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ByteDance(字节跳动)

2026-05-26 至 2026-05-26 共收录 4
2605.17788 2026-05-26 cs.IR cs.LG

Uncertainty-Calibrated Recommendations for Low-Active Users

低活跃用户的不确定性校准推荐

Bob Junyi Zou, Sai Li, Tianyun Sun, Wentao Guo, Qinglei Wang

机构 * Stanford University(斯坦福大学) ByteDance Inc.(字节跳动公司)

AI总结 提出一个生产就绪的框架,通过校准模型不确定性来为低活跃用户实施风险规避的去增强策略,为高活跃用户采用风险寻求的UCB策略,从而平衡推荐可靠性与多样性。

Comments Accepted to the Applied Data Science (ADS) track at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

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2604.12383 2026-05-26 cs.SD

On the Distillation Loss Functions of Speech VAE for Unified Reconstruction, Understanding, and Generation

面向统一重建、理解和生成的语音VAE蒸馏损失函数研究

Changhao Cheng, Wei Wang, Wangyou Zhang, Dongya Jia, Jian Wu, Zhuo Chen, Yanmin Qian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学人工智能学院) Auditory Cognition and Computational Acoustics Lab(听觉认知与计算声学实验室) MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute(人工智能MoE重点实验室,AI研究院) School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学计算机科学学院) ByteDance Seed, China(字节跳动种子,中国)

AI总结 本文系统探索了语音VAE中不同对齐方法对重建、理解和生成任务性能的影响,并提出联合边缘对齐与自适应加权策略以实现最优整体性能。

Comments Submitted to Interspeech 2026

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2602.08426 2026-05-26 cs.CL cs.AI cs.CV

Prism: Spectral-Aware Block-Sparse Attention

Prism: 频谱感知的块稀疏注意力

Xinghao Wang, Pengyu Wang, Xiaoran Liu, Fangxu Liu, Jason Chu, Kai Song, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ByteDance Inc.(字节跳动公司) OpenMOSS Team(OpenMOSS团队)

AI总结 针对长上下文LLM预填充中块稀疏注意力的块选择效率瓶颈,提出无训练频谱感知方法Prism,通过高低频分支分解和能量温度校准恢复位置信号,实现纯块级重要性估计,在保持精度同时实现高达5.1倍加速。

Comments ICML 2026

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2510.22143 2026-05-26 cs.CL

Benchmarking and Learning Real-World Customer Service Dialogue

基准测试与学习真实世界客服对话

Tianhong Gao, Jundong Shen, Jiapeng Wang, Bei Shi, Ying Ju, Junfeng Yao, Huiyu Yu

机构 * ByteDance, Beijing, China(字节跳动,北京,中国)

AI总结 针对工业智能客服与真实对话需求脱节的问题,提出OlaBench基准和OlaMind模型,通过蒸馏专家推理模式与分阶段强化学习,在OlaBench上超越GPT-5.2和Gemini 3 Pro,在线A/B测试中问题解决率提升23.67%,人工转接率降低6.6%。

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