01 把罗马装进一个 MLP：VGG-T³ 如何扩展前馈式 3D 重建
从 VGGT 的全局注意力瓶颈出发，理解 VGG-T³ 如何借助测试时训练，把不断增长的 KV 场景表示压缩进固定大小的 MLP，以及这种线性扩展为什么必然伴随精度损失。
02 解释不应离开数据分布：可解释 AI 与流形学习的交汇
从 off-manifold 扰动、流形 Shapley 到测地线归因，理解可解释 AI 为什么必须同时考虑模型响应、数据分布与可行动路径。
03 3D 视觉如何理解植物器官的出生与生长
多数 3D 重建方法假设物体的拓扑保持稳定，只对运动或形变建模。植物生长却包含器官新生、衰老和脱落，结构随时间改变。本文讨论 4D 视觉怎样从动态渲染走向可追踪、可测量、能进入生长模型的植物表型。
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研究论文札记
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