ByteDance（字节跳动）

ACTS-SQL: Agentic and Critic-Oriented Tree-Structured SQL Correctness with Large Language Models

ACTS-SQL：基于大型语言模型的面向智能体与评判器的树结构化SQL正确性校验

Xinmei Huang, Jie Song, Peng Li, Fuxin Jiang, Jing Zhang, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Chenming Liu, Tao Yang, Maoyin Liu, Wenda Li, Hong Chen, Cuiping Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

AI总结 本文提出无训练框架ACTS-SQL，将SQL修正建模为计划引导的树结构化调试过程，集成执行校验与诊断工具，在BIRD-Critic基准及火山引擎TLS生产环境中均实现显著准确率提升。

DanceOPD: On-Policy Generative Field Distillation

DanceOPD：在策略生成场蒸馏

Wei Zhou, Xiongwei Zhu, Zelin Xu, Bo Dong, Lixue Gong, Yongyuan Liang, Meng Chu, Leigang Qu, Lingdong Kong, Wei Liu, Tat-Seng Chua

机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； NUS（新加坡国立大学） ； UMD（马里兰大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出DanceOPD框架，通过将每个样本路由到能力场并查询低噪声学生诱导状态，用速度MSE损失训练流匹配模型，实现文本到图像、局部编辑和全局编辑的多能力组合，提升目标能力同时保持生成质量。

Comments Technical Report; 42 pages, 14 figures, 9 tables; Project Page at https://danceopd.github.io/ GitHub Repo at https://github.com/worldbench/DanceOPD

Designing Reinforcement Learning for Diffusion Models: A Unified Path-Space View

为扩散模型设计强化学习：统一的路径空间视角

Yixian Xu, Yuanrui Zhang, Shengjie Luo, Liwei Wang, Di He

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文从路径空间视角统一了扩散模型RL算法的原理，推导得到降方差值梯度形式，提出多样本KDE估计器和尺度受限权重族，在SD3.5-M等模型上验证了方法有效性并优于基线。

Comments 29 pages, 9 figures, 4 tables; work in progress

ShortOPD: Recovering Pruned LLMs with Short-to-Long On-Policy Distillation

ShortOPD：通过短到长的策略蒸馏恢复剪枝后的语言模型

Qingyu Zhang, Qianhao Yuan, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Le Sun, Ming Xu, Jiarui Li

机构 * ByteDance（字节跳动） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究结构化剪枝在语言模型自由形式生成任务中存在的问题，提出ShortOPD方法，通过短到长的策略蒸馏，检测重复后缀，合理分配展开预算，有效提升压缩模型分数，减少训练时间和展开令牌，推动结构化剪枝接近可部署的生成质量。

Generation as Auxiliary Supervision: Enhancing Visual Understanding at Zero Inference Overhead via Decoupled Embedding Prediction

作为辅助监督的生成：通过解耦嵌入预测以零推理开销增强视觉理解

Zhongbin Guo, Jiahao Xie, Dongling Xiao, Qianle Wang, Ruiqi Lu, Xiaomin He, Wanxuan Sun, Cheng Yang

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本研究提出GAS框架，将视觉生成作为辅助监督，通过解耦MoT架构的NEP实现零推理开销，提升了多模态理解尤其是感知与空间理解能力。

Avatar-Forever: Decoupled Parallel Training for High-Quality Real-Time Infinite Avatars

Avatar-Forever：用于高质量实时无限虚拟形象的解耦并行训练

Ruibin Li, Tao Yang, Zhiyuan Ma, Fangzhou Ai, Shilei Wen, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； ByteDance（字节跳动） ； AMD（超威半导体公司） 纠错

AI总结 Avatar-Forever是一种解耦并行训练框架，通过双分支设计与ForeverCache机制，在单张H100 GPU上实现27.2 FPS的768x512音频驱动无限虚拟形象生成，保障质量与效率，推进稳定数字人研究。

The Path to Self-Evolving Clinical Systems: Scaling Medical Agents from Assistance to Autonomy

自我进化临床系统之路：将医疗智能体从辅助扩展到自主

Chunzheng Zhu, Lei Tian, Bohan Tan, Ziqi Zhou, Yuxuan Sun, Yijun Wang, Chengchao Lv, Yilin Wen, Yijun He, Jinghao Lin, Yihang Chen, Chee Wei Tan, Qianshan Wei, Lei Zhao, Bin Pu, Kenli Li, Yuan Xue, Jianxin Lin

