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代理模型
分布 可解释性与可视化1高效模型与推理加速13D 视觉与重建1
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衡量基于概念的解释的（不）忠实性
Measuring the (Un)Faithfulness of Concept-Based Explanations
提出 SURF 代理模型和忠实性度量，为评估概念解释方法提供可靠基准，可指导视觉模型可解释性研究中选择更忠实的解释方法。
DABO：基于扩散学习先验的难度感知贝叶斯优化
DABO: Difficulty-Aware Bayesian Optimization with Diffusion-Learned Priors
对视觉研究者而言，DABO 提供了一套可直接复用的超参数搜索框架：用条件扩散模型在真实学习曲线上生成合成数据，训练难度感知代理模型与采集函数，从而在有限算力预算下更高效地调参（如检测、分割、生成模型的训练超参），减少在简单区域浪费的搜索预算。
AeroAgent：面向气动车辆设计的视觉—物理—决策框架
AeroAgent: A Vision-Physics-Decision Framework for Aerodynamic Vehicle Design
把可编辑的三维曲面表示、几何引导的 Transformer 代理模型与预算感知的 propose-evaluate-refine 循环串成闭环，为视觉研究者提供一种「生成结果必须通过物理仿真校验」的 3D 设计范式，其中 AeroFormer 用共享 3D 网格上的多任务头同时回归标量阻力与表面压力、速度场，可直接迁移到其他需要物理场预测的三维生成任务。