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ByteDance（字节跳动）

2026-06-25 至 2026-06-25 共收录 2 篇

2603.19305 2026-06-25 cs.RO cs.AI cs.CV 版本更新

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）

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。

2507.06457 2026-06-25 cs.CL 版本更新

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

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。