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

2026-01-23 至 2026-01-23 共收录 5
2601.16214 2026-01-23 cs.CV

CamPilot: Improving Camera Control in Video Diffusion Model with Efficient Camera Reward Feedback

CamPilot: 通过高效的相机奖励反馈提升视频扩散模型的相机控制

Wenhang Ge, Guibao Shen, Jiawei Feng, Luozhou Wang, Hao Lu, Xingye Tian, Xin Tao, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) HKUST(香港科技大学) Kling Team, Kuaishou Technology(快手科技 Kling 团队)

AI总结 CamPilot通过高效的3D解码器和奖励机制提升视频扩散模型的相机控制能力

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2601.16125 2026-01-23 cs.CV cs.CL cs.IR

Rethinking Composed Image Retrieval Evaluation: A Fine-Grained Benchmark from Image Editing

重新思考组合图像检索评估:从图像编辑中获得的细粒度基准

Tingyu Song, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Zhuoning Guo, Dingkun Long, Pengjun Xie, Siyue Zhang, Yilun Zhao, Shu Wu

机构 * CASIA(中国科学院自动化研究所) Tongyi Lab, Alibaba Group(阿里云实验室) UCAS(中国科学院大学) HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) NTU(国立新加坡大学) Yale(耶鲁大学)

AI总结 本文提出EDIR细粒度CIR基准,通过图像编辑技术生成多样化查询,揭示现有模型在多模态任务中的能力差距与局限性。

Comments Under review

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2601.15793 2026-01-23 cs.CL

HumanLLM: Towards Personalized Understanding and Simulation of Human Nature

HumanLLM: 向个性化理解与模拟人类本质迈进

Yuxuan Lei, Tianfu Wang, Jianxun Lian, Zhengyu Hu, Defu Lian, Xing Xie

机构 * University of Science and Technology of China(科学技术大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院)

AI总结 HumanLLM通过构建大规模用户数据集和多阶段训练流程,实现了对个体认知与行为的个性化模拟,提升了社会智能和个性化应用的效果。

Comments 12 pages, 5 figures, 7 tables, to be published in KDD 2026

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2601.15729 2026-01-23 cs.RO cs.AI cs.SY eess.SY

DualShield: Safe Model Predictive Diffusion via Reachability Analysis for Interactive Autonomous Driving

DualShield: 通过可达性分析实现交互式自动驾驶的安全模型预测扩散

Rui Yang, Lei Zheng, Ruoyu Yao, Jun Ma

机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(机器人与自主系统方向,香港科学与技术大学(广州))

AI总结 DualShield通过可达性分析实现交互式自动驾驶的安全模型预测扩散,结合前瞻性指导和反应性安全防护,提升安全性和任务效率。

Comments 8 pages, 5 figures

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2507.14629 2026-01-23 cs.CR cs.AI

VMask: Tunable Label Privacy Protection for Vertical Federated Learning via Layer Masking

VMask: 通过层掩码实现可调的标签隐私保护用于垂直联邦学习

Juntao Tan, Lan Zhang, Zhonghao Hu, Kai Yang, Peng Ran, Bo Li

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Key Laboratory of Internet and Industrial Integration and Innovation, CAICT, MIIT(互联网与工业融合创新重点实验室) Research Institute of Safety Technology, China Mobile Research Institute(安全技术研究所) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

AI总结 VMask通过层掩码技术实现可调的标签隐私保护,有效防御模型完成攻击,同时保持模型性能,运行效率显著高于传统方法。

Comments Accepted by Frontiers of Computer Science (FCS)

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