University of Toronto（多伦多大学）

Remember to be Curious: Episodic Context and Persistent Worlds for 3D Exploration

记住保持好奇：用于3D探索的片段上下文和持久世界

Lily Goli, Justin Kerr, Daniele Reda, Alec Jacobson, Andrea Tagliasacchi, Angjoo Kanazawa

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wayve ； Vector Institute（向量研究所） ； Simon Fraser University（西蒙 Fraser大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于好奇心驱动强化学习的方法，通过引入持久世界模型和片段上下文来解决3D环境中稀疏奖励长周期任务中的探索问题，实验表明该方法在HM3D数据集上优于基于强化学习的主动映射基线，并能泛化到Gibson和AI生成的世界。

Synthetic Data Alone is Enough? Rethinking Data Scarcity in Pediatric Rare Disease Recognition

合成数据足够吗？重新思考儿科罕见病识别中的数据稀缺性

Ganlin Feng, Yuxi Long, Erin Lou, Lianghong Chen, Zihao Jing, Pingzhao Hu, Wei Xu

机构 * Western University（西方大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本研究探讨了在儿科罕见病识别中，仅使用合成数据是否足以克服数据稀缺问题，通过实验发现高保真合成数据能模拟临床有意义的分布，从而为遗传咨询提供隐私保护的视觉资源。

Comments CVPR 2026 CV4CHL workshop

SEGA: Spectral-Energy Guided Attention for Resolution Extrapolation in Diffusion Transformers

SEGA：用于扩散变换器中分辨率外推的频谱-能量引导注意力

Javad Rajabi, Kimia Shaban, Koorosh Roohi, David B. Lindell, Babak Taati

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 SEGA通过动态调整注意力权重来提升扩散变换器在高分辨率生成中的表现，其核心方法是根据潜在空间的频谱结构调整RoPE组件的注意力缩放，从而在保持全局结构和恢复细节方面取得平衡。

Comments 27 pages, 14 figures. Project page: https://rajabi2001.github.io/sega/

Diffusion-guided Generalizable Enhancer for Urban Scene Reconstruction

基于扩散的通用增强器用于城市场景重建

Henry Che, Jingkang Wang, Yun Chen, Ze Yang, Sivabalan Manivasagam, Raquel Urtasun

机构 * Waabi ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出GenRe，一种基于扩散的通用增强器，用于城市场景重建，通过学习不同场景中的生成先验，高效地生成稳健且高保真的表示，能够可靠地泛化到挑战性的未见过的视角，从而在自动驾驶中实现鲁棒和可扩展的传感器模拟。

Comments ICRA 2026. Project page: https://waabi.ai/genre

What Counts as AI Sycophancy? A Taxonomy and Expert Survey of a Fragmented Construct

什么是AI阿谀奉承？对一个碎片化概念的分类和专家调查

Meryl Ye, Lujain Ibrahim, Jessica Y. Bo, Myra Cheng, Ida Mattsson, Daniel Vennemeyer, Robert Kraut, Steve Rathje

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cincinnati（克里夫兰医学中心大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文通过文献综述和专家调查，揭示了AI阿谀奉承行为的分类和测量挑战，提出了一种统一的分类体系以促进对这一问题的理解和应对。

ViPS: Video-informed Pose Spaces for Auto-Rigged Meshes

ViPS: 为自动绑定网格的视频感知姿态空间

Honglin Chen, Karran Pandey, Rundi Wu, Matheus Gadelha, Yannick Hold-Geoffroy, Ayush Tewari, Niloy J. Mitra, Changxi Zheng, Paul Guerrero

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出ViPS，一种通过视频扩散模型提取运动先验来发现自动绑定网格有效姿态分布的前馈框架，实现了对多样形状变化、逆向运动学和动画的关键帧生成的支持。

Comments Project page: https://honglin-c.github.io/vips/

MDM-Prime-v2: Binary Encoding and Index Shuffling Enable Scaling of Diffusion Language Models

MDM-Prime-v2：二进制编码和索引洗牌使扩散语言模型能够扩展

Chen-Hao Chao, Wei-Fang Sun, Junwei Quan, Chun-Yi Lee, Rahul G. Krishnan

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI技术中心） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 本文提出MDM-Prime-v2，通过二进制编码和索引洗牌技术改进扩散语言模型，解决了子分词器功能形式与BPE分词器结合导致的交叉熵损失增加以及子分词器粒度超参数选择缺乏工具的问题，从而提升了模型在常识推理基准上的零样本准确率。