Fudan University（复旦大学）

CaTok: Taming Mean Flows for One-Dimensional Causal Image Tokenization

CaTok：通过Mean流平滑均值流以实现一维因果图像标记化

Yitong Chen, Zuxuan Wu, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（可信具身人工智能研究所，复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

AI总结 CaTok 通过 MeanFlow 解码器实现一维因果图像标记化，提升图像生成与重建性能。

Comments Project website is available in https://sharelab-sii.github.io/catok-web

Prompt Group-Aware Training for Robust Text-Guided Nuclei Segmentation

基于提示组的鲁棒文本引导核分割训练

Yonghuang Wu, Zhenyang Liang, Wenwen Zeng, Xuan Xie, Jinhua Yu

机构 * Fudan University, Shanghai, China（复旦大学，上海，中国） 纠错

AI总结 本文提出基于提示组的鲁棒文本引导核分割训练方法，通过组内一致性约束和质量引导正则化提升分割鲁棒性和泛化能力。

MoEMambaMIL: Structure-Aware Selective State Space Modeling for Whole-Slide Image Analysis

MoEMambaMIL: 基于结构的有选择性状态空间建模用于整张图像分析

Dongqing Xie, Yonghuang Wu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 MoEMambaMIL通过结合区域嵌套选择性扫描和混合专家建模，实现了对整张图像分析中多分辨率结构的高效建模，提升了在多种下游任务中的性能。

Comments 15 pages, 6 figures, 6 tables

DataChef: Cooking Up Optimal Data Recipes for LLM Adaptation via Reinforcement Learning

DataChef: 通过强化学习为LLM适应生成最优数据配方

Yicheng Chen, Zerun Ma, Xinchen Xie, Yining Li, Kai Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 DataChef通过强化学习自动生成最优数据配方，使LLM适应性能达到人类专家水平。

Comments 20 pages, 11 figures