纽约大学团队提出新型AI注视点追踪框架FovealNet，通过事件驱动裁剪（减少64.8%无关像素）和动态令牌修剪策略，显著提升VR注视点渲染效率。该技术将系统延迟降低1.42倍，追踪精度提升13%，并支持多分辨率动态适配，解决了传统方案因长尾误差导致的视觉错位问题，为高性能注视点渲染系统提供优化基础。