ByteDance（字节跳动）

MetaPoint: Unlocking Precise Spatial Control in Agentic Visual Generation

MetaPoint：在智能体视觉生成中实现精确空间控制

Dewei Zhou, Xinyu Huang, Xun Wang, Ji Xie, Yabo Zhang, Liang Li, Kunchang Li, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出MetaPoint方法，通过将连续2D坐标表示为单个特殊token，利用模型固有的位置编码实现像素级空间控制，无需修改架构。

SparDA: Sparse Decoupled Attention for Efficient Long-Context LLM Inference

SparDA: 用于高效长上下文LLM推理的稀疏解耦注意力

Yaosheng Fu, Guangxuan Xiao, Xin Dong, Song Han, Oreste Villa

机构 * NVIDIA ； Thinking Machines Lab ； ByteDance Seed ； MIT 纠错

AI总结 提出SparDA架构，通过引入第四投影Forecast实现KV缓存预取与注意力解耦，减少稀疏选择开销，在长上下文推理中实现1.25倍预填充加速和1.7倍解码加速。

Self-Evolving Deep Research via Joint Generation and Evaluation

通过联合生成与评估实现自我进化的深度研究

Han Zhu, Chengkun Cai, Yuanfeng Song, Xing Chen, Sirui Han, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ByteDance, China（字节跳动） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 提出SCORE框架，通过共享参数的协同进化训练联合优化评估器与求解器，解决深度研究报告生成中奖励不可验证的问题，持续提升生成质量。

DanceHMR: Hand-Aware Whole-Body Human Mesh Recovery from Monocular Videos

DanceHMR: 从单目视频中恢复手部感知的全身人体网格

Wenhao Shen, Ming Zhou, Hengyuan Zhang, Siyuan Bian, Youjiang Xu, Yuan Zhang

机构 * ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） 纠错

AI总结 提出一种基于残差体手融合的时序一致全身HMR框架，通过身体上下文与手部观测的融合以及特写增强，实现稳定身体运动与精细手部恢复。

Comments Project page: https://shenwenhao01.github.io/dancehmr/

Towards A Generative Protein Evolution Machine with DPLM-Evo

迈向生成式蛋白质进化机器：DPLM-Evo

Xinyou Wang, Liang Hong, Jiasheng Ye, Zaixiang Zheng, Yu Li, Shujian Huang, Quanquan Gu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； CUHK（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出DPLM-Evo，一种显式建模替换、插入和删除操作的进化离散扩散框架，在单序列设置下实现蛋白质突变效应预测的最优性能，并支持变长模拟进化与蛋白质编辑优化。

Comments A peer-reviewed version was accepted to ICML 2026