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

FailureMem: A Failure-Aware Multimodal Framework for Autonomous Software Repair

FailureMem: 一种面向故障的多模态框架用于自主软件修复

Ruize Ma, Yilei Jiang, Shilin Zhang, Zheng Ma, Yi Feng, Vincent Ng, Zhi Wang, Xiangyu Yue, Chuanyi Li, Lewei Lu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； SenseTime（秒速） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

AI总结 本文提出FailureMem框架，通过融合工作流代理、主动感知工具和故障记忆库，提升多模态自动程序修复的效率与准确性，实验表明其在GUI修复任务中解决率提升3.7%。

NV-Bench: Benchmark of Nonverbal Vocalization Synthesis for Expressive Text-to-Speech Generation

NV-Bench：非言语发声合成的基准测试用于表达性文本到语音生成

Qinke Ni, Huan Liao, Dekun Chen, Yuxiang Wang, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出NV-Bench，首个基于功能分类的非言语发声合成基准，包含1651个多语言真实场景语句及人类参考音频，通过双维度评估协议评估TTS模型的可控性和声音真实性。

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LaS-Comp: Zero-shot 3D Completion with Latent-Spatial Consistency

LaS-Comp：基于潜在-空间一致性的零样本3D补全

Weilong Yan, Haipeng Li, Hao Xu, Nianjin Ye, Yihao Ai, Shuaicheng Liu, Jingyu Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出LaS-Comp，利用3D基础模型的几何先验实现零样本3D形状补全。通过双阶段设计，结合显式替换和隐式细化阶段，实现高保真补全，并引入Omni-Comp基准测试，验证了方法的优越性。

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Topology-Guided Biomechanical Profiling: A White-Box Framework for Opportunistic Screening of Spinal Instability on Routine CT

拓扑引导的生物力学分析：一种白盒框架用于常规CT中脊柱不稳定性的机会性筛查

Zanting Ye, Xuanbin Wu, Guoqing Zhong, Shengyuan Liu, Jiashuai Liu, Ge Song, Zhisong Wang, Jing Hao, Xiaolong Niu, Yefeng Zheng, Yu Zhang, Lijun Lu

机构 * Southern Medical University（南方医科大学） ； The Affiliated Cancer Hospital of Zhengzhou University（郑州大学附属肿瘤医院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Guangdong Provincial People's Hospital（广东省人民医院） 纠错

AI总结 本文提出一种白盒框架，通过拓扑引导的生物力学分析，解决常规CT中脊柱不稳定性的筛查问题，通过几何创新和可解释的AI方法提高诊断准确性。

Comments 11 pages, 3 tables, 2 figures

WPT: World-to-Policy Transfer via Online World Model Distillation

WPT: 通过在线世界模型蒸馏实现世界到策略的迁移

Guangfeng Jiang, Yueru Luo, Jun Liu, Yi Huang, Yiyao Zhu, Zhan Qu, Dave Zhenyu Chen, Bingbing Liu, Xu Yan

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； HKUST（香港理工大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基金会模型部） 纠错

AI总结 本文提出WPT方法，通过在线世界模型蒸馏实现策略迁移，提升规划性能并保持实时部署能力，实验表明其在开放环和闭合环基准上表现优异。

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Neighbor GRPO: Contrastive ODE Policy Optimization Aligns Flow Models

邻居GRPO：对比ODE策略优化对齐流模型

Dailan He, Guanlin Feng, Xingtong Ge, Yazhe Niu, Yi Zhang, Bingqi Ma, Guanglu Song, Yu Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） ； HKUST（香港理工大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

AI总结 本文提出Neighbor GRPO，通过扰动ODE初始噪声条件生成候选轨迹，基于softmax距离优化，避免SDE，提升效率与生成质量。

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Efficient LLM Safety Evaluation through Multi-Agent Debate

通过多智能体辩论实现高效的LLM安全评估

Dachuan Lin, Guobin Shen, Zihao Yang, Tianrong Liu, Dongcheng Zhao, Yi Zeng

机构 * Beijing Institute of AI Safety and Governance（北京人工智能安全与治理研究院） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Super Alignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； CSE, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学电子工程系） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Mathematics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学数学系） ； Long-term AI（长期人工智能） 纠错

AI总结 本文提出多智能体辩论框架，利用HAJailBench基准测试，提升LLM安全评估的可靠性与经济性，验证了少量辩论轮次即可获得显著效果。

Comments 15 pages, 5 figures, 10 tables. Updated abstract to fix an incconsistency issue with the main paper: HAJailBench size (12,000 -> 11,100)

TheraMind: A Strategic and Adaptive Agent for Longitudinal Psychological Counseling

TheraMind：一种用于长期心理辅导的战略和自适应代理

He Hu, Chiyuan Ma, Qianning Wang, Lin Liu, Yucheng Zhou, Laizhong Cui, Fei Ma, Qi Tian

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门科技研究所、CIS、澳门大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出TheraMind，一种用于可信在线长期心理辅导的战略和自适应代理，通过双循环架构提升对话管理和治疗规划能力，实验证明其在多会话指标上优于其他方法。

Benchmarking Endoscopic Surgical Image Restoration and Beyond

内窥手术图像修复与更广泛的评估

Jialun Pei, Diandian Guo, Donghui Yang, Zhixi Li, Yuxin Feng, Long Ma, Bo Du, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出SurgClean数据集，用于评估内窥手术场景中的多种图像修复任务，揭示现有算法与临床需求间的差距，并从结构和语义角度分析手术与自然场景的退化差异。

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High-Fidelity Diffusion Face Swapping with ID-Constrained Facial Conditioning

高保真扩散面部交换与ID约束面部条件化

Dailan He, Xiahong Wang, Shulun Wang, Guanglu Song, Bingqi Ma, Hao Shao, Yu Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

AI总结 本文提出了一种ID约束的面部条件化框架，通过解耦条件注入确保身份保持并优化属性对齐，结合身份和对抗损失提升生成质量，在定性和定量评估中均优于现有方法。

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Synergistic Bleeding Region and Point Detection in Laparoscopic Surgical Videos

腹腔镜手术视频中出血区域与点的协同检测

Jialun Pei, Zhangjun Zhou, Diandian Guo, Zhixi Li, Jing Qin, Bo Du, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出BlooDet模型，通过协同检测腹腔镜手术中的出血区域和点，提升手术成功率。

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