自动驾驶

LaGen: Towards Autoregressive LiDAR Scene Generation

LaGen：迈向自主驾驶的自回归激光雷达场景生成

Sizhuo Zhou, Xiaosong Jia, Fanrui Zhang, Junjie Li, Juyong Zhang, Yukang Feng, Jianwen Sun, Songbur Wong, Junqi You, Junchi Yan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LaGen，首个支持长时交互生成的自回归框架，能基于单帧输入生成高保真4D激光雷达场景，并通过场景解耦和噪声调节模块提升生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

L2D2-GS: Learning to Densify for Feedforward Dynamic Gaussian Scene Reconstruction

L2D2-GS: 学习致密化以实现前馈动态高斯场景重建

Zetian Song, Chenming Wu, Junnan Liu, Chitian Sun, Liangliang He, Hangjun Ye, Jiaqi Zhang, Siwei Ma, Wen Gao

机构 * Xiaomi EV, Beijing（小米电动车，北京） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出L2D2-GS框架，将可泛化重建转化为迭代优化与致密化过程，通过自监督致密化策略和几何正则化机制，实现动态城市场景的高保真重建，在PandaSet和Waymo数据集上达到SOTA。

X-Stream: Exploring MLLMs as Multiplexers for Multi-Stream Understanding

X-Stream: 探索多模态大语言模型作为多流理解的多路复用器

Peiwen Sun, Xudong Lu, Huadai Liu, Yang Bo, Dongming Wu, Huankang Guan, Minghong Cai, Jinpeng Chen, Xintong Guo, Shuhan Li, Fang Liu, Rui Liu, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, Chinese University of Hong Kong（中大香港人工智能实验室） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 为解决多流视频理解评估缺失的问题，提出首个基准X-Stream，包含4220个QA对和932个视频，覆盖多窗口、多视角和多设备场景，并基于信号多路复用理论评估MLLM作为多路复用器的性能，发现现有模型在并发流上仅达约50%分数。

Comments Project Page: https://peiwensun2000.github.io/xstream/

Integrating Counterfactual Simulations with Language Models for Explaining Multi-Agent Behaviour

将反事实模拟与语言模型结合以解释多智能体行为

Bálint Gyevnár, Christopher G. Lucas, Stefano V. Albrecht, Shay B. Cohen

机构 * DeepFlow 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AXIS方法，通过语言模型与环境模拟器交互生成人类中心的多智能体行为解释，提升解释正确性和目标预测准确性。

Evaluating Newtonian Mechanics in Video Generative Models with Real Physical Systems

在视频生成模型中评估牛顿力学

Antonios Tragoudaras, Chenyu Zhang, Daniil Cherniavskii, Antonios Vozikis, Thijmen Nijdam, Derck W. E. Prinzhorn, Mark Bodracska, Nicu Sebe, Andrii Zadaianchuk, Efstratios Gavves

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Morpheus框架，通过真实物理系统评估视频生成模型对牛顿力学的理解能力，揭示当前模型在物理原理编码上的不足。

Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Multiport Analytical Pixel Electromagnetic Simulator (MAPES) for AI-assisted RFIC and Microwave Circuit Design

多端口分析像素电磁模拟器（MAPES）用于AI辅助射频集成电路和微波电路设计

Junhui Rao, Yi Liu, Jichen Zhang, Zhaoyang Ming, Tianrui Qiao, Yujie Zhang, Chi Yuk Chiu, Hua Wang, Ross Murch

专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出了一种新型分析框架MAPES，用于高效准确预测任意像素基微波和射频集成电路结构的电磁性能，通过虚拟像素和多层/通孔端口公式实现快速分析，无需额外全波计算，提升预测精度和效率。