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

Amortized Reasoning Tree Search: Decoupling Proposal and Decision in Large Language Models

渐进推理树搜索：在大语言模型中解耦提案与决策

Zesheng Hong, Jiadong Yu, Hui Pan

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

AI总结 ARTS通过解耦生成与验证，有效解决大语言模型中推理路径被压制的问题，实现74.6%的性能，优于完全微调策略。

Monte Carlo Tree Search with Reasoning Path Refinement for Small Language Models in Conversational Text-to-NoSQL

具有推理路径细化的蒙特卡洛树搜索用于对话文本到NoSQL

Xubang Xiong, Raymond Chi-Wing Wong, Yuanfeng Song

机构 * The 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Stage-MCTS框架，通过蒙特卡洛树搜索和推理路径细化，提升小型语言模型在对话文本到NoSQL任务中的查询生成能力，实验显示其EVM准确性提升达7.93%。

Free Lunch in Medical Image Foundation Model Pre-training via Randomized Synthesis and Disentanglement

通过随机合成与解构在医疗图像基础模型预训练中获得免费午餐

Yuhan Wei, Yuting He, Linshan Wu, Fuxiang Huang, Junlin Hou, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, the Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University, OH, USA（凯斯西储大学生物医学工程系） ； School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong, China（岭南大学数据科学学院） ； Department of Chemical and Biological Engineering and Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港科技大学化学与生物工程系） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, Futian, Shenzhen, China（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出RaSD框架，通过随机合成与解构方法在无需真实数据的情况下预训练医疗图像基础模型，实现稳健且可迁移的表示学习，展示了合成数据在医学AI中的强大潜力。

Exploring Safety Alignment Evaluation of LLMs in Chinese Mental Health Dialogues via LLM-as-Judge

通过LLM-as-Judge探索LLM在中文心理健康对话中的安全对齐评估

Yunna Cai, Fan Wang, Haowei Wang, Kun Wang, Kailai Yang, Sophia Ananiadou, Moyan Li, Mingming Fan

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Wuhan Univ.（武汉大学） ； Univ. of Iowa（爱荷华大学） ； Univ. of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 本文提出PsyCrisis-Bench，通过LLM-as-Judge方法评估LLM在中文心理健康对话中的安全对齐性，提供高质量数据集和可解释的评估工具。

RGB-Only Gaussian Splatting SLAM for Unbounded Outdoor Scenes

仅RGB的高斯点溅SLAM用于无界户外场景

Sicheng Yu, Chong Cheng, Yifan Zhou, Xiaojun Yang, Hao Wang

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

AI总结 本研究提出了一种仅使用RGB的高斯点溅SLAM方法，用于无界户外场景，通过点图回归网络和端到端可微流程提升跟踪精度和新型视图合成效果。

Comments ICRA 2025

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Robotics and Automation (ICRA), 2025 IEEE International Conference on. :11068-11074 May, 2025