Google（谷歌）

Recirculation

再循环

Michael C. Mozer, Shoaib Ahmed Siddiqui, Danny Sawyer, Sunny Sanyal, Rosanne Liu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 该研究提出推理时架构增强技术“再循环”及其自适应变体，无需额外训练，可显著降低Gemma3系列模型的困惑度、提升推理任务准确率，为架构演进提供新方向。

GenRec: Knowing Where to Reconstruct and Where to Generate

GenRec：明确何处重建、何处生成

Ata Çelen, Jaewoo Jung, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Sunghwan Hong, Michael Niemeyer, Daniel Barath

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Google（谷歌公司） ； Microsoft（微软公司） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 GenRec 是一种多视图流匹配模型，通过架构等内置重建与生成划分，在 RealEstate10K 等数据集的单视图外推、两视图插值任务中，兼顾观测区域高重建保真度与未观测区域优感知质量。