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

Platonic Representation Hypothesis on World Models

世界模型的柏拉图式表征假说

Wenhow Li, Chengwei MA, Hui Xiong, Ying-Cong Chen, Lei Zhang

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/). Corrected author metadata formatting and updated the project-page link presentation in the abstract; manuscript content and results unchanged

Training-Free Interaction-Aligned Visual Token Pruning for Efficient Embodied Manipulation

VLA-IAP: 通过交互对齐实现无训练视觉令牌剪枝用于视觉-语言-动作模型

Jintao Cheng, Weibin Li, Haozhe Wang, Gang Wang, Yipu Zhang, Xiaoyu Tang, Jin Wu, Xieyuanli Chen, Yunhui Liu, Wei Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

AI总结 本文提出VLA-IAP方法，通过引入几何先验机制和动态调度策略，实现无训练的视觉令牌剪枝，提升VLA模型在资源受限平台上的推理效率和稳定性，实验显示在LIBERO基准上成功率达97.8%且速度提升1.25倍。

Comments 27 pages, 8 figures

Learning to Accelerate Vision-Language-Action Models through Adaptive Visual Token Caching

通过自适应视觉令牌缓存学习加速视觉-语言-动作模型

Yujie Wei, Jiahan Fan, Jiyu Guo, Ruichen Zhen, Rui Shao, Xiu Su, Zeke Xie, Hongxun Yao, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Meituan Academy of Robotics Shenzhen, Meituan（美团机器人深圳研究院） ； Central South University（中南大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出通过自适应视觉令牌缓存学习加速VLA模型，提升推理效率并提高任务成功率。

StablePDENet: Enhancing Neural Operator Stability through Physics-Informed Residual-Sensitivity Regularization

StablePDENet: 提高求解微分方程的算子学习稳定性

Chutian Huang, Chang Ma, Kaibo Wang, Yang Xiang

机构 * Department of Mathematics, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学数学系） ； Algorithms of Machine Learning and Autonomous Driving Research Lab（机器学习与自动驾驶算法研究实验室） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） 纠错

AI总结 StablePDENet通过对抗训练提升神经算子学习的稳定性，确保在正常和对抗条件下均能保持高精度求解微分方程。

Layer-Order Inversion: Rethinking Latent Multi-Hop Reasoning in Large Language Models

层序倒置：重新思考大语言模型中的潜在多跳推理

Xukai Liu, Ye Liu, Jipeng Zhang, Yanghai Zhang, Kai Zhang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出"层序倒置"现象，通过概率性回忆与提取框架解释大语言模型中多跳推理的机制，揭示了层序倒置与总跳步数的关系，并提供了多跳失败的诊断方法。

Comments 16 pages, 18 figures, EMNLP 2026 Main

Forge4D: Feed-Forward 4D Human Reconstruction and Interpolation from Uncalibrated Sparse-view Videos

Forge4D：基于未校准稀疏视图视频的前馈式4D人体重建与插值

Yingdong Hu, Yisheng He, Jinnan Chen, Weihao Yuan, Kejie Qiu, Zehong Lin, Siyu Zhu, Zilong Dong, Steven Hoi, Jun Zhang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； NUS（新加坡国立大学） ； FDU（福建大学） 纠错

AI总结 提出Forge4D模型，将4D人体重建与插值简化为流式3D高斯重建和稠密运动预测任务，结合自监督损失实现高效重建与插值，在多数据集上验证有效性。