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现有资料不足以回答该问题。用户所问的「论文1与既有自主恢复方法在实验场景（理想化 vs 真实动力学）上的对比结果」，在提供的三条资料中均无对应内容。可确认的部分：

资料1的主题是 DK-VLM，一种用 3D 几何位置增强视觉语言模型空间推理的方法：它提出双核注意力机制，将 3D 几何位置直接注入注意力计算，并引入参考系组合监督，使模型能跨视角更新空间判断1。其评测是六个空间基准，VSI-Bench 达 74.33，并保持通用视频理解能力1。其中没有涉及「自主恢复方法」「理想化 vs 真实动力学」实验场景的对比。
资料2讨论垂直切片 Wasserstein 距离（VSW），用于比较元测度，属于最优传输与度量理论方向2，与自主恢复无关。
资料3讨论 Verus/Rust 形式化验证中正确性反馈对规范完整性审计的抑制效应（无反馈见证率 59.0% vs 纠正反馈 27.1%；保留见证后修复成功率 81.3% vs 62.5%）3，同样不涉及自主恢复或动力学场景对比。

因此，无法基于现有资料给出该对比结果；建议补充论文1的完整正文（尤其是实验设置与 baseline 对比章节），或确认所引论文编号是否对应正确。

继续追问

DK-VLM 在 VSI-Bench 等六个空间基准上的具体 baseline 有哪些？DK-VLM 的双核注意力机制具体如何注入 3D 几何位置？论文[3]中『先保留并认证失败证据再修复』的流程能否迁移到其他验证工具链？

参考来源

3 条

1站内DK-VLM用几何位置增强视觉语言模型空间推理DK-VLM提出双核注意力机制，将3D几何位置而非重建特征直接注入注意力计算，并引入参考系组合监督训练模型跨视角更新空间判断。在六个空间基准上取得最高平均分，VSI-Bench达74.33，同时保持通用视频理解能力。Hugging Face Papershttps://huggingface.co/papers/2610.22356 2站内Vertical Sliced Wasserstein Distances for Meta-Measures论文提出垂直切片 Wasserstein 距离（VSW），用于比较观测本身即为概率测度的元测度（P(P(Ω))）。它用连续测试函数投影内层测度，再用一维 Wasserstein 距离比较，避免高维最优传输的高昂开销，并证明其为有效度量、可度量弱收敛且具维度无关的统计收敛性，还给出粒子梯度用于元测度的梯度传输。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20743 3站内When Correctness Feedback Erases Evidence: Phase-Separated Completeness Auditing in Verus论文发现：在 Verus/Rust 形式化验证中，正确性反馈会抑制规范完整性审计所需的证据。无反馈独立发现产生的认证见证率（59.0%）远超纠正反馈循环（27.1%），且该优势跨模型家族成立。保留这些见证可显著提升规范修复成功率（81.3% vs 62.5%），提示审计与修复目标相悖，应先保留并认证失败证据再修复。arXiv cs.AIhttps://arxiv.org/abs/2610.20676

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3 条 · 点击可看原文全文与中文译文

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大模

DK-VLM用几何位置增强视觉语言模型空间推理

DK-VLM提出双核注意力机制，将3D几何位置而非重建特征直接注入注意力计算，并引入参考系组合监督训练模型跨视角更新空间判断。在六个空间基准上取得最高平均分，VSI-Bench达74.33，同时保持通用视频理解能力。

大模型·Hugging Face Papers·5 天前

#vlm

其他

Vertical Sliced Wasserstein Distances for Meta-Measures

论文提出垂直切片 Wasserstein 距离（VSW），用于比较观测本身即为概率测度的元测度（P(P(Ω))）。它用连续测试函数投影内层测度，再用一维 Wasserstein 距离比较，避免高维最优传输的高昂开销，并证明其为有效度量、可度量弱收敛且具维度无关的统计收敛性，还给出粒子梯度用于元测度的梯度传输。

其他·arXiv cs.LG·5 天前

#optimal-transport

大模

When Correctness Feedback Erases Evidence: Phase-Separated Completeness Auditing in Verus

论文发现：在 Verus/Rust 形式化验证中，正确性反馈会抑制规范完整性审计所需的证据。无反馈独立发现产生的认证见证率（59.0%）远超纠正反馈循环（27.1%），且该优势跨模型家族成立。保留这些见证可显著提升规范修复成功率（81.3% vs 62.5%），提示审计与修复目标相悖，应先保留并认证失败证据再修复。

大模型·arXiv cs.AI·5 天前

#formal-verification