ByteDance（字节跳动）

AnimaSpark: A Feed-Forward Method for Animating Arbitrary 3D Objects

AnimaSpark: 一种用于任意3D对象动画的前馈方法

Yiming Zhao, Haoyu Sun, Aoyu Wang

机构 * Bytedance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出AnimaSpark管道，通过将带骨骼的3D模型渲染为多层图像表示，输入视频生成模型，再提取2D关键点运动并提升至3D空间，实现类别无关的3D动画生成，在文本-运动对齐、运动质量和计算效率上优于现有方法。

Dynamic Linear Attention

动态线性注意力

Xin Wang, Hui Shen, Boyuan Zheng, Xueshen Liu, Minkyoung Cho, Zhongwei Wan, Zesen Zhao, Zhuoqing Mao, Shen Yan, Mi Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） 纠错

AI总结 提出DLA框架，通过信息感知动态状态合并和容量受限内存建模，解决多状态线性注意力中固定合并策略导致的错误累积问题，在16个数据集上超越现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

SRT: Super-Resolution for Time Series via Disentangled Rectified Flow

SRT: 基于解缠校正流的时间序列超分辨率

Jufang Duan, Shenglong Xiao, Yuren Zhang

机构 * Bytedance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出SRT框架，通过解缠校正流将低分辨率时间序列重建为高分辨率，分解趋势与季节成分，利用隐式神经表示对齐分辨率，并引入跨分辨率注意力机制生成细节。

Comments Accepted to the International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Adaptive Teacher Exposure for Self-Distillation in LLM Reasoning

自适应教师暴露用于大语言模型推理中的自蒸馏

Zihao Han, Tiangang Zhang, Huaibin Wang, Yilun Sun

机构 * ByteDance Douyin（字节跳动抖音） 纠错

AI总结 针对自蒸馏中教师暴露完整推理导致学生难以吸收的问题，提出自适应教师暴露方法ATESD，通过轻量Beta策略控制器动态调整暴露比例，并用折扣学习进步奖励优化，在多个模型和数据集上提升推理性能。

Comments 11 pages, 4 figures; code not released yet

Let ViT Speak: Generative Language-Image Pre-training

让ViT说话：生成式语言-图像预训练

Yan Fang, Mengcheng Lan, Zilong Huang, Weixian Lei, Yunqing Zhao, Yujie Zhong, Yingchen Yu, Qi She, Yao Zhao, Yunchao Wei

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出GenLIP框架，通过语言建模目标直接训练ViT从视觉token预测语言token，无需对比学习或额外文本解码器，实现简单、可扩展且性能优异的视觉编码器。

Comments 27 pages, 11 figures. Code and models are available at https://github.com/YanFangCS/GenLIP