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香港大学罗晔教授团队发布S²-MAS框架及YN决策模型，以14张GPU在4小时内完成1200万户家庭仿真，YN-mini单卡吞吐量达3.7万token/s，消费金融基准准确率高于Jev 1.13。
香港中文大学与微软团队提出EchoChat，将感知、心理状态推断与语音回复生成纳入统一优化框架，通过级联门控、SDCA步骤级信用分配和AAA声学注意力约束减少共情推理中的错误传播，相关成果发表于NeurIPS 2026，并发布EchoDialogue-400K数据集与EchoEval评测。
近日，米哈游联合清华大学、香港大学、新加坡国立大学等学术机构，开源首个通用游戏模型 GameScaling 系列：覆盖 0.8B、2B、9B、27B 四档规模，共八个模型，权重与推理代码均以 Apache 2.0 协议发布。
11月2日下午，在2026年香港金融科技周上，展开了一场关于“世界模型”的讨论。
清华大学张强教授团队联合北京清屿科技、香港大学和北京怀柔实验室提出EvoSim，使AI从实验偏差中追查机制、修订方程并积累建模方法，并在电池快充析锂与动态电压预测场景完成验证。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART，一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样，不要求奖励模型可微，也无需额外调参，可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式，具有极高的样本效率。
在秦浩桐看来，AI 越强，值得研究的问题就越多。AI 聊天模型刚出现时，人们拿它聊天、解答困惑。后来发现它能写代码、处理任务，又开始希望它多做一点，最好能替自己把事情办完。模型的能力在长，人们的要求也在长。原来还没有人想到的用途，一旦变得可能，马上就会暴露出一批新的难题。
本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。
香港大学MMLab团队提出EgoWild2Dex，利用538.9小时真实人类第一视角数据训练机器人，每个下游任务使用不到1小时真机数据微调，拆快递、用热熔胶枪固定摆件和制作冰饮等任务的平均成功率达96.7%。
上海创智学院、源策未来、香港大学和英伟达团队提出PingpongDuo，通过联合站位规划与全身运动控制，让两台宇树G1与人类搭档完成18次连续交替回球，验证人形机器人双打协同。