Peking University（北京大学）

Mitigating Compounding Error via Video Representation Regularization

通过视频表示正则化缓解复合误差

Taiye Chen, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对视频扩散世界模型自回归生成的复合误差问题，研究发现其与表示维度崩溃相关，提出视频表示正则化方法，在VBench指标上显著优于Diffusion Forcing，提升了长视频生成的鲁棒性。

SpatialQ: Understanding 3D Gaussian Splatting Scene Quality via Visual-based MLLM

SpatialQ：基于视觉的多模态大语言模型（MLLM）理解3D Gaussian Splatting场景质量

Jingxuan Su, Shenglin Wang, Tiesong Zhao, Ge Li, Wei Gao

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

AI总结 针对3DGS场景质量评估的局限，本文提出SpatialQ框架，通过VGGT编码器与Qwen-MLLM实现结构感知的多模态质量评估，解决传统IQA仅依赖2D线索的问题。

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

GoGoTB：基于规范驱动覆盖闭合的智能体式RTL验证

Xin Xin, Jincheng Lou, Junhui Li, Jinglin Yan, Panda Xiao, Di Wu, Haixiao Li, Weicong Lu, Weijian Fan, Xinyu Qu, Yuxiang Zhao, Min Yu, Zhixiong Di, Yibo Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Institute of Electronic Design Automation, Peking University（北京大学电子设计自动化研究所） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路高精尖创新中心） 纠错

AI总结 GoGoTB是实现端到端验证闭合的智能体式RTL验证框架，在8个RTL设计上无需人工干预，实现100%环境生成成功率及多维度高覆盖率，优于现有方法。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Xin Xin and Jincheng Lou contributed equally to this work and share first authorship