University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

MaskFocus: Focusing Policy Optimization on Critical Steps for Masked Image Generation

MaskFocus: 为掩码图像生成聚焦策略优化

Guohui Zhang, Hu Yu, Xiaoxiao Ma, Yaning Pan, Hang Xu, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 MaskFocus通过聚焦关键步骤优化策略，提升掩码图像生成模型的性能。

Comments Code is available at https://github.com/zghhui/MaskFocus

TAG-WM: Tamper-Aware Generative Image Watermarking via Diffusion Inversion Sensitivity

TAG-WM: 通过扩散反向敏感性实现的抗篡改生成图像水印

Yuzhuo Chen, Zehua Ma, Han Fang, Weiming Zhang, Nenghai Yu

机构 * Anhui Province Key Laboratory of Digital Security, University of Science and Technology of China（安徽省数字安全重点实验室，中国科学技术大学） ； School of Computing, National University of Singapore（computing学院，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 TAG-WM通过扩散反向敏感性实现抗篡改生成图像水印，提升篡改鲁棒性和定位能力，保持生成质量与水印容量。

Can Slow-thinking LLMs Reason Over Time? Empirical Studies in Time Series Forecasting

慢思考LLM能否在时间上进行推理？时间序列预测的实证研究

Mingyue Cheng, Jiahao Wang, Daoyu Wang, Xiaoyu Tao, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文探讨慢思考LLM能否在时间序列预测中进行推理，通过实验证明其零样本预测能力，揭示LLM在时间动态上的潜力与局限。

MatE: Material Extraction from Single-Image via Geometric Prior

MatE：通过几何先验从单张图像中提取材料

Zeyu Zhang, Wei Zhai, Jian Yang, Yang Cao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 MatE通过几何先验从单张图像生成可拼接的PBR材料，实现对未知光照和透视的不变性，从而恢复真实世界材料属性。

Comments 8 pages, 8 figures

LeJOT: An Intelligent Job Cost Orchestration Solution for Databricks Platform

LeJOT：Databricks平台的智能作业成本编排解决方案

Lizhi Ma, Yi-Xiang Hu, Yuke Wang, Yifang Zhao, Yihui Ren, Jian-Xiang Liao, Feng Wu, Xiang-Yang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 LeJOT通过机器学习预测和优化模型实现Databricks平台作业成本的智能编排，有效降低云计算成本。

Comments The 11th International Conference on Big Data Computing and Communications

LiveSecBench: A Dynamic and Event-Driven Safety Benchmark for Chinese Language Model Applications

LiveSecBench: 一种动态且事件驱动的安全基准，用于中文语言模型应用

Yudong Li, Peiru Yang, Feng Huang, Zhongliang Yang, Kecheng Wang, Haitian Li, Baocheng Chen, Xingyu An, Ziyu Liu, Youdan Yang, Kejiang Chen, Sifang Wan, Xu Wang, Yufei Sun, Liyan Wu, Ruiqi Zhou, Wenya Wen, Xingchi Gu, Tianxin Zhang, Yue Gao, Yongfeng Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； IntokenTech 纠错

AI总结 LiveSecBench通过动态更新和多维度评估，为中文大模型的安全性提供持续改进的标准和排行榜。