CVPR

Hilbert-Geo: Solving Solid Geometric Problems by Neural-Symbolic Reasoning

Hilbert-Geo：通过神经符号推理解决立体几何问题

Ruoran Xu, Haoyu Cheng, Bin Dong, Qiufeng Wang

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Ricoh Software Research Center Beijing Co.,Ltd（Ricoh 软件研究中心北京有限公司） 纠错

AI总结 提出Hilbert-Geo框架和Parse2Reason方法，利用条件描述语言和定理库实现立体几何问题的严格推理，在SolidFGeo2k和MathVerse-Solid上达到SOTA性能。

Comments Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

How far have we gone in Generative Image Restoration? A study on its capability, limitations and evaluation practices

生成式图像恢复进展：能力、局限性与评估实践研究

Xiang Yin, Jinfan Hu, Zhiyuan You, Kainan Yan, Yu Tang, Chao Dong, Jinjin Gu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 通过多维度评估管道系统比较扩散、GAN等生成式模型与PSNR导向模型，揭示从细节不足到细节质量与语义控制的范式转变，并训练了更符合人类感知的IQA模型。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

MUFASA: A Multi-Layer Framework for Slot Attention

MUFASA: 一种用于槽注意力的多层框架

Sebastian Bock, Leonie Schüßler, Krishnakant Singh, Simone Schaub-Meyer, Stefan Roth

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） ； Zuse School ELIZA（泽尼特学校ELIZA） 纠错

AI总结 提出MUFASA，一种轻量级即插即用框架，通过跨ViT编码器多层计算槽注意力并融合，提升无监督对象中心学习的分割性能，达到新最优。

Comments CVPR 2026. Authors Sebastian Bock and Leonie Schüßler contributed equally. Project page: https://visinf.github.io/mufasa/

RUB: Evaluating Residual Knowledge in Unlearned Models

RUB: 评估未学习模型中的残留知识

Hao Xuan, Xingyu Li

机构 * Electrical and Computer Engineering University of Alberta（电气与计算机工程大学阿尔伯塔大学） 纠错

AI总结 提出鲁棒未学习原则及统一基准RUB，通过未学习映射攻击（UMA）检测残留信息，揭示现有方法在对抗评估下的脆弱性。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, June 2026, pages 8550-8559