Adobe

DeepShapeMatchingKit: Accelerated Functional Map Solver and Shape Matching Pipelines Revisited

DeepShapeMatchingKit：加速的功能映射求解器和形状匹配流程再审视

Yizheng Xie, Lennart Bastian, Congyue Deng, Thomas W. Mitchel, Maolin Gao, Daniel Cremers

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； MIT（麻省理工学院） ； Adobe ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种向量化方法，通过单次核调用解决所有线性系统，提升计算效率，并分析了DiffusionNet的空间梯度特征差异，提供了改进的开源代码库。

Comments 10 pages, 8 figures, CVPR 2026 Image Matching Workshop (IEEE proceedings)

LLM-as-Judge on a Budget

在预算限制下的人工智能语言模型作为裁判

Aadirupa Saha, Aniket Wagde, Branislav Kveton

机构 * UIC（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Adobe 纠错

AI总结 本文提出一种基于多臂老虎机理论的变异性自适应方法，用于在有限预算下优化对提示-响应对的查询分配，以最小化评估误差。

Evaluating Visual Prompts with Eye-Tracking Data for MLLM-Based Human Activity Recognition

基于眼动数据的视觉提示在基于多模态LLM的人类活动识别中的评估

Jae Young Choi, Seon Gyeom Kim, Hyungjun Yoon, Taeckyung Lee, Donggun Lee, Jaeryung Chung, Jihyung Kil, Ryan Rossi, Sung-Ju Lee, Tak Yeon Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文通过眼动数据可视化方法提升多模态LLM处理高频传感器数据的效率，验证了视觉提示在人类活动识别中的有效性与扩展性。

Comments 6 pages. Conditionally accepted to IEEE PacificVis 2026 (VisNotes track)

HiPRAG: Hierarchical Process Rewards for Efficient Agentic Retrieval Augmented Generation

HiPRAG：分层过程奖励用于高效代理检索增强生成

Peilin Wu, Mian Zhang, Kun Wan, Wentian Zhao, Kaiyu He, Xinya Du, Zhiyu Chen

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Adobe Inc.（Adobe公司） 纠错

AI总结 HiPRAG通过引入细粒度的知识引导过程奖励，优化代理检索增强生成的推理过程，提升搜索效率并减少无效搜索。

Comments Accepted to ICLR 2026