Tsinghua University（清华大学）

Native 3D Editing with Full Attention

原生3D编辑与全关注

Weiwei Cai, Shuangkang Fang, Weicai Ye, Xin Dong, Yunhan Yang, Xuanyang Zhang, Wei Cheng, Yanpei Cao, Gang Yu, Tao Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； StepFun, Inc.（StepFun公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； VAST 纠错

AI总结 本文提出一种高效的原生3D编辑框架，通过多模态数据集和3D标记连接方法，提升3D编辑的效率和一致性。

BiFingerPose: Bimodal Finger Pose Estimation for Touch Devices

BiFingerPose：触控设备双模手指姿态估计

Xiongjun Guan, Zhiyu Pan, Jianjiang Feng, Jie Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

AI总结 BiFingerPose通过双模输入提升触控设备手指姿态估计的准确性和效率，实现更安全的认证和更丰富的交互体验。

MirrorMind: Empowering OmniScientist with the Expert Perspectives and Collective Knowledge of Human Scientists

MirrorMind: 通过人类科学家的专家视角和集体知识赋能多学科科学家

Qingbin Zeng, Bingbing Fan, Zhiyu Chen, Sijian Ren, Zhilun Zhou, Xuhua Zhang, Yuanyi Zhen, Fengli Xu, Yong Li, Tie-Yan Liu

机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，BNRist，清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 MirrorMind通过整合个体认知与集体知识，实现多学科科学家的智能推理与协作。

Comments 26 pages, 4 figures

Extending Test-Time Scaling: A 3D Perspective with Context, Batch, and Turn

扩展测试时间缩放：一种具有上下文、批量和回合的三维视角

Chao Yu, Qixin Tan, Jiaxuan Gao, Shi Yu, Hong Lu, Xinting Yang, Zelai Xu, Yu Wang, Yi Wu, Eugene Vinitsky

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出三维测试时间缩放框架，通过上下文、批量和回合三个维度提升推理性能，并在多个测试环境中验证其有效性。

Comments 44 pages, 12 figures

PhyBlock: A Progressive Benchmark for Physical Understanding and Planning via 3D Block Assembly

PhyBlock：通过3D积木组装实现物理理解和规划的渐进性基准

Liang Ma, Jiajun Wen, Min Lin, Rongtao Xu, Xiwen Liang, Bingqian Lin, Jun Ma, Yongxin Wang, Ziming Wei, Haokun Lin, Mingfei Han, Meng Cao, Bokui Chen, Ivan Laptev, Xiaodan Liang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, China（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（孙中山大学深圳校区） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 PhyBlock通过3D积木组装任务评估VLMs在物理理解和规划能力，揭示其在复杂任务中的局限性。

Generalizable and Relightable Gaussian Splatting for Human Novel View Synthesis

可泛化和可重照明的高斯点云法用于人体新视角合成

Yipengjing Sun, Shengping Zhang, Chenyang Wang, Shunyuan Zheng, Zonglin Li, Xiangyang Ji

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 GRGS通过可泛化和可重照明的3D高斯框架，实现了在多光照条件下高保真的人体新视角合成，结合物理基础的神经渲染和光照鲁棒的几何细化模块，提升了视觉质量和泛化能力。

Comments Project Webpage: https://sypj-98.github.io/grgs/

TRACE: Time SeRies PArameter EffiCient FinE-tuning

TRACE: 时间序列参数高效微调

Yuze Li, Wei Zhu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Science, University of Hong Kong（香港大学科学学院） 纠错

AI总结 TRACE提出了一种时间序列参数高效微调方法，通过门控DSIC和重构预测头提升长期预测性能，适用于多种时间序列任务。

Journal ref Neurocomputing, Volume 320, 2025, Article 132098

MonoGSDF: Exploring Monocular Geometric Cues for Gaussian Splatting-Guided Implicit Surface Reconstruction

MonoGSDF：探索单目几何线索用于高斯点扩散引导的隐式表面重建

Kunyi Li, Michael Niemeyer, Zeyu Chen, Nassir Navab, Federico Tombari

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Google（谷歌） ； Tsinghua University（清华大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

AI总结 MonoGSDF通过结合高斯点与神经SDF，利用单目几何线索实现高效隐式表面重建，提升三维表面恢复的精度与效率。