University of Toronto（多伦多大学）

Benchmarking PhD-Level Coding in 3D Geometric Computer Vision

在3D几何计算机视觉中评估博士级别的编程能力

Wenyi Li, Renkai Luo, Yue Yu, Huan-ang Gao, Mingju Gao, Li Yuan, Chaoyou Fu, Hao Zhao

机构 * AIR, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Qiuzhen College, Tsinghua University（清华大学求真书院） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出GeoCodeBench基准，用于评估3D视觉编程能力。通过精选论文中的任务，生成多样化的测试用例，评估八种模型的性能，揭示当前模型在可靠3D科学编程方面的差距。

Comments Accepted by CVPR 2026; Project page: https://geocodebench.github.io/

OccSim: Multi-kilometer Simulation with Long-horizon Occupancy World Models

OccSim：基于长期占用世界模型的多公里模拟

Tianran Liu, Shengwen Zhao, Mozhgan Pourkeshavarz, Weican Li, Nicholas Rhinehart

机构 * Learning, Embodied Autonomy, and Forecasting (LEAF) Lab, University of Toronto（多伦多大学学习、具身自主与预测（LEAF）实验室） 纠错

AI总结 OccSim通过无需连续日志或HD地图，仅依赖初始帧和未来动作序列生成超过3000帧的3D占用地图，实现多公里规模的稳定生成，提升占用世界模型的生成长度达80倍。

DCReg: Decoupled Characterization for Efficient Degenerate LiDAR Registration

DCReg: 用于高效退化LiDAR配准的解耦表征

Xiangcheng Hu, Xieyuanli Chen, Mingkai Jia, Jin Wu, Ping Tan, Steven L. Waslander

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出DCReg方法，通过解耦配准问题中的退化因素，提高配准稳定性与精度，实验显示在多种环境中实现更高的定位精度和更快的计算速度。

Comments 27 pages, 19 figures, 9 tables