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[Paper] Canvas-to-Image: 使用多模态控制的组合图像生成
虽然现代扩散模型在生成高质量且多样化的图像方面表现出色，但它们仍然在高保真组合和多模态控制方面存在困难，...
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[Paper] TraceGen：在 3D 轨迹空间中的世界建模实现跨体态视频学习
学习在新平台和新场景中仅通过少量示例来学习新的机器人任务仍然具有挑战性。虽然其他形态——人类…（后文保持不变）
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[Paper] ToolOrchestra：通过高效模型和工具编排提升智能
大型语言模型是强大的通用模型，但解决诸如人类最后考试（HLE）之类的深层复杂问题仍然在概念上……
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[论文] G$^2$VLM: 基于几何的视觉语言模型，具备统一的 3D 重建与空间推理
Vision-Language Models (VLMs) 仍然缺乏空间智能方面的鲁棒性，在空间理解和推理任务上表现不佳。我们...
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**Matrix：点对点多代理合成数据生成框架**
Synthetic data has become increasingly important for training large language models, especially when real data is scarce, expensive, or privacy-sensitive. Many ... 合成数据在训练大型语言模型方面变得越来越重要，尤其是在真实数据稀缺、成本高昂或涉及隐私的情况下。许多 …
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[Paper] 无像素的视觉：来自相机轨迹的感知
是否可以仅凭相机轨迹——它在空间中划出的路径——而不观看像素来感知视频的内容？本文首次系统地探讨了这一问题……
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[论文] 关于干扰下实验的进化模型
因果效应估计在网络系统中是数据驱动决策的核心。在这种情境下，对某一单元的干预可能会溢出到其他单元，...
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[Paper] 革新胶质瘤分割与分级：使用 3D MRI 的引导混合深度学习模型
Gliomas 是一种脑肿瘤类型，具有高死亡率，这意味着早期且准确的诊断对于肿瘤的治疗干预至关重要……
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[Paper] 通过电信视角：所有训练样本都重要吗？
人工智能在电信领域的崛起，从优化无线接入网络到管理用户体验，已显著增加了数据量和训练需求……
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[Paper] 不确定性量化用于视觉对象姿态估计
量化对象姿态估计的不确定性对于稳健的控制和规划至关重要。尽管姿态估计是一个研究成熟的机器人问题……
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[论文] Multi-Crit：在多元标准遵循上的多模态评审基准
大型多模态模型（LMM）因其强大的指令遵循能力和一致性，正日益被用作多模态评估系统中的评审者。本文提出 Multi-Crit 基准，用于测试 LMM 能否充当可靠的评审...
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[Paper] 弥合不可避免的先验：比较因果建模框架
AI/ML模型已迅速崭露头角，作为解决先前未解决问题的创新，其放大人类偏见的意外后果……