ByteDance（字节跳动）

MMCORE: MultiModal COnnection with Representation Aligned Latent Embeddings

MMCORE：多模态连接与表征对齐的潜在嵌入

Zijie Li, Yichun Shi, Jingxiang Sun, Ye Wang, Yixuan Huang, Zhiyao Guo, Xiaochen Lian, Peihao Zhu, Yu Tian, Zhonghua Zhai, Peng Wang

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

AI总结 MMCORE通过预训练视觉-语言模型生成语义视觉嵌入，结合扩散模型实现多模态图像生成与编辑，提升生成质量并降低计算开销。

veScale-FSDP: Flexible and High-Performance FSDP at Scale

veScale-FSDP：在大规模上灵活且高性能的FSDP

Zezhou Wang, Youjie Li, Zhiqi Lin, Jiacheng Yang, Cong Xie, Guanyu Feng, Zheng Zhong, Ziyue Huang, Hongyu Zhu, Zhi Zhang, Yanghua Peng, Xin Liu

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 veScale-FSDP通过灵活的RaggedShard分片格式和结构感知规划算法，提升大规模GPU训练的性能和效率，实现更高的吞吐量和更低的内存使用。

Evian: Towards Explainable Visual Instruction-tuning Data Auditing

Evian：迈向可解释的视觉指令微调数据审计

Zimu Jia, Mingjie Xu, Andrew Estornell, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

AI总结 本文提出Evian框架，通过分解评估模型响应的三大认知组件，解决数据审计中逻辑一致性与事实准确性不足的问题，验证高质量小规模数据优于大规模低质量数据。

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