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SPARC 引入了一种贝叶斯-保形不确定性层用于运动预测，在 NLL 和组合标准上排名第一，并提供高效的、校准的不确定性估计。
INTraJ 是一个统一的轨迹预测框架，将社会影响分解为两个阶段：利用未来社会信息进行规划，以及从残差中产生局部反应，在 Argoverse 2、ETH/UCY 和 SDD 基准上取得了最先进的结果。
MolmoMotion是一种新的语言引导的3D运动预测模型，它从视频帧和动作描述中预测未来的3D点轨迹，性能优于现有方法。同时，该模型还发布了一个大型数据集（MolmoMotion-1M）和一个基准（PointMotionBench）。