University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

DINORANKCLIP: DINOv3 Distillation and Injection for Vision-Language Pretraining with High-Order Ranking Consistency

DINORANKCLIP：基于DINOv3蒸馏与注入的视觉-语言预训练高阶排名一致性方法

Shuyang Jiang, Nan Yu, Yiming Zhang, Zenghui Ding, Zhenyu Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Aimaikj（阿米亚克j） ； HFIPS, Chinese Academy of Sciences（中国科学院HFIPS） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

AI总结 DINORANKCLIP通过融合DINOv3教师模型与高阶排名一致性损失，改进CLIP在视觉-语言预训练中的表现，提升细粒度和分布外推理能力。

Comments 18 pages, 7 figures, 9 tables. Code will be made publicly available upon acceptance

Discrete Elastic Ribbons: A Unified Discrete Differential Geometry Framework for One-Dimensional Energy Models

离散弹性带：一种统一的离散微分几何框架用于一维能量模型

Shivam Kumar Panda, M Khalid Jawed

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出一种基于离散微分几何的统一框架，用于建模一维能量模型，比较了五种弹性带模型，并验证了Sano模型在捕捉宽度依赖效应方面的准确性。

Comments 59 pages, 9 figures, 5 tables. Source code available on https://github.com/StructuresComp/discrete-elastic-ribbon and https://github.com/StructuresComp/discrete-elastic-ribbon-jax

Laya: A LeJEPA Approach to EEG via Latent Prediction over Reconstruction

Laya: 一种基于联合嵌入预测架构的EEG方法

Saarang Panchavati, Uddhav Panchavati, Hiroki Nariai, Corey Arnold, William Speier

机构 * Department of Medical Informatics（医学信息学系） ； UCLA（美国加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Department of Cognitive Science（认知科学系） ； UCSD（美国圣地亚哥大学） ； David Geffen School of Medicine（大卫·盖弗医学院） ； Mattel Children’s Hospital（马特尔儿童医院） 纠错

AI总结 本文提出Laya，一种基于LeJEPA的EEG基础模型，通过预测潜在表示而非信号重建，提升EEG表示的语义结构和临床准确性。