TRACE拆分隐变量耦合更新，自测InterAct接触指标领先
作者自测称在InterAct上接触精确率、召回率与F1均为所比较方法中最高，但幅度与复现条件未披露。
重要性局部证据E2 未复现写法快讯
把身体、物体和手部运动拆成独立隐变量再耦合更新，作者自测在InterAct上的接触精确率、召回率与F1达到所比较方法中最高。
此前方法未做这种分路建模；该框架名为 TRACE，分别编码三路运动，用完整交互状态预测每一路的速度，并在解码后的动作上施加几何损失来约束接触与物体相对运动，同一模型可从两路补全缺失的第三路。
作者在 InterAct、OMOMO 和 BEHAVE 三个数据集上报告，联合补全训练改善了生成，冻结的流特征也提升了交互理解；摘要称在 InterAct 上接触指标领先，但未给出幅度、硬件与训练规模，也未说明第三方复现，因此这是作者自测结果。
预印本 9 月 26 日提交、9 月 29 日更新至 v2，尚无第三方复现。