepted in NeurIPS-2023 Workshop on Foundation Models for Decision Making

FoldAct: Efficient and Stable Context Folding for Long-Horizon Search Agents

FoldAct: 长时间 horizon 搜索代理的高效且稳定的上下文折叠

Jiaqi Shao, Yufeng Miao, Wei Zhang, Bing Luo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Duke Kunshan University（杜克大学昆山学院） ； Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

AI总结 FoldAct通过分离损失计算、全上下文一致性损失和选择性段训练，解决长时间 horizon 搜索代理中上下文折叠的非平稳观察问题，提升训练效率。

ReVEAL: GNN-Guided Reverse Engineering for Formal Verification of Optimized Multipliers

ReVEAL: 基于图学习的乘法器架构反向工程以提升优化乘法器的代数电路验证

Chen Chen, Daniela Kaufmann, Chenhui Deng, Zhan Song, Hongce Zhang, Cunxi Yu

机构 * University of Maryland, College Park, USA（美国马里兰大学College Park分校） ； TU Wien, Austria（奥地利维也纳技术大学） ； NVIDIA（英伟达公司） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 ReVEAL通过图学习方法实现乘法器架构反向工程，提升优化乘法器的代数电路验证效率和准确性。

Comments Accepted by TACAS 2026

Atom of Thoughts for Markov LLM Test-Time Scaling

思想原子用于马尔可夫LLM测试时间扩展

Fengwei Teng, Quan Shi, Zhaoyang Yu, Jiayi Zhang, Yuyu Luo, Chenglin Wu, Zhijiang Guo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； DeepWisdom（DeepWisdom公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 本文提出思想原子（\our），通过马尔可夫链结构与树搜索等技术结合，实现高效推理，提升LLM测试时间扩展性能。

Comments Accepted to NeurIPS 2025