ByteDance（字节跳动）

HarmVideoBench: Benchmarking Harmful Video Understanding in Large Multimodal Models

HarmVideoBench：大型多模态模型中有害视频理解的基准测试

Jiajun Wu, Haoyu Kang, Yining Sun, Jiacheng Hou, Heng Zhang, Danyang Zhang, Zhenjun Zhao, Haochi Zhang, Leixin Sun, Eric Hanchen Jiang, Yushan Li, Ruiyu Li, Mengkai Huang, Yan Gao, Xu Zhang, Guancheng Wan

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； University of Zaragoza（阿拉维达大学） ； CosmosMind ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） ； Tencent（腾讯公司） ； Nankai University（南开大学） ； Supermicro Computer Inc（Supermicro计算机公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出HarmVideoBench，一个包含1379个视频和4137道选择题的多层次诊断基准，从三个维度评估模型对有害视频的深层理解，并引入BCR方法将宏平均准确率从61.7%提升至84.4%。

Where Do CoT Training Gains Land in LLM based Agents?

CoT训练在基于LLM的智能体中的增益何在？

Jingyu Liu, Zhiwen Wang, Yuxin Jing, Huanyu Zhou, Yong Liu

机构 * ByteDance（字节跳动） ； 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） 纠错

AI总结 通过比较有无思维链的动作预测，发现CoT训练主要提升直接动作预测质量，而非CoT推理优势，后期检查点更依赖提示，选择性掩码动作监督可改善泛化。

HyperDFlash: Hyper-Connection-Aligned Block Speculative Decoding with Gated Residual Reduction

HyperDFlash: 面向MHC架构的块级推测解码与门控残差缩减

Luxi Lin, Shuang Peng, Rui Ma, Junhao Hua, Shuwei Fan, Zhengda Qin, Qiang Wang, Hongjian Sun, Fangmin Chen, Songwei Liu

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对DeepSeek-V4的多超连接架构，提出HyperDFlash框架，通过对齐残差流和轻量门控缩减器，解决推测解码中特征错位和误差累积问题，显著提升解码速度。

The Generalization Spectrum: A Chromatographic Approach to Evaluating Learning Algorithms

泛化谱：一种评估学习算法的色谱方法

Jinghan Zhang, Zerui Cheng, Shiqi Chen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jiashuo Liu, Junxian He, Tianle Cai

机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 提出泛化谱框架，通过构建从精确回忆到跨语言实现转移等不同转移距离的测试变体，揭示算法从单个样本泛化到其他样本的程度，并应用于竞争编程任务评估不同学习范式。

Comments Accepted at ICML 2026. 30 pages, 6 figures

How Far Are Video Models from True Multimodal Reasoning?

视频模型距离真正的多模态推理还有多远？

Xiaotian Zhang, Jianhui Wei, Yuan Wang, Jie Tan, Yichen Li, Yan Zhang, Ziyi Chen, Daoan Zhang, Dezhi YU, Wei Xu, Songtao Jiang, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出CLVG-Bench评估框架，通过上下文学习测试视频模型的零样本推理能力，揭示当前SOTA模型在逻辑推理和交互生成任务中表现不足，指出多模态推理和物理基础是关键瓶颈。

Journal ref ECCV 2026