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

MedGame: Storytelling Gamification Empowered by Large Language Models for Medical Education

MedGame：由大语言模型赋能的用于医学教育的故事化游戏化

Qian Wu, Xinrong Zhou, Zizhan Ma, Kai Chen, Zheyao Gao, Xun Lin, Hongqiu Wu, Longfei Gou, Yixiao Liu, Ann Sin Nga Lau, Qi Dou

机构 * CUHK（香港中文大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 研究旨在利用大语言模型助力医学教育，提出MedGame框架，通过双引擎设计将临床病例转化为故事化游戏，构建MedGame Bench进行评估，实验显示特定任务微调提升开源模型表现，学生研究表明其更具吸引力和实用性。

Comments Work in Progress; an explorational design and study on AI+Education+Game

PrefReward: Learning User Preference Matrix for Personalized Text Generation

PrefReward：学习用于个性化文本生成的用户偏好矩阵

Yue Wu, Chengbing Wang, Yimeng Bai, Xiaoyan Zhao, Yang Zhang, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型个性化生成中存在的问题，提出PrefReward框架，通过提取用户特定偏好矩阵并将其作为奖励信号指导生成，实验证明该框架在生成质量和个性化可解释性上优于基线。

WAT3R: Feedforward Underwater 3D Reconstruction

WAT3R：前馈水下三维重建

Jiayi Xu, Jiahao Lu, Ziqiang Zheng, Yihao Tan, Yaolong Zhu, Yuan Liu, Sai-Kit Yeung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对水下光衰减等导致三维重建难的问题，提出WAT3R前馈框架，利用退化适应及轻量级神经适应模块，单次前向传播直接输出三维点图和相机姿态，实验证明其在多类三维重建任务中优于现有方法。

RealVDeblur: One-Step Diffusion for Generalizable Real-World Video Deblurring

RealVDeblur：用于通用真实世界视频去模糊的一步扩散法

Renbiao Jin, Mingxin Yang, Yutian Chen, Junhao Zhuang, Xin Cai, Mulin Yu, Linning Xu, Wenxian Yu, Danping Zou, Shi Guo, Tianfan Xue

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研究院下的CPII） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对真实世界视频去模糊难题，提出RealVDeblur框架。构建模糊合成管道提供数据，利用视频扩散先验恢复，采用逐帧编码并简化采样为一步生成器，还有时间窗口掩码稳定推理，在多方面表现出色且提升3D重建鲁棒性。

Comments Project page with code: https://rbjin.github.io/RealVDeblur/