BA-T是一种用于两视图光束平差法的迭代Transformer，受经典BA启发，将BA风格的结构化更新实现为隐式token空间中的可重复层。不同于传统前馈3D重建模型依赖深度解码器堆叠，BA-T基于潜在残差通过单一轻量层逐步精炼位姿和重建结果。实验显示，BA-T在迭代中持续提升精度，实现比传统解码器更强的跨视图一致性，并以仅16%的decoder参数匹配或超越更大模型。代码已开源。