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CVPR三分钟

Video2World:评测编码Agent能否从具身视频搭建交互世界模型

6 10 月, 2026 作者 PengChao
视频写成软件任务

Video2World把视频到仿真写成编码Agent任务,发现多数系统能交出可执行世界,但任务成功率仍低,而且更好的几何不等于更高的功能正确。

分类 CVPR三分钟 标签 coding Agent、 CVPR三分钟、 V2WScore、 Video2World、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

WASP:用弱对齐时空对做胎儿脑磁共振到超声的跨模态学习

6 10 月, 2026 作者 PengChao
用孕周和切面做软对

WASP用孕周和标准切面做熵正则最优传输,在没有同受试者配对时把冻结骨干上的胎儿磁共振特征对齐到超声空间;这是研究原型,不是临床产品,不得外推为临床可用。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 Gestational Age、 TV / TT / TC、 WASP、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

SAPrune:按阶段决定何时剪、剪什么的高效VLA视觉token剪枝

6 10 月, 2026 作者 PengChao
何时剪

SAPrune 按动作注意力选剪枝层,再用双路径保留动作相关视觉 token,免训练加速 VLA。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 SAPrune、 visual token pruning、 VLA、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

用光场做抗反射的六自由度物体跟踪

6 10 月, 2026 作者 PengChao
光场分解

把反射当位姿信号:每帧光场估深度并分解环境图,重打光后优化六自由度跟踪。

分类 CVPR三分钟 标签 6DoF、 CVPR三分钟、 light field、 LoFTR、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

GOTT:用可复用跨本体原语做物体中心灵巧操作

6 10 月, 2026 作者 PengChao
论文代表图:figure-09-p012-04

GOTT 把灵巧执行拆成靠近、获取接触与沿物体轨迹运动,用同一个跨本体闭环原语把近似初始化收成稳定接触。

分类 CVPR三分钟 标签 BODex、 CVPR三分钟、 GOTT、 SAM2、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

LoCoSplat:用最少三维推理做实时前馈三维高斯溅射

6 10 月, 2026 作者 PengChao
沉重三维阶段

LoCoSplat 用细粗网格上的固定局部平均代替沉重三维网络,在 RealEstate10K 的 6/12/24 视角上领先,并在单卡上以 33 毫秒重建六视角场景。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 LoCoSplat、 RealEstate10K、 VolSplat、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

KineWorld:用动作诱导传输场做具身世界建模

6 10 月, 2026 作者 PengChao
均匀监督

KineWorld 把指令机器人运动变成相机对齐传输场,既作为干净条件,又按预算重加权未来 RGB 流匹配,让监督对准动作后果。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 Dual-Stream、 KineWorld、 RAFT、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

PWM:用在线强化学习做可个性化的世界模型

6 10 月, 2026 作者 PengChao
论文代表图:figure-02-p003-01

PWM 冻结 Yume-5B,用短支持视频和在线奖励更新场景 LoRA,使动作条件续写保住该场景的视觉身份。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 DINO、 LoRA、 Yume-5B、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

EgoExo-Next:视觉选项下一状态与跨视角推理基准

6 10 月, 2026 作者 PengChao
基准设计

EgoExo-Next 用四选一视觉选项考查自我中心下一状态、双向跨视角对应及其组合,揭示当前视觉语言模型与人类的巨大差距。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 Ego4D、 EgoExo-Next、 EPIC-KITCHENS-100、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论

SpatialMind:从看见到预见的预测式空间推理

6 10 月, 2026 作者 PengChao
模型结构

SpatialMind 用度量深度适配与递进状态链,让视觉语言模型从当前几何和已见动态外推未观测未来的距离与关系。

分类 CVPR三分钟 标签 CVPR三分钟、 Ego-Exo4D、 GROUND、 SpatialMind、 人工智能、 深度学习、 计算机视觉 发表评论
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