The University of Hong Kong（香港大学）

Efficient Resource Optimization for Split Federated Learning

Wei Wei, Xianhao Chen

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

MoRAX: Mobility-based Representation Augmentation for Geospatial Foundation Models

MoRAX：面向地理空间基础模型的基于移动性的表示增强方法

Ya Wen, Jixuan Cai, Yulun Zhou, Alec Kirkley

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 MoRAX是增强地理空间基础模型的轻量级框架，利用人类移动性数据补充区域功能结构，其教师模型在多国多城市的八项预测任务中优于基线，学生模型性能接近教师，可实现零样本部署与跨国家迁移。

Fourth-Moment Geometry of Rademacher Sums

拉德马赫和的四阶矩几何

Peigan Gao, Jian Qian

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

AI总结 该论文研究拉德马赫和的四阶矩几何，结合矩包络与凸性阈值论证得到高斯稳定性不等式，解决相关猜想并证明p=3时的二次稳定性估计，所得边界可应用于拉德马赫随机投影等领域。

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026. 8 pages

Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation

将3D生成模型重新利用于自回归布局生成

Haoran Feng, Yifan Niu, Zehuan Huang, Yang-Tian Sun, Yuxin Peng, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LaviGen框架，利用3D生成模型直接在3D空间中生成布局，通过自回归过程建模几何关系和物理约束，提升3D场景的物理合理性与效率。

Comments this https URL (https://fenghora.github.io/LaviGen-Page/)

MoRA: Mobility as the Backbone for Geospatial Representation Learning at Scale

MoRA：以移动性为核心的大规模地理空间表示学习

Ya Wen, Jixuan Cai, Qiyao Ma, Linyan Li, Xinhua Chen, Chris Webster, Yulun Zhou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； WeChat, Tencent（微信、腾讯） ； City University of Hong Kong（城市大学） 纠错

AI总结 MoRA通过移动图为核心骨架，融合多种数据模态，实现大规模地理空间表示学习，提升预测性能。