University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

PipeFlow: Pipelined Processing and Motion-Aware Frame Selection for Long-Form Video Editing

PipeFlow: 管道处理与运动感知帧选择用于长格式视频编辑

Mustafa Munir, Md Mostafijur Rahman, Kartikeya Bhardwaj, Paul Whatmough, Radu Marculescu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

AI总结 PipeFlow通过运动感知帧选择和流水线任务调度，实现长格式视频编辑的高效处理，相比现有方法速度提升达9.6至31.7倍。

Fantastic Reasoning Behaviors and Where to Find Them: Unsupervised Discovery of the Reasoning Process

非凡的推理行为及其发现位置：无监督发现推理过程

Zhenyu Zhang, Shujian Zhang, John Lambert, Wenxuan Zhou, Zhangyang Wang, Mingqing Chen, Andrew Hard, Rajiv Mathews, Lun Wang

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本研究提出无监督框架RISE，通过稀疏自编码器发现LLM推理行为，揭示可解释的推理特征并控制推理轨迹。

Reconstructing Hand-Held Objects in 3D from Images and Videos

从图像和视频中重建手持物体的三维结构

Jane Wu, Georgios Pavlakos, Georgia Gkioxari, Jitendra Malik

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于3D手和物体联合重建的方法，通过检索增强重建实现对视频中手持物体的高效三维重建。

Comments 3DV 2026, Project page: https://janehwu.github.io/mcc-ho