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

ShotStream: Streaming Multi-Shot Video Generation for Interactive Storytelling

ShotStream: 流式多镜头视频生成用于交互式叙事

Yawen Luo, Xiaoyu Shi, Junhao Zhuang, Yutian Chen, Quande Liu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Tianfan Xue

机构 * MMLab, CUHK（MMLab，香港中文大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； CPII under InnoHK（香港创科旗下CPII） 纠错

AI总结 本文提出ShotStream，一种新型因果多镜头架构，通过流式提示实现动态交互叙事，解决传统方法交互性差和延迟高的问题，实验表明其生成视频在亚秒延迟下达到16FPS，质量不低于传统双向模型。

Comments Project Page: https://luo0207.github.io/ShotStream/ Code: https://github.com/KlingAIResearch/ShotStream

Multimodal Dataset Distillation via Phased Teacher Models

通过分阶段教师模型进行多模态数据集蒸馏

Shengbin Guo, Hang Zhao, Senqiao Yang, Chenyang Jiang, Yuhang Cheng, Xiangru Peng, Rui Shao, Zhuotao Tian

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出PTM-ST框架，通过分阶段教师建模和快捷路径轨迹构建策略，解决多模态数据集蒸馏中的跨阶段性能差距和教师轨迹不稳定问题，提升蒸馏过程的稳定性和表达性。

Comments Accepted to ICLR 2026

PIDP-Attack: Combining Prompt Injection with Database Poisoning Attacks on Retrieval-Augmented Generation Systems

PIDP-Attack：将提示注入与数据库污染攻击结合在检索增强生成系统中

Haozhen Wang, Haoyue Liu, Jionghao Zhu, Zhichao Wang, Yongxin Guo, Xiaoying Tang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Taobao and Tmall Group（淘宝和天猫集团） 纠错

AI总结 本文提出PIDP-Attack，结合提示注入与数据库污染攻击，针对检索增强生成系统中的对抗攻击问题，通过在推理时添加恶意字符并注入少量污染文档，有效操控LLM响应，实验显示其在开放域问答任务中攻击成功率提升4%-16%。

DiffuGuard: How Intrinsic Safety is Lost and Found in Diffusion Large Language Models

DiffuGuard: 差分扩散语言模型中内在安全的丧失与恢复

Zherui Li, Zheng Nie, Zhenhong Zhou, Yue Liu, Yitong Zhang, Yu Cheng, Qingsong Wen, Kun Wang, Yufei Guo, Jiaheng Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Squirrel Ai Learning（松鼠AI） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文分析了差分扩散语言模型在对抗攻击中的脆弱性，提出DiffuGuard框架通过随机退火重标记和块级审计修复提升模型安全性，有效降低攻击成功率。

Comments Accepted by ICLR2026

CompBench: Benchmarking Complex Instruction-guided Image Editing

CompBench：复杂指令引导图像编辑的基准测试

Bohan Jia, Wenxuan Huang, Yuntian Tang, Junbo Qiao, Jincheng Liao, Shaosheng Cao, Fei Zhao, Zhaopeng Feng, Zhouhong Gu, Zhenfei Yin, Lei Bai, Wanli Ouyang, Lin Chen, Fei Zhao, Yao Hu, Zihan Wang, Yuan Xie, Shaohui Lin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书） ； KLATASDS, MOE, China（中国教育部统计与数据科学重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 CompBench旨在解决现有图像编辑基准测试对任务复杂度简化的问题，通过引入复杂指令引导的图像编辑基准，评估模型在精细操控能力上的表现。

CROSS: A Mixture-of-Experts Reinforcement Learning Framework for Generalizable Large-Scale Traffic Signal Control

CROSS: 一种用于通用大规模交通信号控制的专家混合强化学习框架

Xibei Chen, Yifeng Zhang, Yuxiang Xiao, Mingfeng Fan, Maonan Wang, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出CROSS框架，通过预测对比聚类和场景自适应MoE模块，提升交通信号控制的泛化能力，实验显示其在SUMO模拟器上表现优于现有方法。

ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context Summarization

ReSum：通过上下文摘要解锁长周期搜索智能

Xixi Wu, Kuan Li, Yida Zhao, Liwen Zhang, Litu Ou, Huifeng Yin, Zhongwang Zhang, Xinmiao Yu, Dingchu Zhang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Minhao Cheng, Shuai Wang, Hong Cheng, Jingren Zhou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

AI总结 本文提出ReSum方法，通过外部工具定期压缩交互历史以实现无限制探索，结合GRPO算法提升长周期奖励分配，实验证明其在免训练场景下优于ReAct，且用少量样本即可达到领先开源模型性能。

TrustGeoGen: Formal-Verified Data Engine for Trustworthy Multi-modal Geometric Problem Solving

TrustGeoGen: 用于可信多模态几何问题求解的正式验证数据引擎

Daocheng Fu, Jianlong Chen, Renqiu Xia, Zijun Chen, Qi Liu, Yuan Feng, Hongbin Zhou, Renrui Zhang, Shiyang Feng, Peng Gao, Hongyuan Zha, Junchi Yan, Botian Shi, Yu Qiao, Bo Zhang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出TrustGeoGen，通过正式验证生成多模态几何数据，提升模型深度几何推理能力，在GeoQA等基准测试中取得显著成效。