ByteDance（字节跳动）

ViPO: Visual Preference Optimization at Scale

ViPO：大规模视觉偏好优化

Ming Li, Jie Wu, Justin Cui, Xiaojie Li, Rui Wang, Chen Chen

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出ViPO大规模偏好数据集和Poly-DPO方法，通过提升数据质量和算法鲁棒性，实现视觉生成模型的高效偏好优化。

Comments ICLR 2026 Paper. Project Page: https://liming-ai.github.io/ViPO ; Code: https://github.com/liming-ai/ViPO

Thinking with Drafting: Optical Decompression via Logical Reconstruction

用草图思考：通过逻辑重建实现光学解压

Jingxuan Wei, Honghao He, Caijun Jia, Siyuan Li, Zheng Sun, Yuhang Xu, Yuanyuan Lin, Linzhuang Sun, Yuchen Wu, Bihui Yu, Xiangxiang Zhang, Cheng Tan

机构 * Shenyang Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences 3 ByteDance 4 Westlake University（中国科学院大学 3 字节跳动 4 西湖大学） ； Key Laboratory of Computing Power Network（计算功率网络重点实验室） ； Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（信息安全，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超级计算中心），齐鲁工业大学（山东省科学院）） 纠错

AI总结 本文提出通过逻辑重建实现光学解压，引入TwD方法，利用领域特定语言作为中间表示，以生成可执行代码的视觉证明，建立视觉生成与逻辑验证的闭环系统。