The University of Hong Kong（香港大学）

CROP: Task Relevance via Counterfactuals for Selective On-Policy Distillation

CROP：基于反事实的任务相关性用于选择性在线策略蒸馏

Enhan Li, Junhao He, Hongyang Du

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

AI总结 针对选择性在线策略蒸馏中任务相关性表征不足的问题，提出基于反事实的CROP方法，可识别更有用的监督位置，在两种师生设置中分别提升性能1.92和2.96个百分点。

LAGS: Low-Altitude Gaussian Splatting with Groupwise Heterogeneous Graph Learning

LAGS：低空高斯点云与群体异构图学习

Yikun Wang, Yujie Wan, Wei Zuo, Shuai Wang, Yik-Chung Wu, Chengzhong Xu, Huseyin Arslan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； State Key Laboratory of IOTSC, University of Macau（澳门大学物联网科学国家重点实验室） ； College of Engineering, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔Medipol大学工程学院） 纠错

AI总结 LAGS通过聚合分布式无人机的航拍图像实现3D场景重建，但现有低空资源分配方案因未考虑视角差异导致效率低下。本文提出GW-HGNN，通过图学习平衡数据保真度与传输成本，实验表明其在关键渲染指标上优于现有方法，并显著降低计算延迟。

Comments 8 pages, 12 figures, 2 tables

MathGen: Revealing the Illusion of Mathematical Competence through Text-to-Image Generation

MathGen：通过文本到图像生成揭示数学能力的幻觉

Ruiyao Liu, Hui Shen, Ping Zhang, Yunta Hsieh, Yifan Zhang, Jing Xu, Qi Han, Junchen Li, Jiawei Lu, Jianing Ma, Jiaqi Mo, Sicheng Chen, Zhen Zhang, Zhongwei Wan, Jing Xiong, Xin Wang, Ziyuan Liu, Hangrui Cao, Ngai Wong

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 MathGen通过900道跨七个核心领域的数学问题，评估生成模型在视觉化数学解答中的准确性，发现现有模型在数学 fidelity 上存在显著瓶颈。