NVIDIA（英伟达）

Attend Before Attention: Efficient and Scalable Video Understanding via Autoregressive Gazing

先关注再注意：通过自回归注视实现高效的可扩展视频理解

Baifeng Shi, Stephanie Fu, Long Lian, Hanrong Ye, David Eigen, Aaron Reite, Boyi Li, Jan Kautz, Song Han, David M. Chan, Pavlo Molchanov, Trevor Darrell, Hongxu Yin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Clarifai（Clarifai公司） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 AutoGaze通过自回归选择视频中的关键块，减少冗余并提升处理效率，使大语言模型能处理长视频并取得更优表现。

Comments CVPR 2026. Project page: https://autogaze.github.io/

SceneAssistant: A Visual Feedback Agent for Open-Vocabulary 3D Scene Generation

SceneAssistant: 一种用于开放词汇3D场景生成的视觉反馈代理

Jun Luo, Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Gang Zeng

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 SceneAssistant通过视觉反馈驱动代理实现开放词汇3D场景生成，结合3D物体生成模型和视觉-语言模型的空间推理能力，生成高质量且多样化的3D场景。

Comments Code: https://github.com/ROUJINN/SceneAssistant

SDUM: A Scalable Deep Unrolled Model for Universal MRI Reconstruction

SDUM：一种可扩展的深度展开模型用于通用MRI重建

Puyang Wang, Pengfei Guo, Keyi Chai, Jinyuan Zhou, Daguang Xu, Shanshan Jiang

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； NVIDIA 纠错

AI总结 SDUM是一种结合Restormer、CSME、SWDC和UC的通用MRI重建框架，通过级联扩展训练实现可扩展性，无需微调即可在多个挑战赛道上取得最佳性能。

Comments https://github.com/NVIDIA-Medtech/NV-Raw2insights-MRI

DriveCritic: Towards Context-Aware, Human-Aligned Evaluation for Autonomous Driving with Vision-Language Models

DriveCritic: 向基于情境的、与人类对齐的自动驾驶评估迈进：基于视觉-语言模型

Jingyu Song, Zhenxin Li, Shiyi Lan, Xinglong Sun, Nadine Chang, Maying Shen, Joshua Chen, Katherine A. Skinner, Jose M. Alvarez

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 DriveCritic通过结合视觉-语言模型和情境意识，提升自动驾驶系统评估的准确性与人类对齐性。

Comments Accepted at ICRA 2026; 8 pages, 3 figures