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

Map2Thought: Explicit 3D Spatial Reasoning via Metric Cognitive Maps

Map2Thought: 通过度量认知地图实现显式3D空间推理

Xiangjun Gao, Zhensong Zhang, Dave Zhenyu Chen, Songcen Xu, Long Quan, Eduardo Pérez-Pellitero, Youngkyoon Jang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 Map2Thought通过度量认知地图和认知推理链实现3D空间推理，以可解释的方式提升3D理解的准确率。

Unlocking the Potentials of Retrieval-Augmented Generation for Diffusion Language Models

解锁检索增强生成在扩散语言模型中的潜力

Chuanyue Yu, Jiahui Wang, Yuhan Li, Heng Chang, Ge Lan, Qingyun Sun, Jia Li, Jianxin Li, Ziwei Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北航） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出SPREAD框架，通过引入查询相关性引导的去噪策略，解决DLMs在RAG框架中生成精度低和语义漂移的问题。

Comments Preprints

Automating Traffic Model Enhancement with AI Research Agent

利用AI研究代理自动化交通模型增强

Xusen Guo, Xinxi Yang, Mingxing Peng, Hongliang Lu, Meixin Zhu, Hai Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； School of Transportation, Southeast University（东南大学交通运输学院） 纠错

AI总结 TR-Agent通过AI驱动的闭环迭代流程，自动化改进交通模型，提升效率和效果，适用于多种交通建模场景。

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Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies Volume 178, September 2025, 105187

Towards Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models

面向大语言模型的可解释交通流预测

Xusen Guo, Qiming Zhang, Junyue Jiang, Mingxing Peng, Meixin Zhu, Hao, Yang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Department of Civil and System Engineering（土木与系统工程系） 纠错

AI总结 本文提出xTP-LLM模型，利用大语言模型生成可解释的交通流预测，首次将LLM应用于交通预测的可解释性研究。

Comments 31pages, 16 figures

Journal ref Communications in Transportation Research, vol. 4, 100150, 2024

LC-LLM: Explainable Lane-Change Intention and Trajectory Predictions with Large Language Models

LC-LLM: 基于大语言模型的可解释车道变更意图与轨迹预测

Mingxing Peng, Xusen Guo, Xianda Chen, Meixin Zhu, Kehua Chen

机构 * Systems Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）系统中心） ； Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学跨学科研究院） 纠错

AI总结 本文提出LC-LLM模型，利用大语言模型的推理能力，实现车道变更意图和轨迹的可解释预测。

Comments 12 pages, 9 figures

Journal ref Communications in Transportation Research 5 (2025): 100170