University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Co-generation of Layout and Shape from Text via Autoregressive 3D Diffusion

通过自回归3D扩散模型生成布局和形状

Zhenggang Tang, Yuehao Wang, Yuchen Fan, Jun-Kun Chen, Yu-Ying Yeh, Kihyuk Sohn, Zhangyang Wang, Qixing Huang, Alexander Schwing, Rakesh Ranjan, Dilin Wang, Zhicheng Yan

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出一种新的文本到场景生成方法，通过自回归3D扩散模型生成布局和形状，解决文本描述与生成场景不一致的问题。

Video Compression Meets Video Generation: Latent Inter-Frame Pruning with Attention Recovery

视频压缩与视频生成的交汇：具有注意力恢复的潜在帧剪枝

Dennis Menn, Yuedong Yang, Bokun Wang, Xiwen Wei, Mustafa Munir, Feng Liang, Radu Marculescu, Chenfeng Xu, Diana Marculescu

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Meta 纠错

AI总结 本文提出LIPAR框架，通过利用视频潜在补丁中的时间冗余性，减少计算延迟，提升视频编辑效率，同时保持生成质量。

Decide less, communicate more: On the construct validity of end-to-end fact-checking in medicine

少做决定，多进行沟通：关于医学领域端到端事实核查构建效度的探讨

Sebastian Joseph, Lily Chen, Barry Wei, Michael Mackert, Iain J. Marshall, Paul Pu Liang, Ramez Kouzy, Byron C. Wallace, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Indiana University School of Medicine（印第安纳大学医学院） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文探讨医学领域端到端事实核查系统的构建效度，指出其在连接现实声明与科学证据、处理模糊声明及主观真实性标签方面的挑战，主张将其视为互动沟通问题。

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