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

Splat-Based Metal Artifact Reduction in Cone-Beam CT via Compact Attenuation Modeling

基于样条的锥形束CT金属伪影消除方法：通过紧凑衰减建模实现

Kiseok Choi, Jaemin Cho, Inchul Kim, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文针对锥形束CT的金属伪影问题，提出基于样条的框架，将物理多能前向模型融入连续高斯表示，实现高效联合优化，实验显示其收敛更快、抑伪影效果更优。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Revisiting Pose Sensitivity in Splat-based Computed Tomography under Sparse-view Reconstruction

稀疏视图重建下基于Splat的计算机断层扫描中姿态敏感性的再探讨

Kiseok Choi, Hyeongjun Cho, Inchul Kim, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本研究针对基于Splat的CT在实际稀疏视图下的伪影问题，分析其源于姿态不准确性，推导了联合优化几何参数的稳定梯度框架，提升了重建保真度且易于集成。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Dense Metric Depth Completion from Sparse Direct Time-of-Flight Sensors

基于稀疏直接飞行时间传感器的密集度量深度补全

Hakyeong Kim, Ruicheng Wang, Chengtang Yao, Jiaolong Yang, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； USTC（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种深度引导双分支视觉Transformer框架，结合dToF模拟流程，实现稀疏dToF到密集度量深度的零样本泛化补全，性能优于现有方法且高效。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

HALT: Verification-Aware Stopping for Retrieval-Augmented Search Agents

HALT：面向检索增强搜索智能体的感知验证式停止策略

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 该研究针对检索增强搜索智能体的冗余检索问题，提出轻量级感知验证停止策略HALT，在三个多跳QA基准上减少冗余搜索且保持精确匹配，无需修改宿主智能体。

Comments 23 pages, 6 figures. Code: https://github.com/Noverse0/HALT

AudioDER: A Deduplication-Enhanced Reasoning Dataset for Post-Training Large Audio-Language Models

AudioDER: 一种用于后训练大型音频语言模型的去重增强推理数据集

Hui Geng, Yi Su, Zijian Gao, Tianjiao Wan, Qisheng Xu, Jiaxin Chen, Hengzhu Liu, Kele Xu

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对现有音频-语言数据集冗余导致后训练效果下降的问题，提出基于声学相似性去重的数据构建流程，生成包含191k样本的推理导向数据集AudioDER，显著提升LALM在多个音频推理基准上的性能。

Spectral Integrated Gradients for Coarse-to-Fine Feature Attribution

基于谱积分梯度的粗到细特征归因

Soyeon Kim, Seongwoo Lim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； INEEJI Corp.（INEEJI公司） 纠错

AI总结 本文提出Spectral Integrated Gradients（SIG）方法，通过奇异值分解构建积分路径，以减少噪声并提高特征归因的准确性，优于传统路径基方法。

Comments 21 pages, 13 figures, 9 tables. Accepted to ACM KDD 2026; includes appendices