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

PosterOmni: Generalized Artistic Poster Creation via Task Distillation and Unified Reward Feedback

PosterOmni: 通过任务蒸馏和统一奖励反馈实现通用艺术海报生成

Sixiang Chen, Jianyu Lai, Jialin Gao, Hengyu Shi, Zhongying Liu, Tian Ye, Junfeng Luo, Xiaoming Wei, Lei Zhu

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

AI总结 PosterOmni通过任务蒸馏和统一奖励反馈实现通用艺术海报生成，提升图像到海报生成的参考一致性、全局构图质量和审美和谐。

ModelWisdom: An Integrated Toolkit for TLA+ Model Visualization, Digest and Repair

ModelWisdom: 一个集成工具包用于TLA+模型可视化、摘要与修复

Zhiyong Chen, Jialun Cao, Chang Xu, Shing-Chi Cheung

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 ModelWisdom通过可视化、图优化、摘要和修复功能，提升TLA+模型检查的可解释性和可操作性。

Comments Accepted by FM 2026 Research Track (Tool)

Spatial Chain-of-Thought: Bridging Understanding and Generation Models for Spatial Reasoning Generation

空间链式思考：连接理解与生成模型以实现空间推理生成

Wei Chen, Yancheng Long, Mingqiao Liu, Haojie Ding, Yankai Yang, Hongyang Wei, Yi-Fan Zhang, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出SCoT框架，通过结合MLLMs的推理能力与扩散模型的生成能力，提升空间推理生成任务的性能。

Comments 19 pages, 4 figures

Teaching LLMs According to Their Aptitude: Adaptive Reasoning for Mathematical Problem Solving

根据能力教学LLMs：数学问题解决的自适应推理

Xin Xu, Yan Xu, Tianhao Chen, Yuchen Yan, Chengwu Liu, Zaoyu Chen, Yufei Wang, Yichun Yin, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Qun Liu, Lu Yin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

AI总结 TATA通过自适应框架使LLMs根据自身能力自主调整推理策略，提升数学问题解决的效率和准确性。

Comments 8 pages

Adaptive Debiasing Tsallis Entropy for Test-Time Adaptation

自适应去偏Tsallis熵用于测试时适应

Xiangyu Wu, Dongming Jiang, Feng Yu, Yueying Tian, Jiaqi Tang, Qing-Guo Chen, Yang Yang, Jianfeng Lu

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Sussex（Sussex 大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出自适应去偏Tsallis熵用于测试时适应，通过引入非广延参数q来缓解预训练数据偏差，提升模型适应性能。

Comments Accepted for publication at ICLR 2026; 24 pages; 5 figures

ScalSelect: Scalable Training-Free Multimodal Data Selection for Efficient Visual Instruction Tuning

ScalSelect: 可扩展的无训练多模态数据选择用于高效的视觉指令微调

Changti Wu, Jiahuai Mao, Yuzhuo Miao, Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Cong Huang, Lei Zhang, Kai Chen

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

AI总结 ScalSelect提出一种无训练、可扩展的多模态数据选择方法，通过线性时间复杂度实现高效视觉指令微调，实验显示其性能接近甚至超越全数据训练。

Comments The code is available at \href{https://github.com/ChangtiWu/ScalSelect}{ScalSelect}