GDRO: Group-level Reward Post-training Suitable for Diffusion Models
GDRO：适用于扩散模型的组级奖励后训练
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tongyi Lab（通义实验室）
AI总结 GDRO通过组级奖励后训练优化，提升扩散模型奖励分数并增强抗奖励黑客能力。
高校专区
The University of Hong Kong（香港大学）
RS-Prune: Training-Free Data Pruning at High Ratios for Efficient Remote Sensing Diffusion Foundation Models
RS-Prune: 无需训练的数据裁剪以高比例提升高效遥感扩散基础模型
机构 * Department of Earth System Science, Tsinghua University（清华大学地球系统科学系） ； School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University（中山大学人工智能学院） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生学院） ； Department of Geography, The University of Hong Kong（香港大学地理系） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所）
AI总结 RS-Prune提出一种无需训练的高比例数据裁剪方法，通过局部信息与全局多样性结合，提升遥感扩散模型的收敛性和生成质量。
XStreamVGGT: Extremely Memory-Efficient Streaming Vision Geometry Grounded Transformer with KV Cache Compression
XStreamVGGT: 极其内存高效的流式视觉几何 grounded Transformer 与 KV 缓存压缩
机构 * Shenzhen International Graduate School Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Institute of Artificial Intelligence Xiamen University（厦门大学人工智能研究院） ； China Star Optoelectronics Technology（中国星电科技） ； TCL Corporate Research (HK) Co Ltd.（TCL香港企业研发中心） ； Department of Electrical and Electronic Engineering The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系）
AI总结 XStreamVGGT通过剪枝和量化技术，实现了内存高效的流式3D视觉几何推断，显著降低内存消耗并提升推断速度。
EgoReAct: Egocentric Video-Driven 3D Human Reaction Generation
EgoReAct：基于第一人称视频的3D人体反应生成
机构 * THU（清华大学） ； Brown（布朗大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Cambridge（剑桥大学） ； HKU（香港大学） ； NJU（南京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKUST（香港科技大学） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； PKU（北京大学） ； MIT（麻省理工学院）
AI总结 EgoReAct通过构建HRD数据集，首次实现从第一人称视频实时生成3D对齐的人体反应运动，提升生成的现实感和空间一致性。
Comments 12 pages, 9 figures
Wukong's 72 Transformations: High-fidelity Textured 3D Morphing via Flow Models
悟空的72变：通过流模型实现高保真的纹理3D变形
机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学视觉人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室）
AI总结 WUKONG通过流模型实现高保真的纹理3D变形，无需训练，支持全局纹理过渡和身份保持的变形，优于现有方法。
Reasoning Path Divergence: A New Metric and Curation Strategy to Unlock LLM Diverse Thinking
推理路径分歧：一种新的度量和筛选策略，以解锁LLM多样化思考
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文提出了一种新的训练范式1PNS和度量RPD，通过增加推理多样性提升LLM的推理能力。
GTPBD: A Fine-Grained Global Terraced Parcel and Boundary Dataset
GTPBD：一种细粒度的全球梯田地块和边界数据集
机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； China Agricultural University（中国农业大学）
AI总结 本文提出GTPBD数据集，用于细粒度梯田地块分析，涵盖全球多地形区域，支持语义分割、边缘检测、地块提取及无监督领域适应等任务。
Comments 40 pages, 40 figures, Accepted to the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)
