Intel（英特尔）

Repurposing Geometric Foundation Models for Multi-view Diffusion

将几何基础模型重新利用于多视图扩散

Wooseok Jang, Seonghu Jeon, Jisang Han, Jinhyeok Choi, Minkyung Kwon, Seungryong Kim, Saining Xie, Sainan Liu

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能实验室） ； New York University（纽约大学） ； Intel Labs（英特尔实验室） 纠错

AI总结 本文提出Geometric Latent Diffusion框架，利用几何一致的特征空间作为多视图扩散的潜在空间，提升多视角生成的几何一致性和图像质量。

Comments project website: https://cvlab-kaist.github.io/GLD/

Power-SMC: Low-Latency Sequence-Level Power Sampling for Training-Free LLM Reasoning

Power-SMC：低延迟序列级功率采样用于训练自由LLM推理

Seyedarmin Azizi, Erfan Baghaei Potraghloo, Minoo Ahmadi, Souvik Kundu, Massoud Pedram

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Intel Labs（英特尔实验室） 纠错

AI总结 本文提出Power-SMC，一种低延迟的序列级功率采样方法，用于训练自由的大语言模型推理，通过并行粒子集和重要权重修正提升推理效率。