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

CiteLLM: An Agentic Platform for Trustworthy Scientific Reference Discovery

CiteLLM：一个用于可信科学引文发现的代理平台

Mengze Hong, Di Jiang, Chen Jason Zhang, Zichang Guo, Yawen Li, Jun Chen, Shaobo Cui, Zhiyang Su

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Swiss Federal Technology Institute of Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科学大学） 纠错

AI总结 CiteLLM通过在LaTeX编辑器中嵌入LLM工具，实现可信的科学引文发现，确保引文的准确性和可靠性。

Comments Accepted by TheWebConf 2026 Demo Track

WaterVideoQA: ASV-Centric Perception and Rule-Compliant Reasoning via Multi-Modal Agents

WaterVideoQA: 以ASV为中心的感知与符合规则的推理 via 多模态智能体

Runwei Guan, Shaofeng Liang, Ningwei Ouyang, Weichen Fei, Shanliang Yao, Wei Dai, Chenhao Ge, Penglei Sun, Xiaohui Zhu, Tao Huang, Ryan Wen Liu, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）人工智能研究所） ； Hubei Key Laboratory of Inland Shipping Technology (Wuhan University of Technology)（湖北内河航运技术重点实验室（武汉理工大学）） ； School of Navigation, Wuhan University of Technology（武汉理工大学航海学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学先进科技学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； School of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology（盐城职业技术学院信息工程学院） ； School of Engineering, Stanford University（斯坦福大学工程学院） ； Centre for AI and Data Science Innovation and the School of Science and Engineering, James Cook University（詹姆斯库克大学人工智能与数据科学创新中心及科学与工程学院） 纠错

AI总结 WaterVideoQA通过多模态智能体系统，实现ASV在复杂水域环境中的感知与规则合规推理，提升自主航行的安全性和精确性。

Comments 11 pages,8 figures

Deforming Videos to Masks: Flow Matching for Referring Video Segmentation

视频变形到掩码：用于指认视频分割的流匹配

Zanyi Wang, Dengyang Jiang, Liuzhuozheng Li, Sizhe Dang, Chengzu Li, Harry Yang, Guang Dai, Mengmeng Wang, Jingdong Wang

机构 * SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国网信通研究院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Baidu（百度） 纠错

AI总结 本文提出FlowRVS框架，将指认视频分割视为条件连续流问题，通过学习视频整体表示到目标掩码的直接语言引导变形，在多个基准上取得新突破。

PartSAM: A Scalable Promptable Part Segmentation Model Trained on Native 3D Data

PartSAM: 一种可提示的部件分割模型，基于原生3D数据训练

Zhe Zhu, Le Wan, Rui Xu, Yiheng Zhang, Honghua Chen, Zhiyang Dou, Cheng Lin, Yuan Liu, Mingqiang Wei

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科学理工学院） 纠错

AI总结 PartSAM是一种基于大规模3D数据训练的可提示部件分割模型，通过三平面双分支编码器实现可扩展的部件感知表示学习，能够通过单个提示实现高精度部件识别，并自动分解为表面和内部结构。

Comments ICLR 2026. Project Page: https://czvvd.github.io/PartSAMPage/

ST-GS: Vision-Based 3D Semantic Occupancy Prediction with Spatial-Temporal Gaussian Splatting

ST-GS：基于视觉的3D语义占用预测与空间-时间高斯点划法

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 ST-GS通过空间-时间高斯点划法提升3D语义占用预测的时空建模能力，实现更优的时间一致性与性能

Comments Accepted by ICRA 2026

Instruction-based Image Editing with Planning, Reasoning, and Generation

基于指令的图像编辑与规划、推理和生成

Liya Ji, Chenyang Qi, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出一种多模态模型，通过链式思考规划、编辑区域推理和编辑，提升基于指令的图像编辑能力，以应对更复杂的真实场景。

Comments 10 pages, 7 figures

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2025, Page 17506--17515

EvolveGen: Algorithmic Level Hardware Model Checking Benchmark Generation through Reinforcement Learning

EvolveGen: 通过强化学习生成硬件模型检查基准的算法层面

Guangyu Hu, Xiaofeng Zhou, Wei Zhang, Hongce Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 EvolveGen通过强化学习和高级合成生成多样化硬件模型检查基准，解决现有基准不足问题，揭示求解器弱点。

Comments 19 pages, 8 figures. Accepted by TACAS 2026

Guidance Matters: Rethinking the Evaluation Pitfall for Text-to-Image Generation

引导至关重要：重新审视文本到图像生成中的评估误区

Dian Xie, Shitong Shao, Lichen Bai, Zikai Zhou, Bojun Cheng, Shuo Yang, Jun Wu, Zeke Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Cogniser Information Technology（Cogniser信息科技） 纠错

AI总结 本文重新审视文本到图像生成中的评估误区，提出引导感知评估框架，并设计超越扩散引导方法以提升人类偏好评分。

RAIN-Merging: A Gradient-Free Method to Enhance Instruction Following in Large Reasoning Models with Preserved Thinking Format

RAIN-Merging: 一种无梯度方法，用于在保持推理格式的前提下提升大推理模型的指令遵循能力

Zhehao Huang, Yuhang Liu, Baijiong Lin, Yixin Lou, Zhengbao He, Hanling Tian, Tao Li, Xiaolin Huang

机构 * Institute of Image Processing and Pattern Recoginition, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（图像处理与模式识别研究所，自动化与智能感知学院，上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； MoE Key Laboratory of System Control and Information Processing (Shanghai)（系统控制与信息处理国家重点实验室（上海）） 纠错

AI总结 RAIN-Merging通过无梯度方法提升大推理模型的指令遵循能力，同时保持推理格式和性能。

Comments 41 pages, ICLR 2026 Oral