机构 * Hunan University（湖南大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Duke University（杜克大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 研究探讨大语言模型等对医疗智能体的重塑，从临床部署出发，将其形式化为决策系统并给出自主性分类。沿统一框架扩展，强调临床环境扩展为关键方向，定位临床自我进化为前沿，还研究了多领域应用及挑战，提供医学成像系统路线图。

Comments Project page: https://github.com/zhcz328/Awesome-Medical-Agents

Diffusion Probe: Generated Image Result Prediction Using CNN Probes

扩散探针：利用CNN探针进行生成图像结果预测

Benlei Cui, Bukun Huang, Zhizeng Ye, Xuemei Dong, Tuo Chen, Hui Xue, Dingkang Yang, Longtao Huang, Jingqun Tang, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Laboratory for Statistical Monitoring and Intelligent Governance of Common Prosperity, School of Statistics and Data Science, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学统计与数据科学学院共同富裕统计监测与智能治理实验室） ； Southeast University（东南大学） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； ByteDance Inc.（字节跳动有限公司） 纠错

AI总结 本文提出Diffusion Probe框架，通过早期扩散交叉注意力分布预测最终图像质量，提升文本生成图像的效率与质量。

Comments CVPR 2026

TC-Padé: Trajectory-Consistent Padé Approximation for Diffusion Acceleration

TC-Padé：轨迹一致的Padé近似用于扩散加速

Benlei Cui, Shaoxuan He, Bukun Huang, Zhizeng Ye, Yunyun Sun, Longtao Huang, Hui Xue, Yang Yang, Jingqun Tang, Zhou Zhao, Haiwen Hong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） 纠错

AI总结 提出轨迹一致的Padé近似方法，通过有理函数建模特征演变，实现低步数下的高效扩散模型加速。

Comments CVPR 2026

OpenVE-3M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Instruction-Guided Video Editing

OpenVE-3M: 一种大规模高质量的指令引导视频编辑数据集

Haoyang He, Jie Wang, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Xingyuan Bu, Qiangpeng Yang, Shilei Wen, Lei Xie

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 OpenVE-3M是一个大规模高质量的指令引导视频编辑数据集，包含多种编辑类型，通过精心设计的数据管道生成，并展示了高效的5B模型在基准测试中的卓越性能。

Comments Accepted by ECCV'26. Project page: https://lewandofskee.github.io/projects/OpenVE

Grounding Large Language Models as Generalizable Policies in Network Control

大语言模型作为网络优化的通用策略

Duo Wu, Linjia Kang, Zhimin Wang, Fangxin Wang, Wei Zhang, Chongbo Sun, Xuefeng Tao, Wei Yang, Le Zhang, Wenwu Zhu, Peng Cui, Zhi Wang

机构 * Bytedance（字节跳动） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出Trailblazer框架，利用大语言模型实现跨任务和环境的通用网络策略，通过网络对齐和策略协作机制提升效率与泛化能力。

Comments Arxiv version. Official version has been submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing

DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding

DAEP：面向医学视频语料时序答案 grounding 的难度感知证据规划

Tianjian He, Yujie Liu, Zhiping Huang, Changbo Xu

机构 * TikTok, ByteDance（字节跳动TikTok） ； Beijing Institute of Graphic Communication（北京印刷学院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

AI总结 BIGC团队提出DAEP方案，通过多模态证据排名与难度感知规划，在NLPCC 2026共享任务中以0.2728的平均得分获第一名，提升了医学视频时序答案定位的性能。

Comments 12 pages, 2 figures, 5 tables, accepted by NLPCC 2026 Shared Task Track 3

DreamOmni3: Scribble-based Editing and Generation

DreamOmni3：基于涂鸦的编辑与生成

Bin Xia, Bohao Peng, Jiyang Liu, Sitong Wu, Jingyao Li, Junjia Huang, Xu Zhao, Yitong Wang, Ruihang Chu, Bei Yu, Jiaya Jia

机构 * CUHK（香港中文大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 DreamOmni3通过结合文本、图像和自由手绘涂鸦，实现更灵活的图形用户界面编辑与生成，解决了复杂编辑任务中的数据创建和框架设计问题。

Alpha as an Efficiency Signal: Visibility-Routed RGBA Image-to-Video Generation

Alpha作为效率信号：可见性路由的RGBA图像到视频生成

Zhe Li, Honghao Qiao, Zhixin Xu, Qijie Wang, Bo Peng, Dawei Li

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对游戏RGBA视频生成的数据集与效率问题，提出可见性路由的RGBA视频生成模型，实现了更低FVD与1.2倍推理加速，质量下降可忽略。

