University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

MeshPriorDiT: Hierarchical Modeling for Action-Conditioned Cloth Dynamics

MeshPriorDiT：面向动作条件布料动力学的分层建模

Zihang Wang, Jianming Hu, Shang Su, Hao Huang, Mengkai Shi, Jun Gao, Shuo Feng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dense-AI ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出MeshPriorDiT分层动力学模型，结合网格GNN与残差DiT，在布料操作任务的15步自回归滚动预测中，显著降低了全局均方误差，同时保持了良好的边缘应变性能。

PICasso: An AI-Enabled Design Framework for Autonomous Optimization of Silicon Photonic Devices

PICasso：一种用于硅光子器件自主优化的AI辅助设计框架

Deepak Vungarala, Deniz Najafi, Abdulrahman Aljoudi, Zahra Ghanaatian, Navid Khoshavi, Gourav Datta, Arman Roohi, Mahdi Nikdast, Shaahin Angizi

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） ； AMD（超威半导体公司） ； Case Western Reserve（凯斯西储大学） ； University of Illinois, Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 PICasso是一种AI辅助的光子集成线路设计框架，结合结构化生成流程与多环节验证优化，可提升LLM生成的线路规范满意度，降低插入损耗，生成可制造的版图。

Comments 5 Tables, 4 Figures

A Very Big Video Reasoning Suite

一个非常大的视频推理套件

Maijunxian Wang, Ruisi Wang, Juyi Lin, Ran Ji, Thaddäus Wiedemer, Qingying Gao, Dezhi Luo, Yaoyao Qian, Lianyu Huang, Zelong Hong, Jiahui Ge, Qianli Ma, Hang He, Yifan Zhou, Lingzi Guo, Lantao Mei, Jiachen Li, Hanwen Xing, Tianqi Zhao, Fengyuan Yu, Weihang Xiao, Yizheng Jiao, Jianheng Hou, Danyang Zhang, Pengcheng Xu, Boyang Zhong, Zehong Zhao, Gaoyun Fang, John Kitaoka, Yile Xu, Hua Xu, Kenton Blacutt, Tin Nguyen, Siyuan Song, Haoran Sun, Shaoyue Wen, Linyang He, Runming Wang, Yanzhi Wang, Mengyue Yang, Ziqiao Ma, Raphaël Millière, Freda Shi, Nuno Vasconcelos, Daniel Khashabi, Alan Yuille, Yilun Du, Ziming Liu, Bo Li, Dahua Lin, Ziwei Liu, Vikash Kumar, Yijiang Li, Lei Yang, Zhongang Cai, Hokin Deng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； New York University（纽约大学） ； Auburn University（阿伯丁大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 VBVR数据集和评估框架旨在解决视频推理能力研究中的大规模数据缺乏问题，通过大规模实验观察到对未见任务的泛化能力。

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