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熵正则化
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以更短高斯列表加速三维高斯学习
Speeding Up the Learning of 3D Gaussians with Much Shorter Gaussian Lists
通过定期重置高斯尺度并沿射线对 alpha 混合权重施加熵约束，缩短每个像素的高斯列表长度，可直接嵌入现有 3DGS 训练流程以降低泼溅渲染开销；该思路也可迁移到其他基于射线采样的表示（如神经辐射场）的加速。
边缘争夺信任：面向点云建筑重建的组相对边缘优化
Edges Compete for Trust: Group Relative Edge Optimization for Building Reconstruction from Point Clouds
把一对一边匹配的稀疏监督换成基于几何对齐质量的组内相对奖励，再转成置信度分布做交叉熵监督，这个思路可直接迁移到任何「候选提案多、标注少」的检测/线框/关键点任务上，且不增加推理开销。