NVIDIA（英伟达）

Addressable Memory for Video World Models

视频世界模型的可寻址内存

Xindi Wu, Sven Elflein, James Lucas, Olga Russakovsky, Laura Leal-Taixé, Despoina Paschalidou, Jonathan Lorraine, Aljoša Ošep

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（矢量研究院） 纠错

AI总结 针对交互式视频世界模型超出训练时序后内存寻址失效及压缩缓存破坏内存的问题，提出无训练框架 WorldTrace，含两种压缩方法，在新基准 LoopBench 上分别提升时序一致性 15.5%、情景回忆 19.5%。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/WorldTrace/

HRDiT: Training-Free High-Resolution Image Generation with Off-the-Shelf Diffusion Transformer Models

HRDiT：基于现成扩散Transformer模型的无需训练高分辨率图像生成

Yu Xue, Haoxuan Qu, Zhuoling Li, Hongbin Xu, Jianxiong Yin, Simon See, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； NVIDIA AI Tech Centre（英伟达AI技术中心） 纠错

AI总结 本研究针对现成DiT模型适配高分辨率图像合成的空间紊乱、生成时间长两大挑战，提出新方法，经实验验证其有效性，代码公开。

Comments Accepted by ECCV 2026

How Molecular Generative Models Organize Molecular Identity

分子生成模型如何组织分子身份

Raul Ortega-Ochoa, Tejs Vegge, Jens S. Bakander, Luis Mantilla Calderon, Alan Aspuru-Guzik, Tonio Buonassisi

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究所） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； CAPeX Pioneer Center for Accelerating P2X Materials Discovery（CAPeX P2X材料发现加速先锋中心） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； NVIDIA（英伟达） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Acceleration Consortium（加速联盟） 纠错

AI总结 该研究通过明确分子身份并将其通过生成过程拉回，揭示了三种分子生成架构的内部储备呈分段常数区域，其组织受多种因素影响，需先表征内部组织才能将生成空间视为可化学导航。

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Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。