NeurIPS 2025 Spotlight

NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则

本文第一作者为四川大学博士研究生刘泓麟，邮箱为[email protected]，通讯作者为四川大学李云帆博士后与四川大学彭玺教授。一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。

10/15/2025 11:11:00 AM

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NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR：稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建

在计算机视觉与图形学中，表面重建是一个长期未解的难题：给定一组多视角图像，能否重建出高精度、几何清晰、细节丰富的 3D 模型？近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：初始化依赖：3DGS 高效，但强烈依赖高精度和覆盖度的点云初始化，点云缺陷会直接传递为几何误差与细节缺失。

10/13/2025 12:59:00 PM

机器之心

NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式

本论文第一作者曹子昂，南洋理工大学博士二年级，研究方向是计算机视觉、3D AIGC 和具身智能。主要合作者为来自南洋理工大学陈昭熹和来自上海人工智能实验室的潘亮，通讯作者为南洋理工大学刘子纬教授。论文链接：：ht 代码：生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。

10/11/2025 4:26:00 PM

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NeurIPS 2025 Spotlight | FSDrive统一VLA和世界模型，推动自动驾驶迈向视觉推理

面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。 FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有 MLLM 架构的前提下，通过 “词表扩展自回归视觉生成” 激活图像生成能力，并以 “由易到难” 的渐进式视觉 CoT 注入物理先验。

9/30/2025 7:03:00 PM

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