Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Making Latent Evolution Explicit: Operator-Structured Transitions for World Action Models

显式化隐式演化：面向世界动作模型的算子结构化转移

Xiaoxiao Lu, Yunlong Dong, Jiahao Shi, Ye Yuan

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Principia AI 纠错

AI总结 该研究提出隐式演化算子网络（LEON）作为WAMs的新型转移实现架构，通过算子结构建模隐式演化，在两类WAM范式下均提升了闭环性能与鲁棒性，确立了转移实现的重要性。

Emotional Preferences as Goal-Priority Regulation

情感偏好作为目标优先级调节

Shiqi Liu, Yihua Tan, Hu Fu, Guanyu Qi

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 该研究提出情感偏好作为目标优先级调节的概念，构建含多目标强化学习内部控制器与外部偏好生成器的框架，经实验验证其偏好函数表现优于固定偏好与手工设计偏好策略。

TempJail: Temporal Jailbreak Attacks against Image-to-Video Generation Models

TempJail：针对图像到视频生成模型的时序越狱攻击

Qi Lu, Zehui Guo, David Yuanda Gan, Zijing Li, Hengda Zhang, Weijun Xu, Qiankun Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间科学与工程学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Software and engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出TempJail时序越狱框架，针对图像到视频生成模型的时序漏洞，通过分解恶意提示、受控潜在扰动等方式提升攻击成功率，在Kling等模型上获显著效果。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

Tether the Subject, Release the Scene: Query-Aware Memory Routing for Long-Horizon Autoregressive Video Generation

绑定主体，释放场景：面向长时序自回归视频生成的查询感知记忆路由

Chen Li, Peng Zhang, Hanyu Zhou, Jialong Zuo, Fei Wang, Daiguo Zhou, Nong Sang, Changxin Gao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus） 纠错

AI总结 针对流式自回归视频生成中记忆锚定的场景欠进展问题，提出无需训练的查询感知时空记忆路由器 TetherMem，分离主体与场景查询调节历史访问，在长视频生成的整体质量与场景进展指标上优于基线方法。

AesCanvas: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Aesthetic Critique and Contextual Suitability

AesCanvas：用于美学评论与情境适配性的大规模数据集和基准

Xuanwei Hu, Haoyu Dong, Kejun Wu, Tianyi Liu, Jianjun Gao

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

AI总结 研究针对现有图像美学评估基准的不足，构建含两个互补组件的AesCanvas数据集与基准，评估不同类型MLLMs，发现评论生成与情境敏感判断存在差距，确立文化情境化适配性为美学建模新目标。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables. Supplementary material included

Who Remains, What Changes: Identity Anchored Composed Gait Retrieval

谁留存，什么改变：基于身份锚定的组合步态检索

Jingchen Fei, Zengbin Wang, Yukun Liu, Muyi Sun, Shibiao Xu, Man Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出组合步态检索（CoGR）新任务，构建了首批步态-语言数据集，提出基于身份锚定的ComposeGait框架，在两个基准上取得最优R@1，为CoGR提供强基线。

VIG: Visual Information Gain as a Reward Signal for Multimodal Chain-of-Thought Compression

VIG：作为多模态思维链压缩奖励信号的视觉信息增益

Wen Luo, Xiaohan Yi, Xiaotao Huang, Liqun Huang

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出VIG奖励机制，通过提升视觉信息密度优化多模态CoT的准确率与效率权衡，无需额外资源，在多类基准及不同规模模型上均有效。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings