The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

Accurate and Efficient Hybrid-Ensemble Atmospheric Data Assimilation in Latent Space with Uncertainty Quantification

在潜在空间中实现准确且高效的混合-集成大气数据同化与不确定性量化

Hang Fan, Juan Nathaniel, Yi Xiao, Ce Bian, Fenghua Ling, Ben Fei, Lei Bai, Pierre Gentine

机构 * Department of Earth and Environmental Engineering, School of Engineering and Applied Sciences, Climate School, Columbia University（地球与环境工程系，工程与应用科学学院，气候学院，哥伦比亚大学） ； Learning the Earth with Artificial Intelligence and Physics (LEAP) Center, Columbia University（人工智能与物理学习地球中心，哥伦比亚大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学，香港，中国） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，清华大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出HLOBA方法，在潜在空间中实现高效准确的大气数据同化，结合贝叶斯更新与误差去相关性，提升预测与再分析能力。

Comments 23 pages, 12 figures

CubeComposer: Spatio-Temporal Autoregressive 4K 360° Video Generation from Perspective Video

CubeComposer: 从视角视频生成空间-时间自回归4K 360°视频

Lingen Li, Guangzhi Wang, Xiaoyu Li, Zhaoyang Zhang, Qi Dou, Jinwei Gu, Tianfan Xue, Ying Shan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ARC Lab, Tencent PCG Project lead（腾讯PCG项目负责人） 纠错

AI总结 CubeComposer通过空间-时间自回归扩散模型实现4K分辨率360°视频生成，提升VR沉浸体验

Comments Accepted to CVPR 2026

FedCova: Robust Federated Covariance Learning Against Noisy Labels

FedCova: 面对噪声标签的鲁棒联邦协方差学习

Xiangyu Zhong, Xiaojun Yuan, Ying-Jun Angela Zhang

机构 * Department of Information Engineering（信息工程系） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Key Laboratory on Wireless Communications（无线通信国家重点实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） 纠错

AI总结 FedCova通过提升模型内在鲁棒性，有效应对噪声标签问题，实现联邦学习中的稳健学习。

Robust LLM-based Audio-Visual Speech Recognition with Sparse Modality Alignment and Visual Unit-Guided Refinement

鲁棒的基于大语言模型的音频视觉语音识别与稀疏模态对齐和视觉单元引导的细化

Fei Su, Cancan Li, Juan Liu, Wei Ju, Hongbin Suo, Ming Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University, China（武汉大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University, China（武汉大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； AI Center, OPPO, China（OPPO人工智能中心） ； Digital Innovation Research Center, Duke Kunshan University, China（杜克大学昆山数字创新研究中心） 纠错

AI总结 本文提出AVUR-LLM，通过稀疏模态对齐和视觉单元引导细化，提升音频视觉语音识别的鲁棒性，在LRS3数据集上取得显著性能提升。

Comments submitted to Interspeech 2026

Toward Early Quality Assessment of Text-to-Image Diffusion Models

面向文本到图像扩散模型早期质量评估

Huanlei Guo, Hongxin Wei, Bingyi Jing

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 本研究提出Probe-Select模块，通过早期评估指导文本到图像扩散模型的生成过程，降低采样成本并提升保留图像质量。

Factuality Matters: When Image Generation and Editing Meet Structured Visuals

事实性至关重要：当图像生成与编辑遇见结构化视觉

Le Zhuo, Songhao Han, Yuandong Pu, Boxiang Qiu, Sayak Paul, Yue Liao, Yihao Liu, Jie Shao, Xi Chen, Si Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港大学多模态实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Krea AI（Krea人工智能） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Hugging Face ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ByteDance（字节跳动） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种统一模型，通过整合视觉语言模型和FLUX.1 Kontext，提升结构化视觉生成与编辑的多模态理解与事实准确性。

Comments Accepted by ICLR 2026, Project page: https://structvisuals.github.io

Benchmarking MLLM-based Web Understanding: Reasoning, Robustness and Safety

基于MLLM的网页理解基准测试：推理、鲁棒性与安全性

Junliang Liu, Jingyu Xiao, Wenxin Tang, Zhixian Wang, Zipeng Xie, Wenxuan Wang, Minrui Zhang, Shuanghe Yu

机构 * Dalian Maritime University（大连海事大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出WebRRSBench基准测试，评估多模态大语言模型在网页理解中的推理、鲁棒性和安全性能力，揭示模型在复杂交互任务中的不足。

Scaling Laws For Diffusion Transformers

扩散变换器的扩展定律

Zhengyang Liang, Hao He, Ceyuan Yang, Bo Dai

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文研究了扩散变换器的扩展定律，通过实验验证了模型大小、数据需求与计算预算之间的幂律关系，并展示了预训练损失与生成性能的一致性，为模型性能和数据质量评估提供了可预测的基准。