TopoPrimer: The Missing Topological Context in Forecasting Models
TopoPrimer:预测模型中缺失的拓扑上下文
机构 * Apple(苹果公司)
AI总结 TopoPrimer通过引入序列人口的全局拓扑结构作为输入,提升预测准确性,稳定季节性需求波动,并缩小冷启动差距。
Comments 29 pages, 16 figures
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TopoPrimer:预测模型中缺失的拓扑上下文
机构 * Apple(苹果公司)
AI总结 TopoPrimer通过引入序列人口的全局拓扑结构作为输入,提升预测准确性,稳定季节性需求波动,并缩小冷启动差距。
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从稀疏到密集:多视角3D人体姿态估计中的时空融合与DenseWarper
机构 * Department of Computer Science, THUAI, BNRist, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学北京研究院,清华大学计算机科学系,北京,中国) ; Dalian University of Technology, Dalian, China(大连理工大学,大连,中国) ; Apple, Beijing, China(苹果公司,北京,中国) ; Hong Kong University of Science and Technology (Guang Zhou), Guang Zhou, China(香港科技大学(广州),广州,中国) ; University of Manchester, Manchester, UK(曼彻斯特大学,曼彻斯特,英国)
AI总结 本文提出稀疏交错输入方法,通过利用不同视角在不同时间点的图像,提升3D人体姿态估计的时空信息,实现性能提升并突破单视角帧率限制。
conformal thinking: 用于计算预算上的推理风险控制
机构 * Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, USA(约翰霍普金斯大学,巴尔的摩,马里兰州,美国) ; Apple, USA(苹果公司,美国)
AI总结 本文提出一种风险控制框架,通过设置上界和下界阈值来优化计算预算,提升推理效率并降低错误率。
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