3D 视觉

DarkVGGT: Seeing Through Darkness Using Thermal Geometry without Daylight Tax

DarkVGGT: 利用热几何在黑暗中透视，无需日光代价

Minseong Kweon, Wenyuan Zhao, Nuo Chen, Lulin Liu, Huiwen Han, Zihao Zhu, Srinivas Shakkottai, Chao Tian, Zhiwen Fan

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DarkVGGT，一种RGB-T前馈几何框架，通过物理感知热建模实现低光照场景下的鲁棒3D估计，引入热分解和几何共享路由模块，在退化RGB条件下保持精度。

Comments Project Page: https://darkvggt.github.io

Fisheye3R: Adapting Unified 3D Feed-Forward Foundation Models to Fisheye Lenses

Fisheye3R：将统一的3D前馈基础模型适应于鱼眼镜头

Ruxiao Duan, Erin Hong, Dongxu Zhao, Eric Turner, Alex Wong, Yunwen Zhou

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Google XR（谷歌XR） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Fisheye3R框架，通过灵活学习方案在不退化性能的前提下，使多视角3D重建模型适应高径向畸变的鱼眼图像。

Comments European Conference on Computer Vision 2026

TabletopGen: Tabletop Scene Generation and Interactive Simulation for Robotic Manipulation

TabletopGen: 桌面场景生成与机器人操作的交互式仿真

Ziqian Wang, Yonghao He, Licheng Yang, Wei Zou, Hongxuan Ma, Liu Liu, Wei Sui, Yuxin Guo, Hu Su

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院多模态人工智能系统国家重点实验室） ； D-Robotics ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TabletopGen，一种无需训练的全自动桌面场景生成与交互仿真引擎，通过实例提取、位姿对齐和物理仿真生成可交互场景，用于机器人操作数据合成。

Comments Project page: https://d-robotics-ai-lab.github.io/TabletopGen.project/

Stitched Embeddings: A Unified Latent Space for 3D Garments and 2D Patterns

缝合嵌入：3D服装与2D纸样的统一潜在空间

Andrea Sanchietti, Riccardo Marin, Bharat Lal Bhatnagar, Yuanlu Xu, Gerard Pons-Moll

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所） ； Meta 纠错

专题命中 三维重建 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个无需模拟的框架Stitched Embeddings，通过BoxMesh中间表示在统一双向潜在空间中实现3D服装重建与2D纸样推断，达到高精度高效率。

Robust 3D Alignment of Generative Reconstructions via Partial Monocular Observations

基于部分单目观测的生成式重建鲁棒3D对齐

Yuchen Zhang, Luanyuan Dai, Yiwei Wang, Xiwei Xu, Jianing Zhang, Johnny. r. zhang, Xianhui Meng, Yanbiao Ma, Jiayi Ma, Xiaoshuai Hao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院） ； School of Tech Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； School of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学电子工程与信息科学学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对生成式3D重建与部分单目观测对齐的挑战，提出无训练可解释几何对齐框架，通过Sim(3)变换恢复度量尺度与位姿，引入幻觉滤波抑制异常，在基准测试中显著优于传统和学习方法。

EO-VGGT: Orbital Ray-Conditioned 3D Foundation Models for Satellite Multi-View Reconstruction

EO-VGGT：用于卫星多视角重建的轨道光线条件化3D基础模型

Qiyan Luo, Yingdong Pi, Lekang Wen, Jie Yang, Xiaoyu Wang, Haiming Zhang, Mi Wang

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Hubei Luojia Laboratory（湖北珞珈实验室） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对卫星遥感中透视模型与轨道几何不匹配的问题，提出EO-VGGT框架，通过几何相关约束选择、传感器射线编码器和射线指向适配器，实现冻结视角驱动模型适应轨道观测，提升多视角卫星3D重建质量。

Comments This article is submitted to journal and under review

Vitality-Aware Compression for Efficient Image-to-Shape Diffusion Transformers

活力感知压缩：面向高效图像到形状扩散Transformer

Jaeah Lee, Hyunjin Kim, Jaewoong Cho, Gihyun Kwon

机构 * KRAFTON AI, Republic of Korea（KRAFTON AI, 韩国） ； Amazon, Australia（亚马逊, 澳大利亚） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个针对图像到形状扩散Transformer的压缩方法，通过活力引导的结构化剪枝、自适应量化和微调，在保持几何保真度下实现高达66%的模型尺寸缩减。

