Meituan（美团）

M2P: Improving Visual Foundation Models with Mask-to-Point Weakly-Supervised Learning for Dense Point Tracking

M2P：通过Mask-to-Point弱监督学习改进视觉基础模型以实现密集点跟踪

Qiangqiang Wu, Tianyu Yang, Bo Fang, Jia Wan, Matias Di Martino, Guillermo Sapiro, Antoni B. Chan

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿大学电气与计算机工程系） ； Meituan, Shenzhen, China（美团（深圳，中国）） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University（杜克大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出M2P学习方法，利用视频对象分割掩码注解改进视觉基础模型，通过局部结构一致性损失、掩码标签一致性损失和掩码边界约束，提升密集点跟踪性能，实验表明其在TAP-Vid-DAVIS基准上优于DINOv2和DINOv3。

GIFT: Reconciling Post-Training Objectives via Finite-Temperature Gibbs Initialization

GIFT：通过有限温度吉布斯初始化调和后训练目标

Zhengyang Zhao, Lu Ma, Yizhen Jiang, Xiaochen Ma, Zimo Meng, Chengyu Shen, Lexiang Tang, Haoze Sun, Peng Pei, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出GIFT方法，通过将监督视为有限温度能量势，解决后训练阶段目标不一致问题，实验表明其在强化学习初始化中优于传统SFT及其他基线方法。

ECHO: Towards Emotionally Appropriate and Contextually Aware Interactive Head Generation

ECHO：面向情感恰当且情境感知的交互头生成

Xiangyu Kong, Xiaoyu Jin, Yihan Pan, Haoqin Sun, Hengde Zhu, Xiaoming Xu, Xiaoming Wei, Lu Liu, Siyang Song

机构 * University of Exeter, Exeter, UK（埃克塞特大学） ； Meituan, China（美团） ； College of Computer Science, Nankai University, China（南开大学计算机学院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University, China（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出ECHO框架，通过长程上下文理解模块和空间感知解耦交叉注意力模块，提升交互头生成的上下文恰当性和情感合理性，同时改进唇部同步和视觉保真度。

Comments 21 pages, 5 figures

TRUST-SQL: Tool-Integrated Multi-Turn Reinforcement Learning for Text-to-SQL over Unknown Schemas

TRUST-SQL：基于工具的多轮强化学习用于未知模式下的文本到SQL

Ai Jian, Xiaoyun Zhang, Wanrou Du, Jingqing Ruan, Jiangbo Pei, Weipeng Zhang, Ke Zeng, Xunliang Cai

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出TRUST-SQL，通过工具集成的多轮强化学习解决文本到SQL在未知模式下的问题，通过结构化四阶段协议和Dual-Track GRPO策略提升性能，实验表明在多个基准上取得显著改进。