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

Mano: Restriking Manifold Optimization for LLM Training

Mano：重新审视面向大语言模型训练的流形优化

Yufei Gu, Zeke Xie

机构 * xLeaF Lab, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（xLeaF实验室，香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 Mano是一种新颖高效的流形优化器，通过创新投影和约束方法，在训练大语言模型时显著优于AdamW和Muon。

TwinBrainVLA: Unleashing the Potential of Generalist VLMs for Embodied Tasks via Asymmetric Mixture-of-Transformers

TwinBrainVLA: 通过非对称Transformer混合释放通用视觉语言模型在具身任务中的潜力

Bin Yu, Shijie Lian, Xiaopeng Lin, Yuliang Wei, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Xinming Wang, Bailing Wang, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HIT（哈尔滨工业大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢集团智能计算研究院） ； HUST（华中科技大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ECNU（华东师范大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； DeepCybo 纠错

AI总结 TwinBrainVLA通过非对称Transformer混合机制，利用冻结的通用视觉语言模型和可训练的专家路径，实现机器人任务中的具身智能提升。

Comments GitHub: https://github.com/ZGC-EmbodyAI/TwinBrainVLA

Understanding and Bridging the Planner-Coder Gap: A Systematic Study on the Robustness of Multi-Agent Systems for Code Generation

理解并弥合规划者-生成者之间的差距：对多智能体系统在代码生成中鲁棒性的系统研究

Zongyi Lyu, Songqiang Chen, Zhenlan Ji, Liwen Wang, Shuai Wang, Daoyuan Wu, Wenxuan Wang, Shing-Chi Cheung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 本文研究多智能体系统在代码生成中的鲁棒性问题，发现规划者与生成者之间的信息丢失是主要缺陷，并提出修复方法以提升系统鲁棒性。

Comments 18pages, 5 figures, 6 tables

Navigate the Unknown: Enhancing LLM Reasoning with Intrinsic Motivation Guided Exploration

穿越未知：通过内在动机引导的探索增强大语言模型推理

Jingtong Gao, Ling Pan, Yejing Wang, Rui Zhong, Chi Lu, Maolin Wang, Qingpeng Cai, Peng Jiang, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 IMAGINE通过内在动机引导的探索增强大语言模型推理能力，提升复杂任务性能22.23%

FlyAware: Inertia-Aware Aerial Manipulation via Vision-Based Estimation and Post-Grasp Adaptation

FlyAware: 基于视觉估计与抓取后适应的惯性感知空中 manipulation

Biyu Ye, Na Fan, Zhengping Fan, Weiliang Deng, Hongming Chen, Qifeng Chen, Ximin Lyu

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能系统工程学院） ； Visual Intelligence Lab, Cheng Kar-Shun Robotics Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学成卡顺机器人研究所视觉智能实验室） ； Differential Robotics Technology Company, Ltd.（差分机器人技术有限公司） 纠错

AI总结 FlyAware 通过基于视觉的预抓取惯性估计与抓取后适应机制，实现空中 manipulators 的稳健操控，验证了其在复杂惯性参数下的有效性。

Comments 8 pages, 10 figures

RoboStriker: Hierarchical Decision-Making for Autonomous Humanoid Boxing

RoboStriker: 为自主人形 boxing 的分层决策

Kangning Yin, Zhe Cao, Wentao Dong, Weishuai Zeng, Tianyi Zhang, Qiang Zhang, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang, Ming Zhou, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 RoboStriker通过分层三阶段框架实现自主人形拳击，结合动作跟踪学习与潜在空间正则化，提升竞争性能和现实迁移能力。

Mitigating the Safety Alignment Tax with Null-Space Constrained Policy Optimization

通过空域约束策略优化缓解安全对齐税

Yifan Niu, Han Xiao, Dongyi Liu, Nuo Chen, Jia Li

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

AI总结 通过空域约束策略优化缓解安全对齐税，提出NSPO框架在保留LLM核心能力的同时提升安全性能。

Comments accepted by ICLR 2026

VAT: Vision Action Transformer by Unlocking Full Representation of ViT

通过解锁ViT的完整表示构建视觉动作变换器

Wenhao Li, Chengwei Ma, Weixin Mao

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

AI总结 VAT通过解锁ViT的完整表示，提出了一种新的视觉动作变换器架构，实现了在模拟操作任务中98.15%的成功率，优于现有方法。

Vision-Language-Action (VLA) Models: Concepts, Progress, Applications and Challenges

视觉-语言-动作（VLA）模型：概念、进展、应用与挑战

Ranjan Sapkota, Yang Cao, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of the Peloponnese（希腊皮洛斯大学） 纠错

AI总结 本文综述了视觉-语言-动作（VLA）模型的概念、进展、应用与挑战，探讨了其在自动驾驶、医疗机器人等领域的应用及未来发展方向。