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

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Learning Expert Strategy for Autonomous Robotic Endovascular Intervention via Decoupled Procedural Execution

通过解耦程序执行学习自主机器人血管内介入的专家策略

Yanxi Chen, Tianliang Yao, Shaolong Tang, Jiyuan Zhao, Hengyu Hu, Zhaoxing Li, Antonio J. Sánchez Egea, Peng Qi

机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)（加泰罗尼亚理工大学） 纠错

AI总结 提出一种基于学习的专家策略，通过将高层策略决策与低层程序执行解耦，实现自主血管内导航，在仿真和真实机器人上达到>96%成功率并减少29.3%操作步骤。

Comments This paper has been accepted by IEEE/RSJ IROS 2026. 8 pages, 4 figures, 3 tables

Joint Medical Image Enhancement and Segmentation with Diffusion-based Symbiotic Information Interaction

基于扩散的共生信息交互的联合医学图像增强与分割

Ying Chen, Jinyue Li, Qiankun Li

机构 * Shenzhen Research Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学深圳研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Imperial Global Singapore, Imperial College London（伦敦帝国学院新加坡分校） 纠错

AI总结 提出DiSIINet，利用扩散模型和共生信息交互模块，在统一框架中实现图像增强与分割的相互促进，在多模态医学图像上取得显著性能提升。

Comments Accepted by IJCAI 2026

When Classic Cache Policies Fail: Learning-Augmented Replacement for Semantic Retrieval Buffers

当经典缓存策略失效时：面向语义检索缓冲区的学习增强替换

Yushi Sun, Bowen Cao, Wai Lam

机构 * LIGHTSPEED, Tencent（腾讯光速） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 针对LLM代理中语义检索缓冲区的缓存替换问题，提出学习增强框架SOLAR，通过遗憾积累和贝叶斯在线学习实现恒定竞争比≤3，在紧缓存下相对FIFO提升5-75%。

Are Text-to-Image Models Inductivist Turkeys? A Counterfactual Benchmark for Causal Reasoning

文本到图像模型是归纳主义的火鸡吗？一个用于因果推理的反事实基准

Jiayi Lei, Yuandong Pu, Xingyu Han, Rongpeng Zhu, Jing Xu, Jinyao Wang, Zijian Zhou, Bin Fu, Yuewen Cao, Yihao Liu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出反事实基准CF-World，通过三个递进层级测试T2I模型在违反现实先验规则下的图像生成能力，发现所有模型在反事实设置下性能急剧下降，原因是模型将世界知识与视觉外观编码为紧密耦合的模式。

Comments 10 pages, 7 figures. Project page: https://github.com/jylei16/CF-World.github.io

Knowdit: Agentic Smart Contract Vulnerability Detection with Auditing Knowledge Summarization

Knowdit: 基于审计知识摘要的智能合约漏洞检测框架

Ziqiao Kong, Wanxu Xia, Chong Wang, Yue Xue, Yi Lu, Pan Li, Shaohua Li, Zong Cao, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Superior College for Engineers, Beihang University（北京航空航天大学高等工程学院） ； Bitslab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 Knowdit利用审计知识摘要和多智能体框架，通过迭代循环检测智能合约漏洞，有效识别高和中严重性漏洞，优于现有基线方法。

Comments Revised with GPT-5.4

Controllable Diffusion-Based Lesion Inpainting for Scalable Histopathology Data Augmentation

基于可控扩散的病灶修复用于可扩展的组织病理学数据增强

Mohamad Koohi-Moghadam, Mohammad-Ali Nikouei Mahani, Rex K. H. Au-Yeung, Raymond Yu O, Monalyn Marabi, Piyapharom Intarawichian, Fabian Z. X. Lean, Andrew Ferguson, Kyongtae Tyler Bae

机构 * Department of Diagnostic Radiology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院诊断放射学系） ； Department of Pathology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院病理学系） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Prince of Wales Hospital, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学威尔斯亲王医院解剖及细胞病理学系） ； Department of Infectious Diseases and Public Health, Jockey Club College of Veterinary Medicine and Life Sciences, City University of Hong Kong（香港城市大学赛马会动物医学及生命科学院传染病及公共卫生学系） ； CityU Veterinary Diagnostic Laboratory Co., Ltd., City University of Hong Kong（香港城市大学城市大学兽医诊断实验室有限公司） 纠错

AI总结 提出PathoGen扩散模型，将病灶可控地修复到良性组织图像中，生成高保真形态，在四个数据集上优于基线，病理专家区分真假仅略高于随机（57.75%），数据增强使分割Dice提升最高0.18。

Comments 19 pages, 5 figures, 1 Table

End-to-End Training for Autoregressive Video Diffusion via Self-Resampling

通过自重采样实现自回归视频扩散的端到端训练

Yuwei Guo, Ceyuan Yang, Hao He, Yang Zhao, Meng Wei, Zhenheng Yang, Weilin Huang, Dahua Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出自回归视频扩散模型的端到端训练框架Resampling Forcing，通过自重采样模拟推理错误，结合稀疏因果掩码和动态历史路由，实现长视频生成的时间一致性。

Comments Project Page: https://guoyww.github.io/projects/resampling-forcing/

VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning

VisReason: 面向视觉思维链推理的大规模数据集

Lingxiao Li, Yifan Wang, Xinyan Gao, Chen Tang, Xiangyu Yue, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

AI总结 为解决多模态大模型缺乏大规模视觉思维链数据的问题，构建包含48.9万样本的VisReason数据集及专家级子集VisReason-Pro，通过微调Qwen2.5-VL模型显著提升逐步视觉推理准确性与泛化能力。

Comments ECCV Camera Ready, project page: https://y-research-sbu.github.io/VisReason/