近期字节级大型语言模型通过将字节动态分组为不同大小的片段，实现了无分词建模的竞争力。然而，现有字节片段架构对所有片段采用相同的密集前馈计算，无法根据片段语义和粒度变化调整模型容量。本文提出EntropyMoE，一种针对动态字节片段设计的专家混合（MoE）架构，用Top-K专家层替代全局片段Transformer中的密集前馈模块。路由器基于片段熵选择专家，利用熵与长度共同定义特征空间以调控专家专门化，达到稀疏条件计算。实验显示，EntropyMoE在保持下游任务准确率的同时，实现了匹配稠密与稀疏基线中的最低持出比特熵值，证明了基于片段熵的路由有效性，并扩展了MoE模型在无分词表示中的应用。
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EntropyMoE通过利用动态字节片段的熵信息，实现了条件稀疏计算，有效提高了模型在无分词场景下的适应性和计算效率，推动了LLM建模方式的创新，是当前字节级无分词模型领域的重要进展。
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UAV3DCrop是一个公开数据集，包含大规模无人机多角度农作物图像，覆盖玉米、大豆、小麦和燕麦等作物，用于评估三维重建技术在重复农田监测中的表现。该基准测试包含七种场景优化方法和四种预训练模型的多指标对比，评估包括图像外观、深度和冠层高度恢复。结果显示不同方法在不同指标上表现不一，当前三维重建技术尚未能兼顾外观、几何和度量精度，且预训练模型中仅有部分能恢复准确的尺度，表明农业场景的三维重建仍具挑战。数据集公开提供，促进精准农业视觉技术发展。
准确估计森林高度对于碳核算、生物多样性监测和生态系统管理等应用至关重要。虽然深度学习方法能提供准确预测，但通常无法量化预测不确定性，这在稀疏标注和地理分布变化的地理空间环境中尤为重要。本文研究了用于森林高度估计的深度证据回归（DER），基于TreeUQ基准数据集，利用Sentinel-1/-2多模态卫星数据和巴伐利亚州的树木清单数据，提出了适应极端标签稀疏性的掩码证据损失。采用U-Net结构，实现树高及其不确定性的一次性预测。实验表明，DER在保持与确定性U-Net相当性能的同时，能有效提供校准良好的不确定性估计，展示了证据学习在地球观测数据不确定感知森林结构估计中的潜力。