The University of Hong Kong（香港大学）

GNIO: Gated Neural Inertial Odometry

GNIO: 基于门控的神经惯性里程计

Dapeng Feng, Yizhen Yin, Zhiqiang Chen, Yuhua Qi, Hongbo Chen

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出GNIO，一种基于学习的框架，通过显式建模运动有效性和上下文，减少惯性导航中的漂移。采用可学习的Motion Bank和门控预测头，提升在复杂运动转换中的表现。

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MMSpec: Benchmarking Speculative Decoding for Vision-Language Models

MMSpec：用于视觉-语言模型的推测解码基准测试

Hui Shen, Xin Wang, Ping Zhang, Yunta Hsieh, Qi Han, Zhongwei Wan, Ziheng Zhang, Jingxuan Zhang, Jing Xiong, Ziyuan Liu, Yifan Zhang, Hangrui Cao, Chenyang Zhao, Mi Zhang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Independent（独立） ； Indiana University（印第安纳大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMSYS Org（LMSYS组织） 纠错

AI总结 本文提出MMSpec基准，评估视觉-语言模型中的推测解码方法，发现文本模型在多模态场景下表现下降，视觉意识在大批次中更关键，且吞吐量提升不等于延迟降低，提出ViSkip方法实现最佳性能。

Personalized Federated Learning with Residual Fisher Information for Medical Image Segmentation

具有残差信息鱼尔矩阵的个性化联邦学习用于医学图像分割

Meilu Zhu, Yuxing Li, Zhiwei Wang, Edmund Y. Lam

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong, China（电子与电气工程系，香港大学，香港，中国） 纠错

AI总结 本文提出pFL-ResFIM框架，通过残差信息鱼尔矩阵量化模型参数对领域差异的敏感性，实现客户端自适应个性化，在公共数据集上验证了其有效性。

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Anchor Forcing: Anchor Memory and Tri-Region RoPE for Interactive Streaming Video Diffusion

锚点强制：用于交互式流视频扩散的锚点记忆与三区域RoPE

Yang Yang, Tianyi Zhang, Wei Huang, Jinwei Chen, Boxi Wu, Xiaofei He, Deng Cai, Bo Li, Peng-Tao Jiang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo BlueImage Lab（vivo蓝影实验室） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出锚点强制框架，通过锚点引导重置缓存和三区域RoPE解决交互式流视频生成中的质量退化和运动动态减弱问题，提升感知质量和运动指标。

EgoGrasp: World-Space Hand-Object Interaction Estimation from Egocentric Videos

EgoGrasp：从第一人称视频中估计世界空间手-物体交互

Hongming Fu, Wenjia Wang, Xiaozhen Qiao, Rolandos Alexandros Potamias, Taku Komura, Shuo Yang, Zheng Liu, Bo Zhao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 EgoGrasp提出了一种从动态第一人称视频中重建世界空间手-物体交互的方法，支持开放词汇物体，通过多阶段框架实现鲁棒的3D重建与姿态估计。