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

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。