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

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

Comments project page: this https URL (https://kxding.github.io/project/PlayWorld/)

MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controllable Text-to-Music Generation

MusicLayout：用于可控文本生成音乐的显式结构规划

Shuyu Li, Kejun Zhang, Jiahe Lei, Shulei Ji, Zihao Wang, Jiaxing Yu, Wanying Wu, Lei Wang

机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（浙江大学长三角创新中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shandong University（山东大学） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 针对文本生成音乐结构隐含难控的问题，提出MusicLayout显式中间表示，将其集成到统一自回归框架实现布局级控制，实验证实该方法可改进音乐长程结构组织并支持布局级控制。

From Non-Convex Self-Concordant Regularization to Scalable Quasi-Newton Training of PINNs

从非凸自协调正则化到物理信息神经网络的可扩展拟牛顿训练

Chenhao Si, Kang An, Shiqian Ma, Ming Yan

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

AI总结 针对PINN训练中残差目标曲率不稳定的问题，提出SCORE方法，结合自协调正则化与拟牛顿优化，在四类偏微分方程上取得比BFGS等基线更低的误差。

HandsOnWorld: Unconstrained Egocentric Video Generation with Camera-Disentangled Hand Control

HandsOnWorld: 无约束的自我中心视频生成，具有相机解耦的手部控制

Yushuo Chen, Xiaoyu Shi, Xiaoshi Wu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出HandsOnWorld框架，通过单目重建从无约束视频中学习手部控制，利用Plücker手部映射解耦相机与手部运动，生成高保真自我中心视频。

Comments Project Page: this https URL (https://shad0wta9.github.io/handsonworld-page/)

InfiniVerse: Occupancy Guided Unbounded Scene Generation for Autonomous Driving

InfiniVerse: 面向自动驾驶的占用引导无界场景生成

Xiaoyu Ye, Leheng Li, Xinyu Ji, Yingjie Cai, Hongda He, Xu Yan, Guanyi Zhao, Ying-Cong Chen, Bingbing Liu, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 提出InfiniVerse统一框架，通过3D占用表示和视频扩散模型实现从单帧到长距离、2D-3D对齐的动态城市场景可控生成，在Waymo和nuScenes上达到SOTA。

Comments Paper accepted as poster at ECCV workshop SPAD

PhoneWorld: Scaling Phone-Use Agent Environments

PhoneWorld: 扩展手机使用代理环境

Yuxuan Liu, Xin Lai, Junyi Li, Pengyuan Lyu, Jason, Yiduo Guo, Zhengyao Fang, Yang Ding, Yi Zhang, Weinong Wang, Huawen Shen, Xingran Zhou, Liang Wu, Fei Tang, Sunqi Fan, Shangpin Peng, Zheng Ruan, Anran Zhang, Chengquan Zhang, Han Hu, Benyou Wang, Ji-Rong Wen, Rui Yan, Zhengyang Tang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院（ Gallagher 学院）） 纠错

AI总结 提出PhoneWorld，一个可复用的管道，将真实GUI轨迹和截图转化为可控的手机使用环境、可执行任务、自动验证器和训练回滚，从而规模化构建手机代理环境。

Comments work in progress

CoCA: Step-level Reward for Free in RL-based T2I Diffusion Model Fine-tuning

CoCA：基于强化学习的文本到图像（T2I）扩散模型微调中的免费步骤级奖励

Xinyao Liao, Wei Wei, Xiaoye Qu, Qiyuan He, Angela Yao, Yu Cheng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 针对RL驱动T2I扩散模型微调的奖励稀疏问题，提出CoCA信用分配框架，通过余弦相似度变化分配密集奖励，提升样本效率与泛化性且不损害原最优策略。