ICLR

Implicit 4D Gaussian Splatting for Fast Motion with Large Inter-Frame Displacements

用于大帧间位移快速运动的隐式4D高斯点云渲染

Seung-gyeom Kim, Areum Kim, Yongjae Yoo, Sukmin Yun

机构 * Hanyang University（汉阳大学） ； Hanyang University ERICA（汉阳大学衣理校区） 纠错

AI总结 针对快速运动大帧间位移下4DGS方法失效问题，提出SPIN-4DGS，从显式时空位置学习高斯属性，用轻量级网络预测属性，避免高内存开销，实验证明该方法在大位移下保真度更高，提升了PSNR和SSIM。

Comments Accepted at ICLR 2026. Project page at https://seung-gyeom.github.io/SPIN-4DGS

Implicit bias produces neural scaling laws in learning curves, from perceptrons to deep networks

隐偏产生神经网络学习曲线中的神经缩放定律，从感知机到深度网络

Francesco D'Amico, Dario Bocchi, Matteo Negri

机构 * Physics Department, University of Rome Sapienza（罗马大学物理系） ； CNR - Nanotec, Rome Unit（罗马单位纳米技术中心） 纠错

AI总结 本文通过分析整个训练动态，揭示了两种新的动态缩放定律，解释了性能随不同范数复杂性度量的变化，且在多种网络上验证了结果。

Comments Final accepted version at ICLR26 main conference; 27 pages, 21 Figures, 5 tables

Journal ref Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), 2026