ByteDance（字节跳动）

LITERARYBIGFIVE: Author-Personalized Text Generation in a Unified Interpretable Space

LITERARYBIGFIVE：统一可解释空间中的作者个性化文本生成

Jinghui Zhang, Lang Gao, Ao Li, Mingzhe Li, Ruihong Zeng, Zirui Song, Kentaro Inui, Xiuying Chen

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shandong University（山东大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Tohoku University（东北大学） ； RIKEN（理化学研究所） 纠错

AI总结 针对现有作者个性化文本生成方法成本高、难解释、泛化差的问题，提出LiteraryBigFive框架，将作者写作特征映射到统一可解释空间，结合可解释引导机制实现个性化生成，提升表达力且符合文学共识。

Comments EMNLP 2026 Findings

Repo2Skill-Evo: Repository Skills Go Stale in Silence

Repo2Skill-Evo：仓库技能在静默中过时

Chenyuan Duan, Ge Shi, Zineng Mao, Ge Zhang, Hao Liang, Yinzhu Piao, Yuchen Wu, Zhixin Yao, Kaiyu Huang, Wenhao Huang, Linzhuang Sun, Shen Yan, Wentao Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

AI总结 Repo2Skill-Evo研究发现，在57个真实仓库的105次版本转换中，前沿智能体难以可靠维护仓库技能，其平均@3 macro F1仅29.9%-69.7%，仓库技能会在无明确信号的情况下静默过时。

H-OPD: Confidence Aware Heterogeneous Multi-Teacher Multimodal On-policy Distillation

H-OPD：置信感知异构多教师多模态在线策略蒸馏

Qixiang Yin, Huanjin Yao, Yuchen Cai, Jianghao Chen, Ziyi Wang, Min Yang, Fei Su, Zhicheng Zhao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； ByteDance（字节跳动） ； USTC（中国科学技术大学） ； Beijing Key Laboratory of Network System and Network Culture（北京网络系统与网络文化重点实验室） ； Key Laboratory of Interactive Technology and Experience System, Ministry of Culture and Tourism（文化和旅游部互动技术与体验系统重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） 纠错

AI总结 研究多模态推理的在线策略蒸馏问题，提出H-OPD框架，通过验证异构教师互补性，以令牌级教师仲裁取代任务或样本级路由，结合视觉与文本教师，在多基准测试中性能优越。

Comments EMNLP2026

Sa2VA: Marrying SAM2 with MLLM for Dense Grounded Understanding of Images and Videos

Sa2VA：将SAM2与多模态大语言模型结合用于图像与视频的密集接地理解

Haobo Yuan, Xiangtai Li, Tao Zhang, Yueyi Sun, Zilong Huang, Shilin Xu, Shunping Ji, Yunhai Tong, Lu Qi, Jiashi Feng, Ming-Hsuan Yang

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Bytedance Seed（字节跳动种子） ； Wuhan University（武汉大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本研究提出Sa2VA，结合SAM2与MLLM实现图像视频密集接地理解，引入Ref-SAV数据集，在多任务中表现优异且可扩展至多款开源MLLM，代码模型已公开。

Comments Accepted by IEEE TPAMI. Code: https://github.com/Bytedance/Sa2VA

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026