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, Camera Ready

Continuous Adversarial Flow Models

连续对抗流模型

Shanchuan Lin, Ceyuan Yang, Zhijie Lin, Hao Chen, Haoqi Fan

机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） 纠错

AI总结 本文提出连续对抗流模型，通过对抗目标训练，改进了流匹配的均方误差准则，提升样本与目标分布的对齐性，适用于现有流匹配模型的后训练，显著降低FID分数并提升生成质量。

Comments ECCV 2026

MMEmb-R1: Reasoning-Enhanced Multimodal Embedding with Pair-Aware Selection and Adaptive Control

MMEmb-R1: 基于推理增强的多模态嵌入与配对感知选择及自适应控制

Yuchi Wang, Dingkang Yang, Haiyang Yu, Weikang Bian, Jiefeng Long, Xiao Liang, Chao Feng, Hongsheng Li

机构 * MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出MMEmb-R1框架，通过引入配对感知推理选择和强化学习，解决多模态嵌入中推理与对比监督不匹配及推理冗余的问题，实验显示其在MMEB-V2基准上达到71.2分，参数更少且推理效率更高。

Comments EMNLP 2026 Main

Scalable Supervision for Software Agents via Patch Reasoning

基于补丁推理的软件智能体可扩展监督

Junjielong Xu, Boyin Tan, Xiaoyuan Liu, Chao Peng, Pengfei Gao, Pinjia He

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对现有基于测试的软件智能体监督可扩展性不足的问题，提出R4P推理方法，在SWE-bench补丁验证中准确率达72.2%，训练的Mini-SE在Pass@1上较Qwen3-32B提升10.0%至26.2%。

Comments EMNLP'26 Findings