ICLR

PAGE-4D: Disentangled pose and geometry estimation for vggt-4d perception

PAGE-4D: 通过解耦姿态与几何估计实现VGGT-4D感知

Kaichen Zhou, Yuhan Wang, Grace Chen, Xinhai Chang, Gaspard Beaudouin, Fangneng Zhan, Paul Pu Liang, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab, Harvard University（哈佛人工智能与机器人实验室，哈佛大学） ； Media Lab and Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（媒体实验室和电气工程与计算机科学，麻省理工学院） ； Department of Computing, Imperial College London（计算系，帝国理工学院） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） 纠错

AI总结 提出PAGE-4D，扩展VGGT到动态场景，通过动态感知聚合器解耦静态与动态信息，同时提升相机姿态估计、深度预测和点云重建性能。

Comments ICLR 2026, VGGT-4D, Dynamic VGGT

Mechanism of Task-oriented Information Removal in In-context Learning

面向任务的信息移除机制在上下文学习中的机制

Hakaze Cho, Haolin Yang, Gouki Minegishi, Naoya Inoue

AI总结 本文研究了上下文学习中信息移除机制，发现通过低秩滤波器选择性移除冗余信息可提升任务性能，并识别出关键的去噪头。

Comments 87 pages, 90 figures, 7 tables, ICLR 2026 Camera-ready

CLERF: Contrastive LEaRning for Full Range Head Pose Estimation

Ting-Ruen Wei, Haowei Liu, Huei-Chung Hu, Xuyang Wu, Yi Fang, Hsin-Tai Wu

Journal ref ICLR 2026 Workshop GRaM Poster