Amazon（亚马逊）

Splatent: Splatting Diffusion Latents for Novel View Synthesis

Splatent: 基于扩散模型的潜在空间光场表示用于新视角合成

Or Hirschorn, Omer Sela, Inbar Huberman-Spiegelglas, Netalee Efrat, Eli Alshan, Ianir Ideses, Frederic Devernay, Yochai Zvik, Lior Fritz

机构 * Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） ； Tel-Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

AI总结 Splatent通过多视图注意力机制在2D中恢复细节，提升VAE潜在空间光场重建质量，实现高精度稀疏视角3D重建。

Comments CVPR 2026. Project's webpage at https://orhir.github.io/Splatent/

EigentSearch-Q+: Enhancing Deep Research Agents with Structured Reasoning Tools

EigentSearch-Q+: 通过结构化推理工具增强深度研究代理

Boer Zhang, Mingyan Wu, Dongzhuoran Zhou, Yuqicheng Zhu, Wendong Fan, Puzhen Zhang, Zifeng Ding, Guohao Li, Yuan He

机构 * Meta ； Northeastern University, China（东北大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 本文提出Q+工具，通过引导查询规划和证据提取提升深度研究代理的搜索效率，实验显示在多个基准测试中提升了模型准确性。

When Thoughts Meet Facts: Reusable Reasoning for Long-Context LMs

当思维遇见事实：长上下文语言模型的可重用推理

Soyeong Jeong, Taehee Jung, Sung Ju Hwang, Joo-Kyung Kim, Dongyeop Kang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Amazon（亚马逊） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

AI总结 本文提出Thought Templates用于长上下文语言模型的可重用推理，通过迭代更新策略提升多跳推理能力，并展示其在多种基准测试中的优越表现。

Comments ACL Findings 2026