本研究提出了一种名为GETER的结构感知生成框架，旨在提升大型语言模型在时态推理中的可解释性。通过广泛的基准评估，实验结果表明该框架在性能和泛化能力上表现优异。

本研究探讨了多模态蛋白质语言模型在三维结构离散化中的信息损失问题，提出了改进的生成建模和结构感知架构，显著提升了结构生成的多样性和蛋白质折叠能力，推动了大规模模型的结构建模进展。

3D高斯喷洒是一种实时可控的3D重建方法，具有快速渲染和动态重建的优点。本文综述了GaussianPro、RAIN-GS和GauStudio等新方法的最新进展，强调了其在复杂场景中的应用和性能提升。此外，研究提出了结构感知高斯喷洒方法，显著改善了渲染质量和模型大小，推动了该技术的发展。

研究人员提出了一种名为AiSDF的基于结构感知的在线有符号距离场（SDF）重建框架，可以推断场景的潜在结构并估计支撑结构的平面区域，提供显式平面地图。该框架在保持高层结构的同时增强细节，能够隐式地重建对象的细节，并在房间尺度的场景中显式地重建结构。

该文章介绍了一种基于手绘草图的3D建模方法，采用端到端的方式，引入了轻量级生成网络和结构感知对抗训练，并通过Stroke Enhancement Module（SEM）捕捉结构信息，提升性能。实验证明该方法在合成和真实数据集上具有最先进的性能。