The University of Hong Kong（香港大学）

FlowCIR: Semantic Transport via Flow Matching for Zero-Shot Composed Image Retrieval

FlowCIR: 通过流匹配实现零样本组合图像检索的语义传输

Zhenqi He, Ziqi Jiang, Yuanpei Liu, Yanghao Wang, Teng Wang, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港科技大学） ； The University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港大学） 纠错

AI总结 提出FlowCIR，利用条件流匹配将参考图像与指令组合成目标对齐查询嵌入，避免文本反转的信息损失，训练效率高，并引入多负向引导策略提升对否定指令的鲁棒性。

Comments Accept to ECCV2026

Staleness-Learning Rate Scaling Laws for Asynchronous RLHF

异步RLHF的陈旧度-学习率缩放定律

Jingwei Song, Haofeng Xu, Jie Xiao, Chengke Bao, Jingwei Shi, Pengbin Feng, Weixun Wang, Yuhang Han, Chuan Wu, Linfeng Zhang, Bill Shi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Gradient ； University of Southern California（南加州大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 研究异步GRPO中陈旧rollout的影响，推导出陈旧度与学习率之间的缩放定律，揭示稳定性受累积漂移和陈旧度约束的双重条件。

PatternGSL: A Structured Specification Language for Template-Free and Simulation-Ready 3D Garments

PatternGSL: 一种用于无模板且可模拟的3D服装的结构化规范语言

Zhenyang Li, Lutao Jiang, Yizhou Zhao, Ying-Cong Chen, Xin Wang, Weikai Chen, Yifan Peng

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LIGHTSPEED Shenzhen（LIGHTSPEED深圳） ； LIGHTSPEED Los Angeles（LIGHTSPEED洛杉矶） 纠错

AI总结 提出PatternGSL，一种无模板、可学习的结构化服装表示语言，从单张图像直接预测完整缝纫图案，实现可模拟的3D服装重建。

Comments 11 pages, 6 figures

See Silhouettes in Motion with Neuromorphic Vision

用神经形态视觉感知运动中的轮廓

Pei Zhang, Shijie Lin, Zhou Ge, Jinpeng Chen, Wei Pu

机构 * School of Electrical Engineering, Guangxi University（广西大学电气工程学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University（上海大学机电工程与自动化学院） ； SHU General Intelligent Robotics Research Institute（SHU通用智能机器人研究院） ； School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School), Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机科学学院（国家试点软件学院）） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种双模方法，利用帧和事件的协同作用，在仅CPU的设备上实现实时高帧率二值化，有效减少运动模糊并提升在恶劣光照下的性能，为资源受限边缘平台的轻量感知和交互铺平道路。

Comments 13 pages, 15 figures, and 5 tables. This work is under review. Project page: https://github.com/pz-even/event_binarization

ContraFix: Skill-Enhanced Contrastive Runtime Analysis for Vulnerability Repair

ContraFix：通过差分运行时证据和技能重用进行代理漏洞修复

Simiao Liu, Fang Liu, Peiding Wang, Taichuan Li, Yinghao Zhu, Xiaoli Lian, Li Zhang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出ContraFix框架，通过差分运行时证据和可重用的修复技能，解决大型语言模型代理在自动漏洞修复中的语义误解问题，实现了在SEC-Bench和PatchEval上的高准确率。

Comments Code: https://figshare.com/s/f173c78e44bca88ebaea

EPOFusion: Exposure aware Progressive Optimization Method for Infrared and Visible Image Fusion

EPOFusion：一种针对红外和可见图像融合的曝光感知渐进优化方法

Zhiwei Wang, Defeng He, Li Zhao, Xiaoqin Zhang, Yuxing Li, Edmund Y. Lam

机构 * College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学信息工程学院） ； College of Information Science and Technology, Zhejiang Shuren University（浙江树人大学信息科技学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电机电子工程系） 纠错

AI总结 本文提出EPOFusion方法，通过引入指导模块和迭代解码器提升曝光区域的融合效果，同时构建首个高质红外引导标注的曝光数据集，实验表明其在视觉保真度和下游任务表现上优于现有方法。

RADE: Learning Risk-Adjustable Driving Environment via Multi-Agent Conditional Diffusion

RADE：通过多智能体条件扩散学习风险可调整的驾驶环境

Jiawei Wang, Xintao Yan, Yao Mu, Haowei Sun, Zhong Cao, Henry X. Liu

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程系） ； Department of Computer Science, University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； University of Michigan Transportation Research Institute（密歇根大学交通研究研究院） 纠错

AI总结 RADE通过多智能体条件扩散模型生成真实且可控风险的驾驶场景，直接从数据学习风险条件行为，提升自动驾驶安全评估的现实性和可扩展性。

Journal ref 2025 IEEE 28th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)