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

VizAnchor: Decoding Manipulation Intent from Tampering Visualizations via Dual-Anchor Reasoning

VizAnchor：通过双锚推理从篡改可视化中解码操纵意图

Xiaotian Zhang, Huayuan Ye, Haiyang Zhang, Chenhui Li, Changbo Wang, Sicheng Song

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴跨学科领域分部） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出VizAnchor框架，通过双锚构建与VLM推理实现可视化操纵理解，含三个专用智能体，构建相关数据集，可准确定位篡改并生成忠实解释。

Comments 39 pages

A Behavior-Guided Online Probabilistic Forecasting Method for Electric vehicle Charging Loads

面向电动汽车充电负荷的行为引导型在线概率预测方法

Chenghan Li, Qingxiang Liu, Yinliang Xu, Yuxuan Liang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Intelligent Transportation Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）智能交通学域） 纠错

AI总结 针对电动汽车充电负荷的行为异质性与时间变异性挑战，提出行为引导型在线概率预测框架，经10个真实充电站实验，其在1小时、4小时预测中均显著优于基线方法，实现稳定性能提升。

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DoublesEval: Diagnosing Multi-Agent Tactical Reasoning in Vision-Language Models via Professional Doubles Badminton

DoublesEval：通过专业双打羽毛球诊断视觉语言模型的多智能体战术推理能力

Jintao Cheng, Weibin Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 本研究提出DoublesEval框架，以专业双打羽毛球为测试平台评估VLMs的多智能体战术推理能力，发现现有模型存在明显瓶颈，所提TacticCheck可提升模型表现但仍有差距，强调需改进VLMs的评估范式。

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Bridging Adversarial and Collaborative Learning for AI-Generated Image Quality Assessment

桥接对抗学习与协同学习的AI生成图像质量评估

Baoliang Chen, Qing Lin, Sijie Mai

机构 * South China Normal University（华南师范大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 该研究针对AI生成图像质量评估中感知保真度与提示对齐度的交互问题，提出含对抗与协同推理通路的交互感知框架，在基准测试中达最优准确率且具可解释性。

EMRB: A Multi-Level Benchmark for Evaluating LLM Reasoning over Raw Electromagnetic Signals

EMRB：用于评估大型语言模型对原始电磁信号推理能力的多级基准

Mingxu Zhang, Ying Sun, Yuhan Li, Yang Ji, Dazhong Shen, Ke Zhang, Shan Huang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The 63rd Research Institute, National University of Defense Technology（国防科技大学第六十三研究所） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

AI总结 本研究提出EMRB基准评估LLMs对原始电磁信号的推理能力，针对14个LLMs的实验显示其表现存在差距，提出的ReconPilot方法可显著提升LLMs的相关任务得分。

Platonic Representation Hypothesis on World Models

世界模型的柏拉图式表征假说

Wenhow Li (1), Chengwei MA (1), Hui Xiong (1), Ying-Cong Chen (1), Lei Zhang (1) ((1) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China)

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

AI总结 该研究针对世界模型的表征性质，提出预测一致性假设，通过DINO-WM实验发现性能良好的世界模型会形成几何相似的内部结构，且模型特征可跨模型映射，证实预测一致性能促进共享潜在结构的形成。

Comments 18 pages, 10 figures, 2 tables. Wenhow Li and Chengwei MA contributed equally. Project page: this https URL (https://sellerbubble.github.io/platonic-representation-hypothesis-on-world-models/)

ADE: Agentic Data Evolution Framework for Human-Centered Objectives

ADE：面向以人为中心目标的智能体数据演化框架

Yang Yu, Yilin Jiang, Zexuan Fei, Yiming Luo, Xingkai Song, Kaiyi Huang, Aimin Zhou, Xin Lin, Fei Tan

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 针对大语言模型与以人为中心目标对齐的难题，提出以数据为中心的ADE框架，通过OVS流程与稳态准入机制提升数据质量，在多基准及不同场景下均实现性能提升。

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