Dynamic Distribution-Aware Uncertainty Tracking in Vision-Language Representation Learning

视觉-语言表示学习中的动态分布感知不确定性跟踪

Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Shufan Yang, Haoru Chen, Qing Gu

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型事后不确定性量化方法忽略测试分布动态性的问题，提出DDA-UQ框架，通过高斯混合模型建模嵌入空间，实现动态不确定性估计，性能优于现有最优方法。

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

Comments Preprint

LLMVisor: A Real-Time Latency Attribution Model for Multi-Tenant LLM Serving

LLMVisor：面向多租户大语言模型（LLM）服务的实时延迟归因模型

Shuowei Jin, Xueshen Liu, Jiaxin Shan, Le Xu, Tieying Zhang, Liguang Xie, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对多租户LLM服务中联合批处理导致的延迟归因难题，提出基于屋顶线模型的LLMVisor实时延迟归因模型，在微秒级高效运行，相比基线方法大幅降低预填充和解码阶段的相对误差

On-Policy Self-Distillation without Any Supervision

无任何监督的在线策略自蒸馏

Yijiang Li, Bingyang Wang, Yijun Liang, Yunjie Tian, Di Fu, Nuno Vasconcelos

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本研究提出无监督在线策略自蒸馏（U-OPSD），仅用模型自身生成结果实现在线策略自蒸馏，在多数学基准上优于基础模型，部分场景超越OPSD、GRPO等监督方法。

Comments Project page at https://williamium3000.github.io/u-opsd/ and code at https://github.com/williamium3000/u-opsd

dots.tts Technical Report

dots.tts 技术报告

Shi Lian, Changtao Li, Bohan Li, Hankun Wang, Da Zheng, Junfeng Tian, Yufeng Ma, Colin Zhang, Kai Yu

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出一个20亿参数的连续自回归TTS基础模型，通过多目标AudioVAE、全历史条件流匹配和无奖励自校正后训练，在Seed-TTS-Eval上取得最优性能，并支持低延迟推理。

Comments 22 pages, 2 figures. Revised technical report with updated technical content, experiments, efficiency results, references, figures, project links, and abstract metadata formatting

Mesh-Attention: A New Communication-Efficient Distributed Attention with Improved Data Locality

Mesh-Attention: 一种新的通信高效分布式注意力机制，具有改进的数据本地性

Sirui Chen, Jingji Chen, Siqi Zhu, Ziheng Jiang, Yanghua Peng, Xuehai Qian

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

AI总结 Mesh-Attention通过改进的数据本地性，提高了分布式注意力的通信效率和可扩展性，实验显示在大规模GPU上实现了显著的加速和通信量减少。

Modular TTT: Rethinking Test-Time Training as Composable Modules

模块化测试时训练（TTT）：将测试时训练重新思考为可组合模块

Bohao Tang, Zhen Qin, Yuqi Pan, Zheng Li, Pengfei Liu, Ya Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） 纠错

AI总结 该研究提出Modular TTT框架，将TTT各组件设为显式设计维度，通过消融实验明确关键组件对性能的影响，训练的大参数模型性能可与Gated DeltaNet媲美。

Comments Code: https://github.com/ByteDance-Seed/Modular-TTT

GST-Bench: Can VLMs Develop Global Spatial Awareness from Video?

GST-Bench：视觉语言模型能否从视频中发展出全局空间感知能力？

Qifeng Zhang, Kaixiang Huang, Heng Dong, Huang Fang, Junting Chen, Junjie Zhu, Yonghang Chen, Zhiyu Zhang, Wei Li

机构 * ByteDance Seed（字节跳动 Seed） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究提出GST-Bench基准评估VLMs的视频全局空间感知，发现其与人类存在显著差距，构建GST-Bench-Local探究原因，还提供GST-Train数据集助力相关研究。

BridgeVLA++: A Data-Efficient, Generalizable, and Memory-Augmented Vision-Language-Action Framework for 3D Manipulation

BridgeVLA++：一种面向三维操作的数据高效、可泛化且内存增强的视觉-语言-动作框架

Peiyan Li, Yuze Zhu, Yixiang Chen, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, He Guan, Yan Huang, Hongtao Wu, Xiao Ma, Tao Kong, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室（NLPR）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges ； ByteDance Seed（字节跳动种子实验室） 纠错

AI总结 本研究提出内存增强的三维VLA框架BridgeVLA++，通过新增时空记忆架构，在保留原模型数据效率与泛化能力的同时，提升了记忆相关操作性能，且在多任务与真实平台上验证了其有效性。

