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

ReImagine: Rethinking Controllable High-Quality Human Video Generation via Image-First Synthesis

ReImagine：重新思考通过图像优先合成实现可控高质量人类视频生成

Zhengwentai Sun, Keru Zheng, Chenghong Li, Hongjie Liao, Xihe Yang, Heyuan Li, Yihao Zhi, Shuliang Ning, Shuguang Cui, Xiaoguang Han

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Future Network of Intelligence Institute, CUHK-Shenzhen, China（CUHK-深圳智能网络研究院） 纠错

AI总结 本文提出通过图像优先合成方法，结合预训练图像模型与SMPL-X运动引导，生成高质量且时间一致的视频，同时释放人类数据集与辅助模型。

LSTM-MAS: A Long Short-Term Memory Inspired Multi-Agent System for Long-Context Understanding

LSTM-MAS：一种受长短期记忆启发的多智能体系统用于长上下文理解

Yichen Jiang, Jiakang Yuan, Chongjun Tu, Peng Ye, Tao Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出LSTM-MAS多智能体系统，通过模仿LSTM的层次信息流和门控机制，解决长上下文处理中的误差累积和幻觉传播问题，实验表明在多个问答数据集上取得显著提升。

Comments 12 pages, 5 figures

LPO: Towards Accurate GUI Agent Interaction via Location Preference Optimization

LPO：通过位置偏好优化实现更准确的GUI代理交互

Jiaqi Tang, Yu Xia, Yi-Feng Wu, Yuwei Hu, Yuhui Chen, Qing-Guo Chen, Xiaogang Xu, Xiangyu Wu, Hao Lu, Yanqing Ma, Shiyin Lu, Qifeng Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出LPO方法，通过位置偏好优化提升GUI交互精度，利用信息熵预测交互位置并引入动态位置奖励函数，实验表明其在离线和在线评估中均取得最佳性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

TEMPO: Scaling Test-time Training for Large Reasoning Models

TEMPO：用于大规模推理模型的测试时训练扩展

Qingyang Zhang, Xinke Kong, Haitao Wu, Qinghua Hu, Minghao Wu, Baosong Yang, Yu Cheng, Yun Luo, Ganqu Cui, Changqing Zhang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 TEMPO通过交替策略优化和周期性批评者重校准提升测试时训练效果，显著提升模型在AIME 2024任务中的表现并保持高多样性。

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Diversity Collapse in Multi-Agent LLM Systems: Structural Coupling and Collective Failure in Open-Ended Idea Generation

多智能体大语言模型系统中的多样性崩溃：结构耦合与开放性创意生成中的集体失败

Nuo Chen, Yicheng Tong, Yuzhe Yang, Yufei He, Xueyi Zhang, Qingyun Zou, Qian Wang, Bingsheng He

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 研究探讨了多智能体系统在开放性创意生成中多样性崩溃的原因，揭示了结构耦合导致的集体失败，强调了在设计创意任务时保持独立性和分歧的重要性。

Comments 56 pages, 15 figures; Accepted at ACL 2026 Findings

PhotoFramer: Multi-modal Image Composition Instruction

PhotoFramer：多模态图像构图指令

Zhiyuan You, Ke Wang, He Zhang, Xin Cai, Jinjin Gu, Tianfan Xue, Chao Dong, Zhoutong Zhang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Adobe NextCam ； Adobe Research ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 PhotoFramer通过多模态框架为用户提供图像构图指导，通过自然语言描述改进方法并生成示例图像，结合文本与图像生成模型提升日常用户构图能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

VoteGCL: Enhancing Graph-based Recommendations with Majority-Voting LLM-Rerank Augmentation

VoteGCL: 通过多数投票LLM重排序增强基于图的推荐

Minh-Anh Nguyen, Bao Nguyen, Ha Lan N. T., Tuan Anh Hoang, Duc-Trong Le, Dung D. Le

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（越南 Vin 大学人工智能研究中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； VNU University of Engineering and Technology（越南工程与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出利用LLM和物品文本描述增强交互数据，通过多数投票生成高置信度合成用户-物品交互，结合图对比学习框架缓解分布偏移和流行度偏差，实验显示提升准确率并减少流行度偏差。