Alibaba（阿里巴巴）

Video = World + Event Stream

视频 = 世界 + 事件流

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Yupeng Shi, Wei Wang, Mengyang Feng, Cheng Yu, Chen Liang, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuxiang Bao, Yuzheng Wang, Zhiwei Lin, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究提出Wan-Streamer v0.3，将视频视为世界加事件流，据此有通用预训练任务，应用于实时全双工视听交互，保留v0.2运行点，为实时下游任务提供能力。

Comments website: https://wan-streamer.com/v0.3/

Wan-Dancer: A Hierarchical Framework for Minute-scale Coherent Music-to-Dance Generation

万舞者：一种用于分钟级连贯音乐到舞蹈生成的分层框架

Mingyang Huang, Peng Zhang, Li Hu, Guangyuan Wang, Ruoshi Zhang, Yi Lu, Gang Cheng, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 针对从音乐生成舞蹈视频的挑战，提出万舞者分层框架，解耦过程为全局关键帧规划和局部时间细化，利用音乐上下文确保连贯，通过动态帧率自适应等创新，突破时长限制，在多舞蹈类型上表现出色，达新的技术水平。

Comments project: https://humanaigc.github.io/wan-dancer-project/, code: https://github.com/Wan-Video/Wan-Dancer, modelscope: https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan-Dancer-14B, huggingface: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B

Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective for Node Classification? A Causal Perspective

异构图神经网络在节点分类中真的有效吗？因果视角

Xiao Yang, Xuejiao Zhao, Zhiqi Shen

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY), Nanyang Technological University（老年人积极生活卓越研究中心（LILY），南洋理工大学） ； Alibaba-NTU Singapore Joint Research Institute (ANGEL), Nanyang Technological University（阿里巴巴-南洋理工大学新加坡联合研究机构（ANGEL），南洋理工大学） 纠错

AI总结 从模型架构和异构信息角度研究异构图神经网络用于节点分类，通过复现实验和因果中介分析框架，发现模型架构和复杂度对性能无因果效应，异构信息通过增加同质性等产生正向因果效应。