Comments Accepted to ECCV 2026

Progressive Pose-Guided 4D Animal Reconstruction from Monocular Video

渐进式姿态引导的单目视频4D动物重建

Siyuan Li, Weiying Chen, Yilin Wang, Xinxin Zuo, Xingyu Li, Li Cheng

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于3D高斯溅射的渐进式测试时优化框架，通过解耦关节姿态与非刚性变形，实现从单目视频高保真重建4D动物，在多种物种上优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready author version

SpatialMosaic: A Multiview VLM Dataset for Partial Visibility

SpatialMosaic：一个多视角VLM数据集用于部分可见性

Kanghee Lee, Jungi Hong, Sion Lee, Injae Lee, Minseok Kwak, Kwonyoung Ryu, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； POSTECH（浦项科技大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SpatialMosaic数据集，通过多视角图像生成2M问答对，引入SpatialMosaic-Bench基准测试，结合3D重建模型的混合框架提升空间推理能力。

Geo-ID: Test-Time Geometric Consensus for Cross-View Consistent Intrinsics

Geo-ID: 测试时几何一致性用于跨视角一致本征分解

Alara Dirik, Stefanos Zafeiriou

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Geo-ID框架，利用稀疏几何对应关系在测试时耦合单视角本征预测，实现跨视角一致分解，无需重训练或逆渲染。

Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version

OSCAR: Occupancy-based Shape Completion via Acoustic Neural Implicit Representations

OSCAR: 基于占用率的声学神经隐式表示形状补全

Magdalena Wysocki, Kadir Burak Buldu, Miruna-Alexandra Gafencu, Mohammad Farid Azampour, Nassir Navab

机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures (CAMP) Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序教席（CAMP）） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI）） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于占用率的形状补全方法，利用声学神经隐式表示从部分超声观测中重建完整3D解剖结构，无需标签，在HD95指标上优于现有方法80%。

ViscoReg: Neural Signed Distance Functions via Viscosity Solutions

ViscoReg：通过粘性解的神经符号距离函数

Meenakshi Krishnan, Ramani Duraiswami

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 本文提出ViscoReg，通过粘性解理论稳定神经符号距离函数训练，优于SIREN、DiGS和StEik等方法，在ShapeNet和3D场景重建数据集上表现优异。

Comments 21 pages, 7 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

ShapeGrasp: Simultaneous Visuo-Haptic Shape Completion and Grasping for Improved Robot Manipulation

ShapeGrasp: 同时进行视觉-触觉形状补全与抓取以改进机器人操作

Lukas Rustler, Matej Hoffmann

机构 * Czech Technical University in Prague（捷克布拉格技术大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出ShapeGrasp迭代抓取与补全流程，结合隐式表面视觉-触觉形状补全与基于物理的抓取规划，从单RGB-D视图推断完整形状并生成候选抓取，利用抓取反馈更新形状，在真实机器人上实现高抓取成功率并改善3D形状重建质量。

Comments Submitted for peer review

AeroVerse-SatAgent: UAV-Satellite Collaborative Spatial Reasoning Inspired by the Dual Visual Pathway Theory of Cognitive Neuroscience

AeroVerse-SatAgent: 受认知神经科学双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理

Wenyi Zhang, Fanglong Yao, Youzhi Liu, Peng Hu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Xian Sun, Kun Fu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对单视角感知易受遮挡和视角变化影响的问题，提出受人类视觉双通路机制启发的无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建编码器、多视角拓扑语义对齐模块和一致性损失，在复杂城市环境中实现鲁棒推理，构建首个大规模协同数据集，性能超越现有模型。

Comments 21 pages, 10 figures and 8 tables

One Video, One World: Turning Monocular Video into Physical 4D Scenes

一视频一世界：将单目视频转化为物理4D场景

Junhao Chen, Boran Zhang, Mingjin Chen, Henghaofan Zhang, Saining Zhang, Congcong Zhu, Hao Zhao, Ruqi Huang, Zhihao Li, Yufei Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； SparcAI Inc（SparcAI公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出OVOW，首个无需训练的系统，从单目视频重建实例级、可仿真的4D网格场景，通过视觉语言模型发现实例、类别感知重建、迭代优化恢复尺度与位姿、物理装配确保接触支撑，并建立结构化视频到4D评估基准。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project Page: https://OneVideoOneWorld.github.io/

Hyper-Network Neural Functional Maps for Unsupervised Robust 3D Shape Matching

超网络神经功能映射用于无监督鲁棒3D形状匹配

Dongliang Cao, Florian Bernard

机构 * University of Bonn（波恩大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对非刚性3D形状匹配中部分性、拓扑噪声等挑战，提出超网络预测非线性神经功能映射（NFM），以无监督方式学习对齐谱基，显著提升匹配精度。

