ByteDance（字节跳动）

Alpha as an Efficiency Signal: Visibility-Routed RGBA Image-to-Video Generation

Alpha作为效率信号：可见性路由的RGBA图像到视频生成

Zhe Li, Honghao Qiao, Zhixin Xu, Qijie Wang, Bo Peng, Dawei Li

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对游戏RGBA视频生成的数据集与效率问题，提出可见性路由的RGBA视频生成模型，实现了更低FVD与1.2倍推理加速，质量下降可忽略。

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

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LLMVisor: A Real-Time Latency Attribution Model for Multi-Tenant LLM Serving

LLMVisor：面向多租户大语言模型（LLM）服务的实时延迟归因模型

Shuowei Jin, Xueshen Liu, Jiaxin Shan, Le Xu, Tieying Zhang, Liguang Xie, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对多租户LLM服务中联合批处理导致的延迟归因难题，提出基于屋顶线模型的LLMVisor实时延迟归因模型，在微秒级高效运行，相比基线方法大幅降低预填充和解码阶段的相对误差