ByteDance（字节跳动）

DecoupleMix: Decoupled Ratio Search and Convex Allocation for Scalable VLM Data Recipes

DecoupleMix：用于可扩展视觉语言模型数据配方的解耦比率搜索和凸分配

Jiahao Xie, Zhongbin Guo, Qianle Wang, Ruiqi Lu, Dongling Xiao, Wanxuan Sun, Cheng Yang

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 该研究针对视觉语言模型数据构建缺乏原则性标准的问题，提出DecoupleMix框架，将其解耦为类间比率搜索和类内凸分配两个子问题，实验证明该方法优于启发式基线，且最优比率可跨规模转移，提升了VLM竞争力。

MS-GPT: Rethinking MS/MS De Novo Structure Elucidation as Spectrum-Induced Posterior Querying of a Molecule-Language Model

MS-GPT：将串联质谱的从头结构解析重新思考为分子语言模型的谱诱导后验查询

Xin Zhao, Yumin Liu, Zhuo Li, Weichu Zheng, Feng Zhu, Xiaokang Yang, Yaohui Jin, Yanyan Xu

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究针对MS/MS分子结构解析问题，提出MS-GPT方法，将指纹介导的从头解析重铸为谱诱导后验查询分子语言模型，经校准、排序等操作，在NPLIB1和MassSpecGym上达新最优水平，提升召回率且增加少量推理成本。

Comments 18 pages, 14 figures, and 9 tables, including appendices. Source code and model checkpoints are available at https://github.com/VIKI623/MS-GPT

Dependency-Guided Code Generation: Structured Matrix Decomposition and Consistency-Guided Refinement

依赖引导的代码生成：结构化矩阵分解与一致性引导的细化

Mingqiao Mo, Yangchen Zeng, Zikai Xiao, Xin Xiao, Wenhua Nie, Zhaolu Kang, Guangyuan Dong, Kai Shu, Hao Zhang, Xiaodong Fan

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National Taiwan University（台湾国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Liaoning Technical University（辽宁技术大学） 纠错

AI总结 针对现有代码生成方法无法充分捕捉代码实体依赖关系的问题，提出依赖感知代码生成框架，通过结构化矩阵分解和一致性引导细化生成代码，经实验验证该方法能生成语义对齐和结构保真度更高的代码。

Comments 12 pages

Agents Don't Just Agree, They Remember: Benchmarking Persistent Sycophancy in Stateful Personal Agents

智能体不仅会认同，还会记忆：对有状态个人智能体中持续谄媚行为的基准测试

Xutao Mao, Liangjie Zhao, Leyao Wang, Rui Qian, Qiang Huang, Wentao Wang, Bo Han, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Yale University（耶鲁大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 研究有状态个人智能体中的持续谄媚行为，引入PASB基准测试，评估真实智能体。通过特定方法隔离写入过程，发现提交边界是关键转折点，提交声明有三种模式，表明智能体谄媚行为是状态写入治理问题，PASB确定相关写入时控制。

SERM: Self-Evolving Relevance Model with Agent-Driven Learning from Massive Query Streams

SERM：具有代理驱动学习的自演化相关性模型

Chenglong Wang, Canjia Li, Xingzhao Zhu, Yifu Huo, Huiyu Wang, Weixiong Lin, Yun Yang, Qiaozhi He, Tianhua Zhou, Xiaojia Chang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University, Shenyang, China（东北大学，沈阳，中国） ； ByteDance（字节跳动） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对大规模查询流中相关性模型泛化能力不足的问题，SERM通过多代理模块检测分布偏移并生成可靠标签，实现迭代自演化提升性能。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026