📚 预训练¶

📷 CVPR2026 · 4 篇论文解读

Evidential Transformation Network: Turning Pretrained Models into Evidential Models for Post-hoc Uncertainty Estimation: 本文提出 Evidential Transformation Network (ETN)，一个轻量级后置模块，通过在 logit 空间学习样本相关的仿射变换，将预训练分类器或 LLM 转化为证据模型，以最小的计算开销实现可靠的不确定性估计。
Linking Modality Isolation in Heterogeneous Collaborative Perception: 提出 CodeAlign 框架，通过码本构建离散代码空间和跨模态 Feature-Code-Feature (FCF) 翻译，首次解决异构协同感知中不同模态从未在训练数据中共现的"模态隔离"问题，仅需 HEAL 8% 训练参数、通信量降低 1024 倍，同时达到 SOTA 感知性能。
Unlocking Pre-trained Weights: Parameter Inheritance for Zero-Shot Initialization: PITH 用图超网络给目标网络动态生成「投影矩阵」，把预训练大模型的内部权重直接投影到任意尺寸的目标 ViT 上完成初始化，使得初始化后的网络无需任何训练就能直接用——在 ImageNet-1K 上 ViT-Base 零样本精度 53.35%，比上一代 SOTA（TAL）高 6.54%。
Watch and Learn: Learning to Use Computers from Online Videos: 提出 Watch & Learn (W&L) 框架，通过逆动力学模型 (IDM) 将互联网上的人类计算机操作视频自动转化为可执行的 UI 轨迹数据，生成 53K+ 高质量轨迹，作为 ICL 示例或 SFT 训练数据显著提升各类 CUA 性能。