BLASt3R: Bundle Adjustment of Any Image Set with Multi-View Matching and Monocular Priors
本文提出了一种结合多视图匹配和单目先验的正则化束调整框架，解决了在线VSLAM与离线无序图像重建中的性能和效率问题。
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Selected work
Representative Papers
Sparse auto-regressive modeling for scene generation from multi-view images
为解决从稀疏多视角图像生成完整3D场景的问题，提出SPAR3S模型，利用光度监督和自回归变换器预测缺失的体素，实现高效且空间一致的场景补全。
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Ready to Speak: Aligning LLMs for TTS-Friendly Text Generation
研究通过偏好对齐方法使大语言模型直接生成适合文本转语音的文本，引入了两个偏好数据集，并使用多种评估方法，发现Feature-aware Sampling and Tuning框架表现最佳。
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Advantage-Driven Explicit Memory for Social Navigation
本文提出一种具有非参数记忆的导航代理，通过记录关键事件前的步骤来减轻表示学习负担，并利用优势信号处理稀有高影响事件，提高对OOD情况的泛化能力。
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IDeaL: Data-Free Multi-Teacher Distillation via Improved Dead Leaves
本文提出IDeaL方法，通过生成优化的无数据样本解决多教师蒸馏中缺乏训练数据的问题，使学生模型有效融合多个教师模型的优点。
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BLASt3R: Bundle Adjustment of Any Image Set with Multi-View Matching and Monocular Priors
本文提出了一种结合多视图匹配和单目先验的正则化束调整框架，解决了在线VSLAM与离线无序图像重建中的性能和效率问题。
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Sparse auto-regressive modeling for scene generation from multi-view images
为解决从稀疏多视角图像生成完整3D场景的问题，提出SPAR3S模型，利用光度监督和自回归变换器预测缺失的体素，实现高效且空间一致的场景补全。
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Ready to Speak: Aligning LLMs for TTS-Friendly Text Generation
研究通过偏好对齐方法使大语言模型直接生成适合文本转语音的文本，引入了两个偏好数据集，并使用多种评估方法，发现Feature-aware Sampling and Tuning框架表现最佳。
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Advantage-Driven Explicit Memory for Social Navigation
本文提出一种具有非参数记忆的导航代理，通过记录关键事件前的步骤来减轻表示学习负担，并利用优势信号处理稀有高影响事件，提高对OOD情况的泛化能力。
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IDeaL: Data-Free Multi-Teacher Distillation via Improved Dead Leaves
本文提出IDeaL方法，通过生成优化的无数据样本解决多教师蒸馏中缺乏训练数据的问题，使学生模型有效融合多个教师模型的优点。
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