ByteDance（字节跳动）

VPA-Guard: Defending and Benchmarking Image-to-Video Generation Against Visual Prompt Attacks

VPA-Guard：防御与基准测试图像到视频生成中的视觉提示攻击

Yining Sun, Haoyu Kang, Jiajun Wu, Heng Zhang, Danyang Zhang, Zhenjun Zhao, Haochen Han, Fangming Liu, Wai Kin Victor Chan, Alex Jinpeng Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出首个针对图像到视频生成中视觉提示攻击的系统基准VVA-Bench，并设计检索增强自进化防御框架VPA-Guard，平均降低攻击成功率44.2%和危害评分73.4%。

Comments Dataset Page: https://huggingface.co/datasets/CSU-JPG/VVA-Bench

Improved Large Language Diffusion Models

改进的大规模语言扩散模型

Shen Nie, Qiyang Min, Shaoxuan Xu, Zihao Huang, Yuxuan Song, Yong Shan, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Chongxuan Li, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京市大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（教育部新一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） 纠错

AI总结 提出iLLaDA，一种8B参数的全双向注意力掩码扩散语言模型，从零训练至12T tokens，在通用、数学和代码基准上显著优于LLaDA，并可与Qwen2.5 7B竞争。

PhyGile: Physics-Prefix Guided Motion Generation for Agile General Humanoid Motion Tracking

PhyGile: 面向敏捷通用人形运动跟踪的物理前缀引导运动生成

Jiacheng Bao, Haoran Yang, Yucheng Xin, Junhong Liu, Yuecheng Xu, Han Liang, Pengfei Han, Xiaoguang Ma, Dong Wang, Bin Zhao

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出PhyGile框架，通过物理前缀引导的机器人原生运动生成，结合课程混合专家训练和后训练，解决文本生成运动在机器人上物理不可行的问题，实现敏捷全身运动跟踪。

A Systematic Analysis of Hybrid Linear Attention

混合线性注意力机制的系统分析

Dustin Wang, Rui-Jie Zhu, Steven Abreu, Yong Shan, Taylor Kergan, Yuqi Pan, Yuhong Chou, Zheng Li, Jibin Wu, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jason Eshraghian

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； PolyU ； M-A-P 纠错

AI总结 系统评估六种线性注意力变体在独立和混合架构下的性能，发现独立性能优越的模型在混合中不一定表现好，推荐HGRN-2或GatedDeltaNet以3:1至6:1的线性-全注意力比例达到Transformer级召回率。