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

On the Limitations of Cross-Lingual Consistency in Multilingual Text-to-image Generation

多语言文本到图像生成中跨语言一致性的局限性研究

Sicheng Zhang, Zhonghao Yan, Binzhu Xie, Shi Qiu, Muzammal Naseer, Naveed Akhtar, Mubarak Shah

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

AI总结 本文针对多语言文本到图像生成的跨语言一致性局限，构建含10种语言、3.3万条提示词的LingT2I基准，经分析揭示语言相关生成规律，为开发更鲁棒的多语言T2I模型奠定基础。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Mitigating Context Interference for Reliable and Efficient Search Agents

缓解可靠高效搜索智能体的上下文干扰

Boyang Xue, Bin Wu, Shuofei Qiao, Sheng Wang, Rui Wang, Yiming Du, Hongru Wang, Jeff Z. Pan, Emine Yilmaz, Kam-Fai Wong, Aldo Lipani

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本文针对多轮搜索智能体的上下文干扰问题，提出基于蒸馏的上下文优化器，将其纳入RL训练后可显著提升搜索智能体的可靠性与效率，开创了AI智能体“先优化上下文再生成”的新范式。

Co-Evolution in Agentic Systems: Toward Self-Directed Evolution Beyond Human Design

智能体系统中的协同进化：迈向超越人类设计的自主进化

Qing Zong, Jiayu Liu, Junhao Shen, Zecong Tang, Linsi Wu, Yuxuan Liu, Rui Wang, Zhaowei Wang, Weiqi Wang, Cheng Qian, Xiusi Chen, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本综述聚焦智能体系统的协同进化，提出三阶段分类法梳理其发展，探讨相关开放挑战，为构建超越人类设计路径的自主智能体系统提供统一基础。

Why Post-Norm Transformers Collapse: Attention Amplification and Gradient Repair Failure

后归一化解码器Transformer中秩崩溃的机制诊断

Xingjian Wang, Qingyu Han, Xiaodong Luo, Yin Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

AI总结 该研究以token相似度为变量，分析后归一化解码器Transformer的秩崩溃机制，发现其前向相似度放大与反向修复无能的特性，实验验证了相关预测。

Imaginative Generative AI: Crossing the Entropy Wall into Worlds Beyond Imitation

想象式生成人工智能：跨越熵墙进入超越模仿的世界

Farzan Farnia, Hossein Goli, Amin Gohari

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

AI总结 该研究提出IGA框架，通过熵约束投影实现从模仿到想象的生成，可修复数据多样性并实现可控频谱外推，相关方法适用于DDPM等扩散模型。

When Agent Automation Becomes Profitable: Quantifying and Insuring Autonomous AI Risk through Trace-Economic Underwriting

当智能体自动化变得有利可图：通过痕迹经济核保量化和保险自主AI风险

Binyan Xu, Xilin Dai, Fan Yang, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出痕迹经济核保方法，通过量化客户-任务-痕迹片段级别的风险并转移至保险，使自主AI部署在经济上可接受，实验显示定价误差从$17.7K降至$569，风险降低72%。

Comments 26 pages, 14 figures, 29 tables

Order Matters in Retrosynthesis: Structure-aware Generation via Reaction-Center-Guided Discrete Flow Matching

retrosynthesis 中的顺序至关重要：通过反应中心引导的离散流匹配实现结构感知生成

Chenguang Wang, Zihan Zhou, Lei Bai, Tianshu Yu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究提出了一种结构感知的模板自由框架，通过反应中心引导的离散流匹配实现高效的 retrosynthesis 生成。

DreamOmni3: Scribble-based Editing and Generation

DreamOmni3：基于涂鸦的编辑与生成

Bin Xia, Bohao Peng, Jiyang Liu, Sitong Wu, Jingyao Li, Junjia Huang, Xu Zhao, Yitong Wang, Ruihang Chu, Bei Yu, Jiaya Jia

机构 * CUHK（香港中文大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 DreamOmni3通过结合文本、图像和自由手绘涂鸦，实现更灵活的图形用户界面编辑与生成，解决了复杂编辑任务中的数据创建和框架设计问题。