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

WorldLines: Benchmarking and Modeling Long-Horizon Stateful Embodied Agents

WorldLines: 对长时域有状态具身智能体进行基准测试与建模

Yehang Zhang, Jianchong Su, Haojian Huang, Yifan Chang, Tianhao Zhou, Xinli Xu, Yingjie Xu, Yinchuan Li, Zexi Li, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Knowin 纠错

AI总结 提出WorldLines基准，通过构建带时间跨度的家庭轨迹（含对话、动作、状态变化等）评估具身智能体的长时记忆与任务规划能力，并设计ObsMem记忆框架提升状态感知决策。

Comments Accepted to EMNLP 2026

Adaptive Inference for Resource-Constrained Dynamic Pricing

资源约束下的自适应推断用于顺序定价

Ruicheng Ao, Jiashuo Jiang, David Simchi-Levi

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州，02139） ； Department of Industrial Engineering and Decision Analytics, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong（工业工程与决策分析系，香港科技大学，香港） ； Department of Civil and Environmental Engineering and Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139（土木与环境工程系和运筹中心，麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州，02139） 纠错

AI总结 针对资源约束导致固定价格推断不可行的问题，提出一种目标感知定价控制器，通过认证可行目标带并记录连续局部密度，实现基于局部去偏的学生化区间，并分析遗憾-信息核算。

STS: Efficient Sparse Attention with Speculative Token Sparsity

STS: 高效稀疏注意力与推测性标记稀疏性

Jiangnan Yu, Ceyu Xu, Yongji Wu, Yuan Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出STS，一种无需模型再训练的稀疏注意力机制，通过利用较小的草稿模型识别出的重要标记来预测更大目标模型的重要标记，从而在大规模语言模型推理中实现高效的稀疏注意力计算，显著提升速度并保持准确性。

Comments 14 pages, 12 figures

RecGen3D: Reconstruction-Guided 3D Generation in a Shared Canonical Space

UniRecGen：统一多视图3D重建与生成

Zhisheng Huang, Jiahao Chen, Cheng Lin, Chenyu Hu, Hanzhuo Huang, Zhengming Yu, Mengfei Li, Yuheng Liu, Zekai Gu, Zibo Zhao, Yuan Liu, Xin Li, Wenping Wang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

AI总结 UniRecGen融合了高效重建与生成模型，通过共享空间协作学习提升多视图3D模型的完整性和一致性，实验显示其在稀疏观测下生成更精确稳定的3D模型。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026 (Conference Papers). 21 pages including supplementary material. Code: this https URL (https://github.com/zsh523/RecGen3D)