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BYD(比亚迪)

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2608.22274 2026-08-25 cs.CL cs.AI cs.LG 新提交

Length-Adaptive Decoding for Masked Diffusion Machine Translation

面向掩码扩散机器翻译的长度自适应解码

Yan Zhan, Mengkai Hou, Wanting Zhang, Zhijun Gao

机构 * Peking University(北京大学) BYD Company Limited(比亚迪股份有限公司)

AI总结 针对掩码扩散机器翻译的长度决策问题,提出无训练的Entropy-Valley长度选择器,在多个翻译方向上显著优于基线,性能接近同数据训练的LLaMA-3-8B自回归模型。

Comments Accepted to the Main Conference of EMNLP 2026. 22 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Entropy-Valley/Entropy-Valley ; dataset and model: https://huggingface.co/collections/YanZhanPKU/entropy-valley

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2607.20988 2026-07-24 cs.CV cs.AI 新提交

HyWorldVLA: A Vision-Language-Action Model with Hybrid World Modeling for Autonomous Driving

HyWorldVLA:一种用于自动驾驶的具有混合世界建模的视觉-语言-动作模型

Quanfu Yu, Xian Wu, Hao Xu, Liulong Ma

机构 * Automotive New Technology Research Institute, BYD Company Limited(比亚迪汽车新技术研究院)

AI总结 研究针对自动驾驶中视觉-语言-动作模型的不足,提出HyWorldVLA框架,统一像素级监督与潜在表征学习。预训练阶段预测视频潜在并重建帧,微调阶段预测潜在特征生成轨迹,实验表明其性能优于基线,还建立了世界模型噪声鲁棒性评估新基准。

Comments 20 pages with 13 figures

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2505.12311 2026-02-04 cs.RO

Scene-Adaptive Motion Planning with Explicit Mixture of Experts and Interaction-Oriented Optimization

场景自适应运动规划与显式专家混合及交互导向优化

Hongbiao Zhu, Liulong Ma, Xian Wu, Xin Deng, Xiaoyao Liang

机构 * Automotive New Technology Research Institute, BYD Company Limited(比亚迪公司自动驾驶新技术研究院)

AI总结 本文提出EMoE-Planner,通过显式专家混合和交互导向优化,解决复杂城市环境中自主驾驶轨迹规划的多模态、场景多样性和环境交互问题,实现超越传统规则算法的性能。

Comments Main text 10 pages with 7 figures

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2602.02002 2026-02-03 cs.CV

UniDriveDreamer: A Single-Stage Multimodal World Model for Autonomous Driving

UniDriveDreamer: 一种用于自动驾驶的单阶段多模态世界模型

Guosheng Zhao, Yaozeng Wang, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Tingdong Yu, Guan Huang, Yongchen Zai, Ji Jiao, Changliang Xue, Xiaole Wang, Zhen Yang, Futang Zhu, Xingang Wang

机构 * GigaAI(极佳科技) CASIA BYD

AI总结 UniDriveDreamer是一种用于自动驾驶的单阶段多模态世界模型,通过统一的多模态生成方法提升视频和激光雷达数据合成的性能。

Comments 16 pages, 7 figures

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2602.01277 2026-02-03 cs.CV

TF-Lane: Traffic Flow Module for Robust Lane Perception

TF-Lane:用于鲁棒车道感知的交通流模块

Yihan Xie, Han Xia, Zhen Yang

机构 * BYD Company Limited(比亚迪公司)

AI总结 TF-Lane通过引入交通流信息提升车道感知鲁棒性,实现在NuScenes数据集上mAP提升达4.1%

Comments 9 pages, 7 figures, 7 tables

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2403.07503 2024-10-27 cs.LG

Constrained Optimal Fuel Consumption of HEV: A Constrained Reinforcement Learning Approach

Shuchang Yan

机构 * Product Planning and New Auto Technologies Research Institute, BYD Auto Industry Company Limited(比亚迪汽车工业有限公司产品规划与新汽车技术研究院)

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

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