NeurIPS

GeRaF: Neural Geometry Reconstruction from Radio Frequency Signals

GeRaF: 从射频信号进行神经几何重建

Jiachen Lu, Hailan Shanbhag, Haitham Al Hassanieh

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出GeRaF方法，利用神经隐式学习从射频信号重建近距3D几何，通过滤波渲染、物理射频体渲染和无透镜采样策略解决低分辨率、噪声和镜面反射问题。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 (Spotlight)

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2026): 94200-94230

Interpreting GFlowNets for Drug Discovery: What probes can and cannot show

解读GFlowNets用于药物发现：为药物化学提取可操作见解

Amirtha Varshini A S, Duminda S. Ranasinghe, Hok Hei Tam

机构 * Montai Therapeutics（蒙泰治疗公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种可解释性框架，用于解读SynFlowNet在药物发现中的化学逻辑，通过揭示分子生成的机理和可操作性见解，支持透明可控的分子设计。

Comments 25 pages, 17 figures in V2. v1 was Accepted for presentation at NeurIPS 2025 WiML Workshop and Molecular Machine Learning Conference (MoML) 2025