Princeton University（普林斯顿大学）

FlashAttention-4: Algorithm and Kernel Pipelining Co-Design for Asymmetric Hardware Scaling

FlashAttention-4：异构硬件扩展下的算法与内核流水线协同设计

Ted Zadouri, Markus Hoehnerbach, Jay Shah, Timmy Liu, Vijay Thakkar, Tri Dao

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Meta ； Colfax Research（Colfax研究公司） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Together AI 纠错

AI总结 FlashAttention-4通过异构硬件扩展下的算法与内核流水线协同设计，提升B200 GPU上的注意力计算效率。

UFO-4D: Unposed Feedforward 4D Reconstruction from Two Images

UFO-4D：从两幅图像中进行无约束前馈4D重建

Junhwa Hur, Charles Herrmann, Songyou Peng, Philipp Henzler, Zeyu Ma, Todd Zickler, Deqing Sun

机构 * Google（谷歌） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 UFO-4D通过统一的前馈框架，从两幅图像中高效重建密集4D表示，实现3D几何、运动和相机姿态的联合估计，提升4D重建精度与效率。

Comments ICLR 2026, Project page: https://ufo-4d.github.io/

From Word to World: Can Large Language Models be Implicit Text-based World Models?

从词到世界：大型语言模型能否作为隐式的基于文本的世界模型？

Yixia Li, Hongru Wang, Jiahao Qiu, Zhenfei Yin, Dongdong Zhang, Cheng Qian, Zeping Li, Pony Ma, Guanhua Chen, Heng Ji

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Oxford University（牛津大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Fudan University（复旦大学） ； Mind Lab 纠错

AI总结 本文研究了大型语言模型在基于文本的环境中作为世界模型的可行性，通过三个评估层面验证了其在提升智能体性能方面的有效性，并明确了环境复杂性和行为覆盖对世界建模效果的影响。