The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

QuadLink: Autoregressive Quad-Dominant Mesh Generation via Point-Relation Learning

QuadLink: 通过点关系学习的自回归四边形主导网格生成

Yiheng Zhang, Zhe Zhu, Tingrui Shen, Zhuojiang Cai, Tianxiao Li, Zixing Zhao, Qiujie Dong, Zhiyang Dou, Jiepeng Wang, Le Wan, Yuwang Wang, Wenping Wang, Yuan Liu, Cheng Lin

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent VISVISE（腾讯VISVISE） ； Peking University（北京大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

AI总结 提出QuadLink框架，通过将点云链接成结构化面片，以自回归方式生成各向异性的四边形主导网格，实现高几何保真度和拓扑质量。

Federated Client Selection under Partial Visibility: A POMDP Approach with Spatio-Temporal Attention

在部分可见性下联邦客户端选择：一种带有时空注意机制的POMDP方法

Qijun Hou, Yuchen Shi, Pingyi Fan, Khaled B. Letaief

机构 * Dept. of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，北京理工大学，清华大学） ； Dept. of Electronic and Computer Engineering, HKUST（电子与计算机工程系，香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于POMDP的强化学习框架，通过整合历史全局模型和客户端身份嵌入，解决部分可见性下的联邦学习客户端选择问题，实验验证其在异构和部分可见场景下的有效性。

Rule-VLN: Bridging Perception and Compliance via Semantic Reasoning and Geometric Rectification

规则导向的视觉语言导航：通过语义推理和几何校正弥合感知与合规性

Jiawen Wen, Penglei Sun, Wenjie Zhang, Suixuan Qiu, Weisheng Xu, Xiaofei Yang, Xiaowen Chu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

AI总结 本文提出Rule-VLN，首个大规模城市规则合规导航基准，通过语义推理和几何校正模块提升导航安全性，实验表明该模块显著提升导航能力。

Salt: Self-Consistent Distribution Matching with Cache-Aware Training for Fast Video Generation

Salt：基于缓存感知训练的自一致分布匹配用于快速视频生成

Xingtong Ge, Yi Zhang, Yushi Huang, Dailan He, Xiahong Wang, Bingqi Ma, Guanglu Song, Yu Liu, Jun Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） 纠错

AI总结 本文提出Salt方法，通过自一致分布匹配和缓存感知训练，提升低推理预算下的视频生成质量，兼容多种KV缓存机制。

Comments Accepted by ECCV 2026

RC-GeoCP: Geometric Consensus for Radar-Camera Collaborative Perception

RC-GeoCP：雷达-相机协同感知的几何一致性

Xiaokai Bai, Lianqing Zheng, Runwei Guan, Siyuan Cao, Songkai Wang, Huiliang Shen

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Thrust of Artificial Intelligence, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学人工智能研究所） 纠错

AI总结 提出首个4D雷达与相机协同感知框架RC-GeoCP，通过雷达锚定几何一致性解决深度模糊和空间分散导致的错位，实现高效通信与全局一致表示。

Comments 11 pages, 6 figures, 9 tables

FSA: An Alternative Efficient Implementation of Native Sparse Attention Kernel

FSA：原生稀疏注意力核的一种替代高效实现

Ran Yan, Youhe Jiang, Zhuoming Chen, Haohui Mai, Beidi Chen, Binhang Yuan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 针对现有稀疏注意力核在GQA组中查询头数较少时效率低的问题，提出Flash Sparse Attention (FSA)核实现，通过优化循环顺序，在多种流行LLM上实现平均1.6倍核延迟降低和1.09倍端到端训练加速。

Multi-Embodiment Robotic Retargeting via Guided Diffusion Model

基于引导扩散模型的多体机器人重定向

Zhefeng Cao, Ben Liu, Shunpeng Yang, Sen Li, Wei Zhang, Hua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟校区联合学院） ； LimX Dynamics 纠错

AI总结 提出统一图条件扩散框架，利用图结构编码不同机器人拓扑几何特征，通过基于能量的引导损失训练，实现跨异构体的运动重定向。