CVPR

推荐理由：WAICA的AI原生思路值得关注，和传统Transformer架构不同，更高效。

推荐理由：NVIDIA 的 PixelDiT 解决了传统扩散模型因预训练编码器压缩导致的质量损失问题，做图像生成的研究者和开发者值得关注——它可能改变现有生成流程的底层设计。

推荐理由：做机器人抓取、自动驾驶或游戏 AI 的开发者，这三篇论文直接给出了可规模化训练的新思路——零样本抓取和紧凑推理方案值得重点关注。

推荐理由：做具身智能和仿真研究的团队值得关注——NitroGen 解决了智能体跨物理规则泛化的核心难题，看完会理解通用智能体的下一个突破口在哪。

推荐理由：做文档解析或 RAG 系统的开发者终于有了一个贴近真实业务场景的评估工具——ParseBench 用 2000 页企业文档测试 VLM 的语义理解能力，比现有基准更贴近实际需求，值得关注并尝试。

推荐理由：苹果在 CVPR 上集中展示 AI 论文，为 WWDC 26 做技术铺垫，关注 iOS 27 新功能的开发者和 AI 研究者值得提前了解这些方向。

推荐理由：Runway 在 CVPR 期间举办社交活动，为 AI 视觉领域从业者提供交流机会。