NVIDIA（英伟达）

Skeleton-based Zero-Shot Spatio-Temporal Action Localization via Weakly-Supervised Pretraining

基于骨骼的零样本时空动作定位：弱监督预训练方法

Koshiro Nagano, Fumiaki Sato, Ryo Hachiuma, Kazuki Tsutsukawa, Taiki Sekii

机构 * Konica Minolta, Inc.（柯尼卡美能达公司） ； Keio University（庆应义塾大学） ； CyberAgent（CyberAgent公司） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 该研究提出基于骨骼的零样本时空动作定位方法，通过弱监督视觉-语言预训练与场景混合判别对比学习，解决标注限制问题，在四个公开数据集上验证了有效性。

Comments 13 pages, 6 figures

NVExplain: Explaining Time Series Forecasting with Latent Trajectory Analysis and Structure-Preserving Surrogates

NVExplain：基于潜在轨迹分析与结构保持替代模型的时间序列预测解释方法

Muyan Anna Li, Manikandan Ravikiran, Aditi Gautam

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 该研究提出模型无关的NVExplain框架，通过潜在轨迹分析与结构保持替代模型，提升时间序列预测解释的忠实性与效率，解释具鲁棒性。

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型，通过潜在语言整合链式思维推理与决策，提升驾驶性能与安全性，实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

AIRL-S: Unifying Reinforcement Learning and Search-Based Test-Time Scaling via Adversarial Inverse Reinforcement Learning

你的强化学习奖励函数是你的最佳搜索PRM：统一强化学习与基于搜索的文本生成

Can Jin, Yang Zhou, Qixin Zhang, Hongwu Peng, Di Zhang, Zihan Dong, Marco Pavone, Ligong Han, Zhang-Wei Hong, Tong Che, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（新泽西州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Fudan University（复旦大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森AI实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出AIRL-S，通过强化学习与搜索技术的统一，利用奖励函数直接学习动态PRM，提升推理链扩展和跨任务泛化能力，实验显示性能提升9%并优于基线PRM。