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

Trust Your Critic: Robust Reward Modeling and Reinforcement Learning for Faithful Image Editing and Generation

相信你的批评者：用于忠实图像编辑和生成的鲁棒奖励建模与强化学习

Xiangyu Zhao, Peiyuan Zhang, Junming Lin, Tianhao Liang, Yuchen Duan, Shengyuan Ding, Changyao Tian, Yuhang Zang, Junchi Yan, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出FIRM框架，通过定制数据集和鲁棒奖励模型，提升图像编辑和生成的忠实性与指令遵循，采用'基础与奖励'策略平衡一致性与质量，实现性能突破。

Efficient Approximation to Analytic and $L^p$ functions by Height-Augmented ReLU Networks

通过高度增强的ReLU网络高效逼近解析函数和L^p函数

ZeYu Li, FengLei Fan, TieYong Zeng

机构 * link.cuhk.edu.hk（香港中文大学） ； cityu.edu.hk（城市大学） ； bnbu.edu.cn（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文通过高度增强的ReLU网络，高效逼近解析函数和L^p函数，改进了解析函数的逼近速率并首次实现了L^p函数的高阶非渐近逼近。

See4D: Pose-Free 4D Generation via Auto-Regressive Video Inpainting

See4D: 通过自回归视频修复实现无姿态4D生成

Dongyue Lu, Ao Liang, Tianxin Huang, Xiao Fu, Yuyang Zhao, Baorui Ma, Liang Pan, Wei Yin, Lingdong Kong, Wei Tsang Ooi, Ziwei Liu

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） ； THU（清华大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； NTU（国立科技大学） 纠错

AI总结 See4D通过自回归视频修复实现无姿态4D生成，提升从随意视频到4D世界建模的实用性。

Comments Eurographics2026; 26 pages; 21 figures; 3 tables; project page: https://see-4d.github.io/

TianQuan-S2S: A Subseasonal-to-Seasonal Global Weather Model via Incorporate Climatology State

天quant-S2S：通过整合气候状态构建全球亚季节至季节天气模型

Guowen Li, Xintong Liu, Yang Liu, Mengxuan Chen, Shilei Cao, Xuehe Wang, Juepeng Zheng, Jinxiao Zhang, Haoyuan Liang, Lixian Zhang, Jiuke Wang, Meng Jin, Hong Cheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Huawei Technologies Co Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 天quant-S2S通过整合气候状态和不确定性增强的Transformer，提升了亚季节至季节天气预测的准确性和稳定性。