The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

Edit-R2: Context-Aware Reinforcement Learning for Multi-Turn Image Editing

Edit-R2：面向多轮图像编辑的上下文感知强化学习

Yuxiao Ye, Haoran He, Fangyuan Kong, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出Edit-R2框架，通过重构会话意图和联合优化推理与生成的强化学习，解决多轮图像编辑中的长上下文稀释和状态污染问题，并在MICE-Bench基准上取得领先性能。

LiveClawBench: Benchmarking LLM Agents on Complex, Real-World Assistant Tasks

LiveClawBench: 在复杂真实世界助理任务上评估大语言模型代理的基准测试

Xiang Long, Li Du, Yilong Xu, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Ying Gao, Qinhua Xie, Fangcheng Liu, Ning Ding, Haoqing Wang, Ziheng Li, Changjiang Zhou, Jianyuan Guo, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文提出LiveClawBench基准，通过三轴复杂性框架评估LLM代理在真实世界助理任务中的表现，涵盖环境复杂性、认知需求和运行时适应性，为未来扩展提供基础。

Complex-Valued 2D Gaussian Representation for Computer-Generated Holography

复值二维高斯表示用于计算机生成全息术

Yicheng Zhan, Xiangjun Gao, Long Quan, Kaan Akşit

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出基于复值二维高斯基元的全息图表示，通过最小化空间-频率不确定性并利用可微分光栅化器实现端到端优化，在减少显存和加速优化的同时，显著提升重建质量与渲染速度。

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