New York University（纽约大学）

Cardiac MRI Through-Plane Super-Resolution Guided by Reference and Memory

基于参考和记忆引导的心脏MRI平面内超分辨率

Shaoming Pan, Chenchuhui Hu, Leon Axel, Meng Ye

机构 * University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； New York University Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院） 纠错

AI总结 研究针对临床心脏MRI平面间分辨率粗糙的问题，提出STRMSR框架，利用参考视图和中间结果重建高分辨率心脏容积，通过粗到细匹配、动态特征聚合等方法，在WHS数据集实验中，相比基线在不同上采样因子下有一致改进。

Comments 8 pages, 3 figures 2 tables (accepted In International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) Workshop STACOM, 2026 (oral))

No Single Best Model for Diversity: Learning a Router for Sample Diversity

没有单一最佳模型用于多样性：学习一个路由器以实现样本多样性

Yuhan Liu, Fangyuan Xu, Vishakh Padmakumar, Daphne Ippolito, Eunsol Choi

机构 * New York University（纽约大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文研究了如何通过路由器选择最佳模型以生成多样化的响应，发现无单一模型在广泛提示下表现最佳，且在不同数据集上具有泛化能力。

Comments Accepted to COLM 2026

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready