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

2026-08-21 至 2026-08-21 共收录 5
2608.20335 2026-08-21 cs.CV 新提交

4DAnyone: Create Anyone in 4D from a Casual Monocular Video

4DAnyone:从随意的单目视频中创建4D虚拟人物

Yudong Jin, Tao Xie, Qihang Zhang, Zehong Shen, Zhen Xu, Yujun Shen, Hujun Bao, Xiaowei Zhou, Yinghao Xu

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University(浙江大学CAD&CG国家重点实验室) Robbyant Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Ant Group(蚂蚁集团) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

AI总结 4DAnyone是一种从单目视频重建4D人体的框架,通过RCP和TCR解决多视图一致性问题,在相关数据集上优于现有方法且泛化性好。

Comments Project page: this https URL (https://4danyone.github.io)

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2608.20111 2026-08-21 cs.RO cs.ET 新提交

Planning-Oriented End-to-End Autonomous Driving: Architectures, Evaluation, and Emerging Paradigms

面向规划的端到端自动驾驶:架构、评估与新兴范式

Yanchen Guan, Xingcheng Liu, Bin Rao, Chengyue Wang, Guofa Li, Yunjian Li, Lishengsa Yue, Zhiyong Cui, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau(澳门大学) Chongqing University(重庆大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Tongji University(同济大学) Beihang University(北京航空航天大学)

AI总结 本综述梳理了端到端自动驾驶从回归任务向面向规划系统的转变,沿四个维度整合方法,分析基准转变,指出需结合一致评估解读架构进展,并总结了多项开放性挑战。

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2608.19974 2026-08-21 cs.AI 新提交

ReguSim: Evaluating LLM Agent Rule Grounding in Financial Compliance

ReguSim:评估大语言模型智能体在金融合规中的规则落地

Yiyang Luo, Yihang Jiang, Qijun Xie, Liang Lan, Lin Willian Cong, Anyi Rao, Yunya Song

机构 * HKUST(香港科技大学) HKBU(香港浸会大学) NTU(新加坡南洋理工大学)

AI总结 研究针对LLM智能体在金融合规中的规则落地问题,构建ReguSim环境与ReguBench基准,发现可见规则无法完全消除违规动作,结构化监控基线表现优于纯提示LLM,为金融合规评估提供新框架。

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2608.19871 2026-08-21 cs.CV 新提交

DIFFCZSL: Compositional Zero-Shot Learning Regularized by Diffusion Representations

DIFFCZSL:基于扩散表示正则化的组合零样本学习

Hangyu Tian, Zhenqi He, Yanghao Wang, Long Chen

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

AI总结 DIFFCZSL将预训练扩散模型的生成先验注入基于CLIP的组合零样本学习流程,通过对比对齐提升性能,在两类设置下均优于强基线,凸显了扩散表示与视觉-语言模型的互补优势。

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2608.19751 2026-08-21 cs.AI 新提交

GenMatch: An End-to-End Generative Matching Framework for Micro-View Order-Dispatching in Ride-Hailing

GenMatch:用于网约车微观视角订单派单的端到端生成式匹配框架

Chuang Liu, Yuxueqing Zhang, Tengfei Lyu, Zirui Yuan, Weiqi Hu, Yanghan Cheng, Ming Wang, Li Ma, Zihao Lu

机构 * Didi Chuxing(滴滴出行) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))

AI总结 GenMatch是首个部署于实际生产环境的端到端生成式匹配框架,针对网约车微观视角订单派单的跨阶段目标不一致等挑战,通过三类组件优化,在五城测试中实现了派单效果的持续提升。

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