Microsoft（微软）

ZipSplat: Fewer Gaussians, Better Splats

ZipSplat: 更少的高斯，更好的泼溅

Alexander Veicht, Sunghwan Hong, Dániel Baráth, Marc Pollefeys

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出 ZipSplat，一种基于令牌的前馈模型，通过聚类压缩视觉令牌并解码为高斯组，在无需重训练的情况下实现质量-效率权衡，以约6倍更少的高斯数在DL3DV和RealEstate10K上达到新最优。

PCR-CA: Parallel Codebook Representations with Contrastive Alignment for Multiple-Category App Recommendation

PCR-CA: 基于对比对齐的并行码本表示用于多类别应用推荐

Bin Tan, Wangyao Ge, Yidi Wang, Xin Liu, Jeff Burtoft, Hao Fan, Hui Wang

机构 * Microsoft Suzhou China（微软苏州中国） ； Microsoft Beijing China（微软北京中国） ； Microsoft Redmond WA USA（微软雷德蒙德华盛顿州美国） 纠错

AI总结 提出PCR-CA框架，通过并行码本VQ-AE模块学习多类别应用的离散语义表示，结合对比对齐损失和双注意力融合，提升CTR预测，尤其对长尾应用效果显著。

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Fractured Chain-of-Thought Reasoning

断裂链式思维推理

Baohao Liao, Hanze Dong, Yuhui Xu, Doyen Sahoo, Christof Monz, Junnan Li, Caiming Xiong

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； eBay ； Microsoft（微软） ； Google Research（谷歌研究） ； Salesforce 纠错

AI总结 提出断裂采样策略，通过截断推理链、调整轨迹数和解数，在推理时实现精度与成本的帕累托最优。