Comments ECCV2026

Articulating then Matching: Zero-Shot Shape Matching for Uncurated Data

先表达后匹配：面向非整理数据的零样本形状匹配

Qilong Liu, Qinfeng Xiao, Chenyuan Yi, Liying Zhang, Kit-lun Yick

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ATM零样本框架，通过先表达后匹配范式，利用预训练视觉基础模型和参数化形状先验，从多视图渲染中估计参数化形状模型，并基于多视图几何一致性进行系统校准，实现无需对应训练、抗拓扑噪声、兼容多种3D模态的鲁棒密集对应。

RadarTwin: Scene-Specific mmWave Radar Simulation and Learning for Mobile Indoor Perception

RadarTwin：面向移动室内感知的场景特定毫米波雷达仿真与学习

Emily Bejerano, Federico Tondolo, Devang Gupta, Aaron Mano Cherian, Taeyoo Kim, Ayaan Qayyum, Xiaofan Yu, Xiaofan Jiang

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RadarTwin框架，利用3D重建和视觉语言模型推断材料属性，通过物理射线追踪合成FMCW雷达数据，解决雷达数据稀缺问题，仿真训练模型在真实场景中识别物体准确率达95.3%。

UCM: Unified Modeling of Camera Control and Memory with Time-aware Positional Encoding Warping for World Models

UCM：基于时间感知位置编码变形的相机控制与内存统一建模

Tianxing Xu, Zixuan Wang, Guangyuan Wang, Li Hu, Zhongyi Zhang, Peng Zhang, Bang Zhang, Songhai Zhang

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UCM通过时间感知位置编码变形机制实现相机控制与长期记忆的统一建模，在真实和合成基准测试中显著提升场景一致性并实现高保真视频生成的精确控制。

Comments Project Page: https://humanaigc.github.io/ucm-webpage/

EuLearn: A 3D database for learning Euler characteristics

EuLearn：一种用于学习欧拉特征的3D数据库

Rodrigo Fritz, Pablo Suárez-Serrato, Victor Mijangos, Anayanzi D. Martinez-Hernandez, Eduardo Ivan Velazquez Richards

机构 * Instituto de Matemáticas, UNAM（墨西哥国立自治大学数学研究所） ； Facultad de Ciencias, UNAM（墨西哥国立自治大学理学院） ； IIMAS, UNAM（墨西哥国立自治大学应用数学与系统研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EuLearn，首个全面代表多种拓扑类型的3D表面数据集，通过随机结生成均匀变化的曲面，提供网格、点云和标量场数据，旨在提升机器学习系统对拓扑特征的识别能力。

Comments 35 pages, many figures. Datasets and source code publicly available at https://huggingface.co/datasets/appliedgeometry/EuLearn and https://github.com/appliedgeometry/EuLearn_db

Journal ref Machine Learning: Science and Technology, Volume 7, Number 3, May 5th, 2026

ScaLe-INR: Scale and Learn Implicit Neural Representations

ScaLe-INR：尺度化与学习隐式神经表示

Buwaneka Epakanda, Athulya Ratnayake, Pandula Thennakoon, Mario De Silva, Avishka Ranasinghe, Roshan Godaliyadda, Parakrama Ekanayake

机构 * eng.pdn.ac.lk（彭达大学） ； ee.pdn.ac.lk（电子工程学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出多分支架构ScaLe-INR，通过方向坐标缩放匹配频谱与网络最优工作区域，并设计方向边缘引导损失消除频谱串扰，在图像、音频和3D重建任务上超越现有方法。

Comments Submitted as a conference paper to NeurIPS 2026

GeoFace: Consistent Multi-View Face Generation with Geometry-Constrained Diffusion

GeoFace: 基于几何约束的一致多视角人脸生成扩散模型

Yeji Choi, Jinhyeok Choi, Jaewon Min, Minkyung Kwon, Jin Hyeon Kim, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GeoFace，一种几何约束的多视角扩散框架，通过外观与几何流的共享注意力层和几何引导注意力对齐损失，实现从单张输入生成一致的多视角人脸图像和3D几何，显著提升跨视角几何一致性。

VecSet-Edit: Unleashing Pre-trained LRM for Mesh Editing from Single Image

VecSet-Edit：利用预训练的LRM进行单图像网格编辑

Teng-Fang Hsiao, Bo-Kai Ruan, Yu-Lun Liu, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VecSet-Edit，利用VecSet LRM进行单图像网格编辑，通过Mask引导的token播种和注意力对齐的token门控策略，结合漂移感知的token修剪和细节保留的纹理烘焙模块，实现高精度网格编辑。

