语义场理论（SFT）起源于对语言游戏中强反形式主义解读的哲学批判，发展为一种用于词汇语义、高阶组合及稳定解释的计算模型。本文重构了该理论的发展历程，提出了适合计算语言学与表征学习独立评估的数学核心。核心观点是通过语义场表达的词汇表示、上下文变形、定义于词子集的交互项及语义能量动力学支配的稳定机制，构建可计算的语言组织层面。文章提供了五个形式元素：定义语义场模型元组结构，证明乘积场交互的高斯闭合性，使用莫比乌斯反演分解任意阶不可约交互，提出交互阶谱度量语义场质量分布，及通过能量泛函最小化实现稳定解释。示例展示了用高斯语义场表示“三词夏日”组合的Python实现和流程图。此成果不是自然语言意义的完整理论，也不替代语言的社会、语用或规范性解释。
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本研究深化了语义场理论的数学基础，提出了新颖的高阶交互分解方法及稳定解释框架，对计算语言学和语义表示学习具有重要意义。它为理解词汇语义的复杂组成和上下文依赖提供了理论和计算工具，推动自然语言处理领域的模型创新。
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真实视频去模糊因运动模式多样、退化复杂及真实训练数据匮乏而具挑战性。RealVDeblur提出了一个高效生成框架，通过基于3D高斯点云和高帧率视频的大规模物理真实模糊合成，提供逼真训练数据覆盖摄像机及物体运动模糊。采用视频扩散先验，禁用VAE的时间压缩并采用逐帧编码以适应帧间模糊变化。为长视频实用，设计了一步生成器和训练免费时序窗口掩码，实现稳定推理与恒定内存。实验证明在多个真实基准上具备优异视觉质量、语义一致性及时间连贯性，并提升三维重建对强模糊视频的鲁棒性。
最新的三维生成模型利用大规模先验和扩散架构，从单张图像生成高质量几何形状，但通常假设视野完整且仅用单视角输入，限制了在多视角、遮挡或编辑等场景的应用。Axolotl3D提出了一种多模态且具备遮挡感知的三维生成模型，联合条件输入包括图像、可见性掩码、相机参数和部分点云。部分点云作为几何锚点促进准确的形状补全，而相机参数确保多视角在共享三维坐标系下的一致对齐。该模型通过统一训练策略，从大规模三维数据合成多样化条件，实现了跨模态稳健推理。在Toys4K和OmniObject3D数据集上，Axolotl3D在干净和遮挡条件下均取得了最先进的表现，并在实际重建与几何一致编辑中表现出色。
计算机辅助设计（CAD）无处不在，几乎所有现代物体都是用可编辑的CAD工具设计的。然而，由于原生可编辑和参数化格式的CAD数据集匮乏（尤其是边界表示B-Rep），开发数据高效的方法变得非常重要。本文提出了一种新的自监督预训练任务——掩码拓扑建模（MTM），利用B-Rep特有的面邻接图结构，要求编码器重建该结构。MTM通过掩盖部分边并训练一个小型头部从编码器处理后的面特征预测每条掩盖边的凸性和曲线类型。结合MoCo风格的动量队列对比学习、基于B-Rep的增强、BFS连通面区域掩码重建目标，在ABC数据集和新生成数据集上预训练，展示了多项基准测试中的强劲表现。