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8月4日
09:46
09:46官方账号arXiv cs.AI@Kapil Wanaskar, Gaytri Jena, Aman Chadha, Vinija Jain, Vasu Sharma, Amitava Das
FactorJEPA提出将世界结构作为预测原语，把未来编码分解为布局、实体和交互三个子空间，并设置可见性门控来保留局部可见的智能体。研究新增DENSEWORLD-115k数据集，包含22个城市的1000小时行车、步行和航拍视频。相比现有JEPA方法，FactorJEPA在未来帧L1、因果L1和掩码比率斜率上均有提升。方法在2B和1B参数的V-JEPA 2.1骨干上排名一致，斯皮尔曼系数为0.895至0.978。
AI模型FactorJEPADENSEWORLD-115kV-JEPA 2.1
推荐理由：研究拥挤混乱街景的世界模型，发布了新模型和115k数据集，比传统JEPA更擅长处理遮挡和异构交通。
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6月8日
10:37
10:37官方账号arXiv cs.LG@Abhijeet Praveen, Sareh Soleimani, Cormac Cureton, Aman Sidhu, Kintak Raymond Yu, Cristian Cojocaru, Narges Armanfard
大气等离子喷涂（APS）中，飞行粒子的温度和速度对涂层质量至关重要，但难以实时监测。该研究利用高速视频观测等离子体羽流，通过TabPFN、CNN等模型预测粒子特性。TabPFN在温度预测上表现稳定（R²=0.86），CNN在速度预测上更优（R²=0.81），而预训练CNN直接处理原始视频帧达到最佳效果（温度R²=0.90，速度R²=0.82）。结果表明，视频驱动的非侵入式诊断方法为APS实时过程监控提供了可扩展的解决方案。
论文大气等离子喷涂视频预测TabPFN
推荐理由：做涂层工艺或工业过程监控的团队，终于有了不依赖昂贵传感器的实时诊断方案——用高速视频就能预测关键粒子参数，建议做APS工艺优化的点开看具体特征工程方法。
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