ByteDance（字节跳动）

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS：一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance（字节跳动） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nex-AGI Team（Nex-AGI团队） 纠错

AI总结 提出FARS系统，通过分阶段智能体协作自动生成研究项目，在67个AI/ML主题上产出166篇论文，经282份评审验证其可产出有价值成果，同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

AutoV: Loss-Oriented Ranking for Visual Prompt Retrieval in LVLMs

AutoV：面向视觉提示检索的损失导向排名用于大视觉-语言模型

Yuan Zhang, Chun-Kai Fan, Sicheng Yu, Junwen Pan, Tao Huang, Ming Lu, Kuan Cheng, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoV通过损失导向的提示检索提升大视觉-语言模型在图像理解等任务中的性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

GeoWorld: Providing Full-frame Geometry Features to Facilitate 3D Scene Generation

GeoWorld：提供全帧几何特征以促进3D场景生成

Yuhao Wan, Lijuan Liu, Jingzhi Zhou, Zihan Zhou, Xuying Zhang, Dongbo Zhang, Shaohui Jiao, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng

机构 * VCIP & AAIS, Nankai University（VCIP与AAIS，南开大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； NKIARI, Shenzhen Futian（NKIARI，深圳福田） 纠错

AI总结 针对视频模型用于图像到3D场景生成时的几何失真等问题，提出两阶段GeoWorld方法，先由视频模型和多视图几何模型生成全帧几何特征辅助第二阶段，还提几何损失和适配模块，能生成更高保真3D场景且更快。