Nanyang Technological University（南洋理工大学）

IGGT4D: Streaming 4D Instance-Grounded Geometry Transformer

IGGT4D：流式4D实例关联几何变换器

Zhengyu Zou, Hao Li, Kuixuan Jiao, Liu Liu, Tingyang Xiao, Xiaolin Zhou, Fangzhou Hong, Zhizhong Su, Dingwen Zhang, Ziwei Liu

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人公司） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对现实世界空间智能中视频流场景理解问题，提出IGGT4D流式实例关联几何变换器，通过因果时空建模更新统一表示，还构建数据集。实验证明其在长动态序列在线推理上优于现有基线。

Comments Project Page: https://iggt4d.github.io

End-to-end Conditional Diffusion for Realistic and Controllable Visual Traffic Scenario Generation

用于逼真且可控的视觉交通场景生成的端到端条件扩散

Jingzheng Li, Yufei Ge, Zhijun Chen, Qianren Mao, Zizhe Wang, Binhang Qi, Bing Li, Keyu Chen, Baochang Zhang, Xianglong Liu, Philip S Yu

机构 * Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Software Development Environment（软件开发环境国家重点实验室） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 研究如何生成逼真且可控的视觉交通场景，提出端到端条件扩散框架E2E-CDiff，基于前视图视觉观察联合去噪未来运动状态等，减轻规划控制不匹配，实验表明其在可控性与逼真性权衡上表现良好，还能引发挑战性交互，作为自我规划器有竞争力。

Mitigating Matthew Effect: Multi-Hypergraph Boosted Multi-Interest Self-Supervised Learning for Conversational Recommendation

缓解马太效应：用于对话推荐的多超图增强多兴趣自监督学习

Yongsen Zheng, Ruilin Xu, Guohua Wang, Liang Lin, Kwok-Yan Lam

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Digital Trust Centre Singapore（新加坡数字信任中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 针对对话推荐系统中的马太效应问题，提出多超图增强多兴趣自监督学习框架HiCore，通过构建超图学习用户多层次兴趣，在四个相关数据集实验中取得新最优性能，有效缓解了马太效应。

One Student, Many Teachers: Multi-Task On-Policy Distillation via Soft-Prompt Privileged Context

一个学生，多个教师：通过软提示特权上下文进行多任务在线策略蒸馏

Yingzi Ma, Zichen Zhu, Ming Jiang, Chaowei Xiao

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究提出一种多任务在线策略蒸馏方法，教师与学生仅通过可学习软提示区分，在骨干冻结时训练特定任务教师。单任务变体训练参数少且效果好，多任务变体保持通用能力基准同时实现最佳总体平均水平。

Comments 10 pages, 5 figures

Aligned Stable Inpainting: Mitigating Unwanted Object Insertion and Preserving Color Consistency

对齐稳定修复：缓解不需要的对象插入并保持颜色一致性

Yikai Wang, Junqiu Yu, Chenjie Cao, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan3D（腾讯 Hunyuan3D） ； Fudan University（复旦大学） ； Fudan ISTBI–ZJNU Algorithm Centre for Brain-Inspired Intelligence（复旦大学 ISTBI–浙师大脑启发式智能算法中心） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出ASUKA框架，通过重建先验和专有VAE解码器解决生成修复中的对象插入和颜色不一致问题，提升修复图像的质量和一致性。

Comments Update: more exps and analysis

WHU-PCPR: A cross-platform heterogeneous point cloud dataset for place recognition in complex urban scenes

WHU-PCPR：用于复杂城市场景中地点识别的跨平台异构点云数据集

Xianghong Zou, Jianping Li, Yandi Yang, Weitong Wu, Yuan Wang, Qiegen Liu, Zhen Dong

机构 * School of Advanced Manufacturing, Nanchang University（南昌大学先进制造学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Department of Geomatics Engineering, University of Calgary（卡尔加里大学测绘工程系） ； School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University（河海大学地球科学与工程学院） ； School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University（江西师范大学地理与环境学院） ； School of Information Engineering, Nanchang University（南昌大学信息工程学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Hubei Luojia Laboratory（湖北省珞珈实验室） 纠错

AI总结 针对现有PCPR数据集在场景、平台和传感器方面缺乏多样性的问题，建立跨平台异构点云数据集WHU-PCPR，其具备独特特征。基于此对几种PCPR方法评估分析，讨论关键挑战与未来方向，推动相关研究发展。