既然这位 Postdoc 是 纯 CV 背景 且战绩彪炳（一年三篇 CVPR 这种属于 “CV Sniper” 级别），他的强项在于**“审美品味”（知道什么样的 Story 能中）和"应试技巧"（知道 Reviewer 想要什么）**。他可能不懂机器人的运动规划，但他一定懂视频生成（Video Generation）和注意力机制（Attention）。

除了 CVPR / ICCV / ECCV（计算机视觉三大顶会），你还需要了解以下会议，以便和他讨论备选方案：

  • ICLR / NeurIPS (NIPS)：偏 AI 理论和深度学习架构，如果你的 Memory 机制在数学或架构上有新意，这里也是顶级选择。

  • CoRL (Conference on Robot Learning)：这是 Robotics + AI 的顶会，比 ICRA/IROS 更硬核，非常适合 World Model 这类工作，且对实验的 Real-world 要求没那么严苛，看重 Simulation 效果。

  • WACV：CV 领域的 Tier 1.5 会议，也是很好的去处，如果赶不上 CVPR 的话。

以下是为你定制的提问清单，重点在于**“挖掘他的 CV 经验来弥补你的算力短板”**：
baseline 了解
预训练坑太多, 千万不要碰 tricks 太多了… 不做全结合只做后训练

首先了解CV + world model + Navigation 层层递进的最前沿
然后开始吧memo sys 做好. 找解决办法.
先从25篇引用开始. 再找引用的引用. 很重要的是 . 用AI abstract 来做筛选 顺藤摸瓜

然后要小实验 证明Worldmem 存在显著的问题
不要关注sector问题 只要能解决我问题的文章都是好文章

是缩小上下文

attention map
memory forcing
要实时更新
给memo sys 找两个backbone 最好是同一个 导航+WM这种. 然后 理论支持做好 不能只靠经验函数,
画表时要 装作自己没有记忆, 要假装审稿人 啥都不懂

第一部分：把脉与定调 (Positioning & Story)

目的是利用他对 CV 圈风向的敏锐度，确定你的卖点。

  1. 关于"卖点"的选择：

    • “在 CV 社区看来，World Model 目前的痛点是什么？是生成的画质（Fidelity），还是时空一致性（Spatiotemporal Consistency）？我的工作主要改进了长时一致性，这个 Story 在 CVPR 这个级别的会议上够 ‘Sexy’ 吗？”

    • （CV 圈有时候很看重"视觉效果"，你需要确认你的改进是否在他们关心的点上。）

  2. 关于"题目"的包装：

    • “如果投 CV 会议，题目里带 ‘Navigation’ 会不会反而这就让 Reviewer 觉得这是一个 Robotics 的工作而不想看？我们要不要把它包装成一个更通用的 ‘Long-term Consistent Video Generation from Action Inputs’ 的问题？”

    • （这是一个很关键的策略，去 Robotics 味儿，往 General Vision 上靠。）

第二部分：应对"算力贫穷"的技巧 (Survival Tricks)

这是你最需要他传授"黑魔法"的地方。

  1. 关于"小模型"的生存之道：

    • “您之前的 Paper 里，有没有遇到过算力不如 Baseline（比如 Meta/Google）的情况？在写 Paper 时，有没有什么 写作话术（Rhetoric） 可以让 Reviewer 忽略我在绝对指标上的劣势，专注于我的架构创新？”

    • （比如：是否应该强调 Training Efficiency？或者强调这是一个 Plug-and-play 的模块？）

  2. 关于 Visualization（可视化）的 Trick：

    • “我看您的 Paper 里图表都画得非常精美。针对我的 Memory Attention 机制，您建议我画哪种类型的**可视化图（Visualization）**来证明它真的在工作？是画 Attention Map 的热力图？还是把 Retrieved 的历史帧贴在预测帧旁边？哪种在 CV 圈更吃香？”

    • （CV Reviewer 非常吃"漂亮的图"这一套，甚至比表格数据更重要。）

第三部分：实验设计的"及格线" (The Bar for Experiments)

CV 的实验标准和 Robotics 不一样，你需要他划定界限。

  1. 关于数据集（Dataset）的认可度：

    • “我目前主要跑了 SCAND 和 TartanDrive 数据集。在 CV 领域，大家对这些 Robotics 数据集熟悉吗？我是否需要跑一个更通用的 CV 数据集（比如 RealEstate10K 或其他 Video 数据集）来证明我的方法的泛化性？还是说守在 Robotics 数据集上就够了？”

  2. 关于 Baseline 的选择：

    • “除了 NWM，您觉得我还需要对比其他的 Video Generation 模型吗（比如 SVD, AnimateDiff 这种纯视觉的模型）？还是说只对比 World Model 类的竞品（如 DreamerV3, PathDreamer）就足够了？”

  3. 关于 User Study（用户调研）：

    • “现在发 CVPR，针对生成类任务，User Study (人工打分) 是必须的吗？如果是，大概需要找多少人、评测多少视频才算是一个 solid 的实验？”

第四部分：投稿策略 (Submission Strategy)

  1. 会议推荐：

    • “基于我现在的工作量（复现+改进+初步实验），您觉得冲击 CVPR 2026（通常6月开会，11月截稿）的胜算大，还是转投 CoRL 或 ICRA 这种 Robotics 会议更稳？如果投 CV 会议，我们要不要考虑 WACV 或者 ECCV？”

  2. 合作模式：

    • “如果在后续 Paper 写作中涉及到具体的 Math Formulation（数学公式推导）或者架构图的精修，这部分通常是您来把关吗？”

💡 谈话时的策略建议：

  • 带上你的可视化 Demo：既然他是 CV 背景，不要只给他看表格数据。把你报告里那个 “NWM 发生瞬移/模糊” vs “LT-NWM 保持稳定” 的对比视频（GIF）直接展示给他看。CV 人是视觉动物，一眼看出的对比最能打动他。

  • 表现出你的工程能力：你可以顺便提一句：“我已经把 Data Pipeline 和 Training Loop 都写好了，只要定下实验方案，我可以很快跑出结果。” 让他知道你是一个**“Execution 强”**的合作者，这会让他更愿意投入精力指导你发 Paper。

  • 关于"不懂 Robotics"：如果他问到具体的导航规划问题，你可以说：“Robotics 的具体 Metric（如碰撞率）我可以负责，但我更希望从您这里学到如何从 Representation Learning（表征学习） 的角度去写这个故事。” 这样就把话题拉回了他的舒适区。