Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

To View Transform or Not to View Transform: NeRF-based Pre-training Perspective

视图变换还是不视图变换：基于NeRF的预训练视角

Hyeonjun Jeong, Juyeb Shin, Dongsuk Kum

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出NeRP3D检测器，避免视图变换与NeRF的冲突先验，保留预训练NeRF网络，实现连续3D表示学习，在nuScenes上提升场景重建和检测性能。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR'26)

ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles

ReaDy-Go: 面向动态障碍物环境特定视觉导航的实到仿动态3D高斯泼溅仿真

Seungyeon Yoo, Youngseok Jang, Dabin Kim, Youngsoo Han, Seungwoo Jung, H. Jin Kim

机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University（首尔国立大学航空航天工程系） ； InnoCORE AI-Transformed Aerospace Research Center, KAIST（韩国科学技术院（KAIST）人工智能赋能航空航天研究中心） 纠错

AI总结 提出ReaDy-Go仿真管线，通过将静态3D高斯场景与动态人体高斯障碍物结合生成逼真动态场景，并训练导航策略，有效缩小仿真到现实的差距并处理移动障碍物。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://syeon-yoo.github.io/ready-go-site/

Constituency Structure over Eojeol in Korean Treebanks

韩语树库中基于语节的成分结构

Jungyeul Park, Chulwoo Park

机构 * KAIST（韩国国立科学技术院） ； Anyang University（安阳大学） 纠错

AI总结 针对韩语成分树库中终端单位选择问题，提出基于语节的成分表示，将形态分割和细粒度词性信息编码在非成分层，支持跨树库比较和成分-依存对齐。

Comments To appear in Korean Linguistics, John Benjamins

Improving Factuality of 3D Brain MRI Report Generation with Paired Image-domain Retrieval and Text-domain Augmentation

通过配对图像域检索和文本域增强提高3D脑MRI报告生成的事实准确性

Junhyeok Lee, Yujin Oh, Dahyoun Lee, Hyon Keun Joh, Minchul Kim, Chul-Ho Sohn, Sung Hyun Baik, Cheol Kyu Jung, Jung Hyun Park, Kyu Sung Choi, Byung-Hoon Kim, Jong Chul Ye

机构 * Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院癌症生物学系，韩国） ； Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Biomedical Systems Informatics, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院生物医学系统信息学系，韩国） ； Graduate School, Yonsei University, Korea（延世大学研究生院，韩国） ； Radiology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Hospital, Korea（首尔国立大学医院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Bundang Hospital, Korea（首尔国立大学 Bundang 医院放射科，韩国） ； Radiology, SMG-SNU Boramae Medical Center, Korea（SMG-SNU Boramae 医疗中心放射科，韩国） ； Psychiatry, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院精神病学系，韩国） ； Behavioral Sciences in Medicine, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院医学行为科学系，韩国） ； Yonsei Institute for Digital Health, Korea（延世大学数字健康研究院，韩国） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, Korea（金 Jaechul人工智能研究生院，韩国） 纠错

AI总结 提出PIRTA框架，通过检索相似3D DWI/ADC图像并利用其配对报告指导LLM生成，避免显式跨模态对齐，显著提高缺血区域准确性。

Comments MICCAI 2026