Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

AniGS：弥合3D场景动画的渲染与扩散先验

Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Waymo（Waymo公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

AI总结 AniGS旨在为3DGS重建的大型场景添加动画，用规范3DGS表示场景，借时间条件变形场建模运动，利用预训练视频扩散模型及迭代更新策略，防止静态区域运动伪影，实验证明该方法能产生自然动态和高质量新视图视频。

Comments Preprint. Project page: https://yccyenchicheng.github.io/AniGS/

Enabling Multilingual Privacy Policy Audits: Large-Scale Analysis of Spanish Mobile Apps

实现多语言隐私政策审计：对西班牙移动应用的大规模分析

Marcos Moran, David Rodriguez, Luka Nenadic, Norman Sadeh, Jose M. Del Alamo

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究多语言环境下隐私政策审计，利用大语言模型构建跨语言分类器，通过对西班牙谷歌应用商店应用的大规模审计，发现公共部门与商业应用语言使用差异及声明与实际做法的差异，揭示仅英语审计掩盖透明度差距的问题。

FARO: Feasibility-Aware Robot Motion Optimization

FARO：可行性感知机器人运动优化

Michal Ciebielski, Shafeef Omar, Aaron Johnson, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Advanced Study, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学高级研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIEMENS AG（西门子公司） ； Huawei-TUM joint laboratory（华为-慕尼黑工业大学联合实验室） 纠错

AI总结 针对机器人在未知场景快速规划新行为的挑战，提出嵌套运动动力学框架，结合可行性引导树搜索和大语言模型采样策略，能改善搜索过程，生成的轨迹可用强化学习控制器跟踪，质量高可用于实际运动操作场景。

Beyond Accuracy and Cost: Latency-Aware LLM Query Routing for Dynamic Workloads

超越准确性和成本：针对动态工作负载的延迟感知大语言模型查询路由

Shivam Patel, Akaash R. Parthasarathy, Ankur Mallick, Gauri Joshi

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 研究针对动态工作负载的大语言模型查询路由，设计轻量级延迟估计器，纳入延迟感知路由器，联合优化延迟、准确性和成本，实验表明该方法能在保持延迟的同时提升准确性 - 成本效用达40%。