Comments Accepted by SIGGRAPH 2026

EndoUFM: Utilizing Foundation Models for Monocular depth estimation of endoscopic images

EndoUFM：利用基础模型进行内窥镜图像的单目深度估计

Xinning Yao, Bo Liu, Bojian Li, Jingjing Wang, Jinghua Yue, Fugen Zhou

机构 * Image Processing Center, Beihang University（北京航空航天大学图像处理中心） ； State Key Laboratory of High-Efficiency Reusable Aerospace Transportation Technology（高效可重复航天运输技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EndoUFM框架，通过双基础模型和自适应微调策略（RVLoRA和Res-DSC）提升内窥镜图像单目深度估计性能，在多个数据集上达到最优。

Comments 12 pages

Evaluation Protocols and Validation for Cameras in Indoor Healthcare Monitoring

室内医疗监测中摄像头的评估协议与验证

Amirhossein Dadashzadeh, Jingjing Liu, Qianhui Men, Qiushuo Cheng, Kirsty Scott, Lisa Alcock, Ian Craddock, Majid Mirmehdi

机构 * 1 School of Engineering Mathematics ； Technology, University of Bristol, UK 2 School of Computer Science, University of Bristol, UK 3 Translational ； Clinical Research Institute, Faculty of Medical Sciences, Newcastle University, UK 4 NIHR Newcastle Biomedical Research Centre, Newcastle University ； The Newcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation Trust, UK 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出两种技术验证协议，系统评估五款摄像头在可控室内条件下的计量性能和人体姿态估计支持能力，为医疗监测中的摄像头选型提供依据。

ILV: Iterative Latent Volumes for Fast and Accurate Sparse-View CT Reconstruction

ILV: 用于快速准确稀疏视角CT重建的迭代潜在体

Seungryong Lee, Woojeong Baek, Joosang Lee, Eunbyung Park

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出迭代潜在体（ILV）框架，结合数据驱动先验与经典迭代重建原理，通过构建并迭代更新显式3D潜在体，实现稀疏视角CBCT的快速高精度重建，在约14,000个CT体积的大规模数据集上显著优于现有方法。

Comments Project page: https://sngryonglee.github.io/ILV/

UniRED: Unified RGB-D Video Frame Interpolation with Event Guidance

UniRED: 基于事件引导的统一RGB-D视频帧插值

Yinuo Zhang, Guangshun Wei, Yuanfeng Zhou, Yiran Shen

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出统一多模态框架UniRED，融合RGB外观、深度几何和事件时间线索，通过双向流估计与运动基细化实现高质量RGB-D视频帧插值，并构建RGB-D-Event数据集缓解数据稀缺。

Lightweight Neural Framework for Robust 3D Volume and Surface Estimation from Multi-View Images

轻量级神经框架：从多视图图像稳健估计3D体积和表面积

Diego E. Farchione, Ramzi Idoughi, Peter Wonka

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种全前馈框架，通过图解码器融合3D点云与2D特征，直接从多视图图像回归尺度归一化的体积、表面积及其不确定性，在稀疏视图下优于现有方法。

G-MASt3R-SfM: Graph-based View Pruning and Multi-stage Optimization for Robust SfM

G-MASt3R-SfM：基于图的视图剪枝与多阶段优化实现鲁棒SfM

Toshiki Watanabe, Shintaro Ito, Natsuki Takama, Koichi Ito, Takafumi Aoki

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan（东北大学信息科学研究生院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出G-MASt3R-SfM管道，通过基于图的视图剪枝（GVP）和多阶段优化（MSO）模块，抑制非重叠图像对导致的错误匹配，在ETH3D数据集上实现相机位姿和三维重建的最先进精度。

Comments accepted to ICIP2026

Dual-Stream EEG Decoding for 3D Visual Perception

用于3D视觉感知的双流脑电解码

Ninon Lizé Masclef, Taisija Demcenko, Antonella Catanzaro, Nataliya Kosmyna

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种模仿生物视觉腹侧和背侧通路的双流脑电解码模型，通过圆形回归预测角度和EEG条件多视图扩散实现3D重建，揭示了时间动态的通道参与模式。

Comments 17 pages, 4 figures. Accepted at the Symmetry and Geometry in Neural Representations Workshop (NeurReps), NeurIPS 2025. To appear in Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)