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The University of Hong Kong(香港大学)

2026-06-17 至 2026-06-17 共收录 3
2604.22748 2026-06-17 cs.AI 版本更新

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)

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。

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2603.02159 2026-06-17 stat.ML cs.LG 版本更新

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)

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。

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2507.05163 2026-06-17 cs.CV 版本更新

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

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/

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