The University of Hong Kong（香港大学）

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

Reinforcing Dual-Path Reasoning in Spatial Vision Language Models

空间视觉语言模型中的双路径推理强化

Yatai Ji, An-Chieh Cheng, Yang Fu, Yukang Chen, Han Zhang, Zhaojing Yang, Wei Huang, Ka Chun Cheung, Song Han, Vidya Nariyambut Murali, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Simon See, Hongxu Yin, Ping Luo, Sifei Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 提出SR-REAL框架，通过强化学习融合语言推理和3D检测推理两条路径，显著提升空间VLM在复杂几何推理任务中的性能。

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述

Xuanle Zhao, Qiushi Sun, Jingyu Xiao, Xuexin Liu, Haoyue Yang, Qiaosheng Chen, Xianzhen Luo, Jing Huang, Yufeng Zhong, Lei Chen, Shuai Fu, Zhenlin Wei, Jinhe Bi, Lei Jiang, Haibo Qiu, Siqi Yang, Peng Shi, Jian Hu, Zhixiong Zeng

机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。

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Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模：基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； XGEN Labs（XGEN实验室） 纠错

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法，定义三个能力层级和四个约束领域，综合400余篇文献总结100余系统，分析方法、失败模式和评估实践，提出决策导向的评估原则和可复现评估包，展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

Instrumental and Proximal Causal Inference with Gaussian Processes

基于高斯过程的工具变量和近端因果推断

Yuqi Zhang, Krikamol Muandet, Dino Sejdinovic, Edwin Fong, Siu Lun Chau

机构 * Department of Statistics and Actuarial Science, University of Hong Kong（香港大学统计与精算科学系） ； Rational Intelligence Lab, CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA霍普夫信息安全中心理性智能实验室） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； College of Computing & Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 提出去条件高斯过程框架，用于存在未观测混杂时的因果推断，同时提供可靠的后验不确定性量化，并通过边际似然优化实现模型选择。

Cross-Platform Learnable Fuzzy Gain-Scheduled Proportional-Integral-Derivative Controller Tuning via Physics-Constrained Meta-Learning and Reinforcement Learning Adaptation

跨平台可学习模糊增益调度比例-积分-微分控制器调优：通过物理约束元学习和强化学习适应

JiaHao Wu, ShengWen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

AI总结 本文提出一种分层框架，用于跨平台调优可学习模糊增益调度PID控制器。通过物理约束虚拟机器人合成，结合元学习和轻量强化学习，实现跨平台初始化和部署特定优化，提升跟踪性能和鲁棒性。

Comments 24 pages,15 tables, 6 figures

4DSloMo: 4D Reconstruction for High Speed Scene with Asynchronous Capture

4DSloMo: 基于异步捕获的高速场景4D重建

Yutian Chen, Shi Guo, Tianshuo Yang, Lihe Ding, Xiuyuan Yu, Jinwei Gu, Tianfan Xue

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； NVIDIA 纠错

AI总结 提出一种仅使用低帧率相机的高速4D捕获系统，通过异步捕获方案将等效帧率提升至100-200 FPS，并利用视频扩散模型修复稀疏视图伪影，实现高质量高速4D重建。

Comments Webpage: https://openimaginglab.github.io/4DSloMo/