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近日，香港特区政府教育局公布《中小学数字教育发展蓝图》。与过去侧重设备建设和数字工具应用的信息化政策不同，这份文件把课程框架、教师培训、学校治理和资源投入放进同一套制度设计之中，为未来几年香港中小学推进人工智能教育划出了具体路线图。
来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
如今，CameraSquad 的出现，让这种多视角一致的视频生成与 3D 世界状态构建成为现实。近日，中国科学院大学高林研究员团队联合卡迪夫大学、香港科技大学和快手可灵团队，提出了一种面向多轨迹并行生成的相机可控视频生成方法 CameraSquad [1]，相关论文已被 ACM SIGGRAPH 2026 录用。
香港大学李弘扬团队联合华为、上海创智学院及清华大学李升波教授团队，发表的最新论文World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving给出了系统回答。
近期，来自香港中文大学、西湖大学、德国马普所等机构的研究者提出了 PEFT-Arena —— 一个从稳定性‑可塑性权衡（stability–plasticity trade-off）视角重新审视 PEFT 方法的评测基准与分析框架。该工作已在 ICLR 2026 相关 workshop 上进行了展示，并开源了完整代码。
香港城市大学曾晓成教授与中国石油大学（华东）钟杰教授团队给出了终结级的分子水平证据，成果发表于《Nature Physics》。他们首创了一套无监督深度学习框架，不给AI任何预设条件，直接把海量水系统中7400多万个水分子结构扔给模型，让AI自己去悟。结果不仅直接证明常压水里确实存在两种「暗」组份，还把A/B水分子相互变身的「立交桥」路线图给完整画了出来。
来自上海人工智能实验室、香港大学、香港中文大学等机构的研究团队，提出首个基于统一神经流模型的视觉-神经双向建模框架NeuroFlow，相关成果入选 CVPR 2026。它首次将视觉编码（写脑）与解码（读脑）整合到同一可逆流结构中，打通视觉感知与神经活动之间的双向通路，为理解人类视觉认知机制、构建下一代通用视觉假体与双向脑机接口提供了全新范式。
你是否在使用Agent工作或者写代码时，总感觉上下文不够用？或者感觉反复使用Agent时并没有变得更聪明？感觉目前的记忆方案仍然不够用？今日，香港中文大学联合浙江大学发布的一篇论文关注了这个问题，并引起了学术界广泛讨论：你以为Agent在「记忆」，其实只是在记备忘录。
早在2024年，人们还倾向于给Agent提供海量的工具（例如通过MCP协议连接的API、搜索引擎、代码解释器等）。但是，“拥有工具”并不等于“知道如何使用工具”。当任务变得复杂且长周期时，要求Agent每次都从头开始推理“该用哪个工具、何时用、怎么组合、出错怎么办”，会导致系统极度脆弱、延迟极高且不可靠。
近日，Meta AI 与香港中文大学颠覆性提出了一种全新的视觉推理范式 ATLAS，不用外部工具，不显式生成中间图像，没有视觉监督信号，只用一个离散 word，首次颠覆性地代替 Agentic 和 Latent Visual Reasoning。