EPFL（洛桑联邦理工学院）

FastPose-ViT: A Vision Transformer for Real-Time Spacecraft Pose Estimation

FastPose-ViT：一种用于实时航天器姿态估计的视觉Transformer

Pierre Ancey, Andrew Price, Saqib Javed, Mathieu Salzmann

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center（瑞士数据科学中心） 纠错

AI总结 FastPose-ViT提出了一种基于视觉Transformer的实时航天器姿态估计方法，通过直接回归6DoF姿态，实现了高效且高精度的姿态估计。

Comments Accepted to WACV 2026. Preprint version

Contextual Dynamic Pricing with Heterogeneous Buyers

具有异质买家的上下文动态定价

Thodoris Lykouris, Sloan Nietert, Princewill Okoroafor, Chara Podimata, Julian Zimmert

机构 * MIT（麻省理工学院） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Harvard（哈佛大学） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对异质买家的上下文动态定价算法，通过乐观后验抽样实现低遗憾，同时改进非上下文定价情况下的方差感知放大算法。

Comments Appeared at NeurIPS 2025

Estimation of Stochastic Optimal Transport Maps

随机最优运输映射的估计

Sloan Nietert, Ziv Goldfeld

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的度量来评估随机映射的运输质量，并开发了具有接近最优有限样本风险界的高效映射估计器，适用于现实世界中可能需要随机最优运输的广泛应用场景。

Comments Appeared at NeurIPS 2025

The emergence of sparse attention: impact of data distribution and benefits of repetition

稀疏注意力的出现：数据分布的影响与重复性的益处

Nicolas Zucchet, Francesco d'Angelo, Andrew K. Lampinen, Stephanie C. Y. Chan

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文研究了稀疏注意力在训练过程中的涌现机制，揭示其与任务结构、架构和优化器选择的关系，并发现重复能加速这一过程。

Comments NeurIPS 2025

Sequence models for continuous cell cycle stage prediction from brightfield images

基于连续细胞周期阶段预测的序列模型：从明场图像中

Louis-Alexandre Leger, Maxine Leonardi, Andrea Salati, Felix Naef, Martin Weigert

机构 * Institute of Bioengineering, School of Life Sciences, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校生物工程研究所） 纠错

AI总结 本研究提出基于序列模型的深度学习方法，利用明场图像实现对细胞周期连续阶段的高精度预测，展示了因果模型和变压器模型在无标记成像中的有效性。