The University of Hong Kong（香港大学）

ThinkBLOX: 3D Indoor Scene Generation with Progressive Reasoning

ThinkBLOX：基于渐进推理的3D室内场景生成

Yuan Xiao, Can Wang, Xiangyu Kong, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） 纠错

AI总结 研究针对传统与现有3D室内场景生成方法不足，提出基于VLM的渐进推理框架ThinkBLOX，构建数据集并采用监督微调与新强化学习方案，在多方面优于基线，支持多样3D场景应用。

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Reverse to Advance: Teleoperation-Cost Effective Hard Policy Learning from Reversed Easy Tasks

逆向推进：从逆向简单任务中进行遥操作成本有效的硬策略学习

Qiyuan Qiao, Ge Yuan, Can Wang, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 研究针对高质量遥操作数据集收集成本高的问题，提出通过逆向简单任务进行硬策略学习的框架，含闭环数据收集、分层数据细化和迭代策略学习方法，经实验验证该方法能高效稳定地训练复杂操作任务，提升硬任务成功率。

Comments 17 pages, 17 figures

FoundationGeo: Learning Spatial Pixel-Wise Fields for Monocular Metric Geometry

FoundationGeo：学习用于单目度量几何的空间逐像素场

Muxin Liu, Xiaoyang Lyu, Tianhe Ren, Peng Dai, Xiaoshan Wu, Zhiyue Zhang, Jiaqi Zhang, Jiehong Lin, Shaoshuai Shi, Xiaojuan Qi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Voyager Research, DiDi Chuxing（滴滴出行探索研究院） 纠错

AI总结 FoundationGeo是两阶段框架，第一阶段学习高保真几何模型，第二阶段引入校准场生成3D点图。它还解决相机固有覆盖问题，通过合成数据提高鲁棒性。在多基准零射击评估中，该方法增强跨域鲁棒性，性能优于其他基线。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://mx-liu6.github.io/FoundationGeo-web/