The University of Hong Kong（香港大学）

Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation

用于精准单步动作生成的统一条件-动作建模

Xinyu Zhou, Zikun Cai, Kuangji Zuo, Gen Li, Boyu Ma, Yanshuo Lu, Yutong Song, Mingqi Yuan, Jiayu Chen, Jianfei Yang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 该研究提出UCA-Flow统一条件-动作建模框架，通过共享令牌空间与改进双路监督方案，提升机器人单步动作生成的成功率与推理速度。

Structured Latent Space Modeling over Multi-Scale Temporal Patches for Multivariate Time Series Forecasting

基于多尺度时间片的结构化潜空间建模用于多元时间序列预测

Xingsheng Chen, Deyu Yi, Siu-Ming Yiu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； Innovation Engineering College, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学创新工程学院） 纠错

AI总结 研究针对多元时间序列预测，提出基于卷积神经网络的M2Patch架构，通过多尺度切片、深度可分离卷积等提取特征并压缩成潜表示，利用尺度内和尺度间约束组织潜空间，在多个基准测试中成绩优异。

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。

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