SLAMFormer-∞：用记忆条件突破Transformer SLAM的序列长度边界
提出首个支持无界长序列前端跟踪与后端联合位姿-几何优化的几何Transformer SLAM系统，通过记忆条件设计实现17km级城市重建。
SLAM
GLAM-SLAM：解耦架构如何突破3DGS长序列建图的内存瓶颈
现有3DGS SLAM在长序列户外场景中常因内存爆炸而崩溃。GLAM-SLAM通过解耦架构、光流稠密化和局部MLP空间分解，实现了实时、低内存、高保真的重建。本文解析其核心机制与实验证据，并指出其依赖ORB-SLAM2前端的潜在风险。
MAGiSt3R：首个多代理前馈3D重建框架，突破单目视频全局一致性难题
本文介绍MAGiSt3R，首个用于单目RGB视频的多代理前馈3D重建框架。针对现有NeRF/3DGS SLAM依赖每场景迭代优化导致速度慢，以及前馈3R模型缺乏全局优化易产生累积漂移的问题，MAGiSt3R通过MAGMA模块实现子图聚合，结合位姿图优化（PGO）减少漂移。实验显示，在ReplicaMultiagent和AriaMultiagent数据集上，其重建精度和轨迹跟踪（ATE RMSE）均优于SOTA前馈基线，推理速度约10 FPS。需注意，部分RGB-D SLAM基线使用RGB-D输入，对比时仅作为参考上限。