Comments This work has been submitted to the IEEE TPAMI for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

ContextWeave: A Real-World Workflow Benchmark

ContextWeave：一个真实世界工作流基准测试

Bo Wang, Yuqian Yao, Enxi Wang, Luozhijie Jin, Yang Liu, Yiran Suo, Yuxuan Cai, Enyu Zhou, Yufei Gao, Honglin Guo, Tianyu Huai, Li Ji, Zhikai Lei, Bufan Li, Lizhi Lin, Jinxiu Liu, Jie Yang, Jiazheng Zhou, Maosen Zhou, Pengfang Qian, Shichun Liu, Guanshan Liu, Hao Zheng, Yunhao Yu, Hang Yan, Jihua Kang, Xinchi Chen, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 该研究推出ContextWeave工作流基准测试，通过实验发现可操作的经验记忆能提升智能体工作流性能，为优化记忆系统提供了依据。

MetaVideoAgent: Automated Video-Agent Evolution for Long-Form Video Understanding

MetaVideoAgent：面向长视频理解的自动视频智能体进化框架

Benlei Cui, Ruize Wang, Junjie Li, Jinhao Chen, Longtao Huang, Yinghao Chen, Yuwen Zhai, Jingqun Tang, Ruijian Jia, Weiwei Wu, Pengfei Sun, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 MetaVideoAgent是自动进化视频智能体的框架，在VA-EvoBench上经4次迭代后将宏平均准确率从38.44%提至51.47%，性能优于现有最优固定设计智能体且成本更低。

Comments 16 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Alibaba-VELLDEPTH/MetaVideoAgent

SiMDex: Mining Similar Egocentric Videos for Cross-Embodiment Dexterous Manipulation

SiMDex：挖掘相似的自我中心视频以实现跨 embodiment 的灵巧操作

Nie Lin, Takehiko Ohkawa, Sijin Chen, Ruoshi Wen, Zhuohang Li, Liqun Huang, Zhengming Zhu, Yiming Bao, Yunfei Li, Minjie Cai, Xiao Ma, Wei Xu, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动 Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出SiMDex框架，通过三层流程从海量自我中心人类视频中挖掘与任务相关的子集，用于VLA后训练，仅用少量样本便显著提升了机器人灵巧操作的成功率，证明选择性数据整理更有效。

Comments 12 pages, 4 figures. Project page: https://lin-nie.github.io/SiMDex/

ZoomV: Temporal Zoom-in for Efficient Long Video Understanding

TimeSearch: 基于聚光灯和反射的层次视频搜索用于类人长视频理解

Yuan Zhang, Junwen Pan, Rui Zhang, Xin Wan, Qizhe Zhang, Ming Lu, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 TimeSearch通过Spotlight和Reflection机制，提升长视频理解的准确性和效率

Comments ACMMM 2026

Beyond Retrieval: Analytic Memory for Multimodal Agents

超越检索：多模态智能体的分析记忆

Zhoujin Tian, Hao Zhang, Yao Tian, Cheng Chen, Yakun Li, Lei Zhang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出支持检索与分析记忆的AdaMM框架，在MemEye、MemGallery基准上分别提升多模态智能体长期记忆性能11.3%、7.3%，拓展了多模态记忆能力。

Two Sides of the Same Coin: Co-Evolving Search for Cross-Task Attacks on Vision-Language Models

同一硬币的两面：面向视觉-语言模型跨任务攻击的协同演化搜索

Xuanhui Lin, Junhao Dong, Mingrong Gong, Yucheng Chen, Xinghua Qu, Yew-Soon Ong

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Center for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； School of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University（福州大学电气工程与自动化学院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型易受对抗扰动的问题，提出协同演化跨模态攻击框架，联合优化文本与视觉空间，在多任务上展现出强攻击性能与跨任务可迁移性。

Comments 15 pages, 7 figures, and 8 tables; includes supplementary material

CockpitHAT: Dependency-Graph-Driven Hierarchical Attribution for Embodied Multi-Agent Cockpits

CockpitHAT：面向具身多智能体座舱的依赖图驱动分层归因方法

Wei Wang, Shuanghe Liu, Zhu Zhuo, Jiaqi Zhong, Xiaozhao Zhao, Xiaojie Zuo, Jie Su

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 该研究针对LLM多智能体系统的“正确性崩溃”问题，提出CockpitHAT分层归因框架，发布含212条轨迹的CockpitBench基准，在相关基准上超越现有方法，实现可靠故障诊断。