Baidu（百度）

ConSA: Controllable Sparsity in Hybrid Attention via Learnable Allocation

ConSA: 通过可学习分配实现混合注意力中的可控稀疏性

Yao Chen, Yinqi Yang, Junyuan Shang, Xiangzhao Hao, Simeng Zhang, Yilong Chen, Tingwen Liu, Shuohuan Wang, Dianhai Yu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 提出ConSA框架，通过L0正则化和增广拉格朗日约束学习全注意与滑动窗口注意的最优分配，实现用户指定的稀疏目标，在0.6B和1.7B规模LLM上优于规则基线，并发现底层SWA与中层FA的集中分配模式。

MapAgent: An Industrial-Grade Agentic Framework for City-scale Lane-level Map Generation

MapAgent: 一个工业级的城市规模车道级地图生成智能框架

Deguo Xia, Zihan Li, Haochen Zhao, Dong Xie, Yuyao Kong, Xiyan Liu, Jizhou Huang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Baidu（百度） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

AI总结 提出MapAgent框架，通过结合视觉语言模型和约束感知推理，在验证驱动的Judge-Planner-Worker循环中修正车道地图生成中的规范违规问题，实现城市规模的高自动化生产。

Comments Accepted by KDD 2026