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

Empowering Reliable Visual-Centric Instruction Following in MLLMs

赋能多模态大语言模型中的可靠指令跟随

Weilei He, Feng Ju, Zhiyuan Fan, Rui Min, Minhao Cheng, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Penn State（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

AI总结 本文提出VC-IFEval基准，通过引入视觉依赖性约束，系统评估多模态大语言模型在指令跟随任务中的性能与改进。

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Rationale-Grounded In-Context Learning for Time Series Reasoning with Multimodal Large Language Models

基于理由的上下文学习用于多模态大语言模型的时间序列推理

Qingxiang Liu, Zhiqing Cui, Xiaoliang Luo, Yuqian Wu, Zhuoyang Jiang, Huaiyu Wan, Sheng Sun, Lvchun Wang, Wei Yu, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； China Mobile (Jiangxi) Virtual Reality Technology Co., Ltd.（中国移动（江西）虚拟现实技术有限公司） ； School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机与信息学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 本研究提出RationaleTS方法，通过基于理由的上下文学习提升多模态大语言模型在时间序列推理中的性能。

MixTTE: Multi-Level Mixture-of-Experts for Scalable and Adaptive Travel Time Estimation

MixTTE：多级专家混合模型用于可扩展和自适应的行程时间估计

Wenzhao Jiang, Jindong Han, Ruiqian Han, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 MixTTE通过多级专家混合模型整合链路级建模与工业级TTE系统，提升大规模交通预测的准确性和稳定性。

Comments Accepted to KDD 2026

RAL2M: Retrieval Augmented Learning-To-Match Against Hallucination in Compliance-Guaranteed Service Systems

RAL2M：检索增强的学习-匹配以对抗幻觉在合规保障服务系统中

Mengze Hong, Di Jiang, Jiangtao Wen, Zhiyang Su, Yawen Li, Yanjie Sun, Guan Wang, Chen Jason Zhang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海分校） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 RAL2M通过检索增强的学习-匹配框架，利用众智消除生成幻觉，提升合规保障服务系统的响应可靠性。

Think-on-Graph 3.0: Efficient and Adaptive LLM Reasoning on Heterogeneous Graphs via Multi-Agent Dual-Evolving Context Retrieval

Think-on-Graph 3.0: 通过多智能体双进化上下文检索实现高效自适应的异构图LLM推理

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Xueyuan Lin, Chengjin Xu, Xuhui Jiang, Yuanliang Sun, Hui Xiong, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research, International Digital Economy Academy（IDEA研究院，国际数字经济学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； DataArc Tech Ltd.（数据弧科技有限公司） ； Hithink RoyalFlush Information Network Co., Ltd（慧思皇家Flush信息网络有限公司） 纠错

AI总结 Think-on-Graph 3.0通过多智能体双进化上下文检索机制，实现高效自适应的异构图LLM推理，提升轻量级模型在复杂推理任务中的性能。

Comments add: reranker agent and experiments

SPARKLE: A Nonparametric Approach for Online Decision-Making with High-Dimensional Covariates

SPARKLE：一种用于高维协变量在线决策的非参数方法

Wenjia Wang, Qingwen Zhang, Xiaowei Zhang

机构 * Department of Industrial Systems Engineering and Management, National University of Singapore（新加坡国立大学工业系统工程与管理系） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学新兴跨学科领域分校） ； Department of Industrial Engineering and Decision Analytics, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学工业工程与决策分析系） 纠错

AI总结 SPARKLE是一种基于稀疏加法奖励模型的非参数上下文老虎机算法，通过双重惩罚估计器和自适应筛选平衡探索与利用，首次在高维协变量中实现子线性遗憾界。

Comments Main body: 35 pages, 7 figures; supplemental material: 34 pages

Towards Comprehensive Stage-wise Benchmarking of Large Language Models in Fact-Checking

面向大规模语言模型事实核查的全面阶段性基准评估

Hongzhan Lin, Zixin Chen, Zhiqi Shen, Ziyang Luo, Zhen Ye, Jing Ma, Tat-Seng Chua, Guandong Xu

机构 * Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI 研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

AI总结 FactArena提出一个全面的LLM事实核查阶段基准评估框架，通过标准化流程和动态生成挑战性声明，揭示LLM在事实推理中的鲁棒性与准确性差异。

Comments 17 pages, 21 figures, 7 tables

ReCode: Unify Plan and Action for Universal Granularity Control

ReCode：统一计划与行动以实现通用粒度控制

Zhaoyang Yu, Jiayi Zhang, Huixue Su, Yufan Zhao, Yifan Wu, Mingyi Deng, Jinyu Xiang, Yizhang Lin, Lingxiao Tang, Yuyu Luo, Bang Liu, Chenglin Wu

机构 * DeepWisdom ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Université de Montréal & Mila（蒙特利尔大学及Mila） 纠错

AI总结 ReCode通过递归代码生成统一规划与行动，实现通用粒度控制，提升智能体在不同决策粒度上的灵活性和效率。

Defending against Indirect Prompt Injection by Instruction Detection

对抗间接提示注入的指令检测

Tongyu Wen, Chenglong Wang, Xiyuan Yang, Haoyu Tang, Yueqi Xie, Lingjuan Lyu, Zhicheng Dou, Fangzhao Wu

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本文提出InstructDetector，通过检测LLMs行为状态来识别IPI攻击，实现高检测准确率和低攻击成功率。

Comments 16 pages, 4 figures

E$^2$AT: Multimodal Jailbreak Defense via Dynamic Joint Optimization for Multimodal Large Language Models

E$^2$AT: 通过动态联合优化实现多模态对抗防御

Liming Lu, Xiang Gu, Shuchao Pang, Siyuan Liang, Haotian Zhu, Xiyu Zeng, Xu Zheng, Yongbin Zhou

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, China（南京理工大学信息科学与工程学院） ； HKUST(GZ) and INSAIT, Sofia University St. Kliment Ohridski（香港科技大学（广州）及INSAIT，索菲亚大学圣克莱门特·奥赫里迪斯学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 E$^2$AT通过动态联合优化提升多模态大语言模型对对抗攻击的鲁棒性，实验显示其在文本和图像模态上性能优于现有方法34%。

HAPNet: Toward Superior RGB-Thermal Scene Parsing via Hybrid, Asymmetric, and Progressive Heterogeneous Feature Fusion

HAPNet：通过混合、不对称和渐进式异构特征融合实现更优的RGB-热场景解析

Jiahang Li, Peng Yun, Yang Xu, Ye Zhang, Mingjian Sun, Qijun Chen, Ilin Alexander, Rui Fan

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； MSU-BIT-SMBU Joint Research Center of Applied Mathematics, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学应用数学联合研究中心） ； Qingdao Innovation and Development Base, Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海）青岛创新与发展基地） ； Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学控制科学与工程系） ； Harbin Institute of Technology at Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Suzhou Research Institute, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学苏州研究所） ； Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics, Lomonosov Moscow State University（莫斯科罗蒙诺夫莫斯科国立大学计算数学与自动化系） 纠错

AI总结 HAPNet通过混合、不对称和渐进式异构特征融合提升RGB-热场景解析性能，实现最佳效果。

Comments 16 pages, 4 figures. Accepted to the Biomimetic Intelligence and Robotics