ByteDance（字节跳动）

LiveSim: Simulating Environment-Shaped Users in Multi-Agent Live-Stream Ecosystems

LiveSim：在多智能体直播生态系统中模拟环境塑造的用户

Jiaqi Xu, Yiran Qiao, Jing Chen, Qiwei Zhong, Xiang Ao, Xueqi Cheng

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ByteDance China（字节跳动中国） 纠错

AI总结 该研究提出基于LLM的LiveSim框架，通过环境塑造的动态用户行为模拟，在真实直播风控数据实验中验证其可提升用户级行为保真度并支持生态系统级分析。

Comments 20 pages, 8 figures, 7 tables

Ring Forcing: Towards Precise Long-Term Memory for Autoregressive Video Diffusion

环强制法：面向自回归视频扩散模型的精准长期记忆

Bowen Xue, Brandon Y. Feng, Chenguo Lin, Yuchen Lin, Yujia Zeng, Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala, Honglei Yan, Panwang Pan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对自回归视频扩散模型的长期记忆瓶颈，提出Ring Forcing框架，通过环形训练策略、压缩与时间步组合策略及稀疏RoPE机制，实现分钟级视频生成的优异连贯性与物体恒常性，性能优于现有方法。

Comments Project page: this https URL (https://ringforcing.com)

CoGeo-GS: Concept-Driven and Geometry-Aware Multi-Object Removal in 3D Scenes

CoGeo-GS：3D场景中基于概念驱动与几何感知的多物体移除方法

Yuanxiang Ni, Xianliang Huang, Chenhang Ma, Chen Xiao, Yuewen Ma, Ruxin Wang, Hao Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

AI总结 针对3D场景多物体移除的挑战，提出CoGeo-GS框架，通过概念感知语义标签与几何感知补全流水线实现可控多物体移除，在视觉质量与重建保真度上优于现有方法。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted at ICME 2026

GAMMA: Global Bit Allocation for Mixed-Precision Models under Arbitrary Budgets

GAMMA：在任意预算下为混合精度模型进行全局位分配

Zhangyang Yao, Haiyan Zhao, Haoyu Wang, Xu Han

机构 * Beihang University（北航） ； Tsinghua University（清华） ； ByteDance Inc（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出GAMMA框架，通过后训练流水线学习模块级精度偏好，优化教师强制隐藏状态重建目标并利用整数规划实现精确预算分配，从而在任意预算下提升大语言模型的精度，优于固定精度基线和搜索基混合精度方法。

A Unified Conditional Flow for Motion Generation, Editing, and Intra-Structural Retargeting

一种统一的条件流用于运动生成、编辑和内部结构重定向

Junlin Li, Xinhao Song, Siqi Wang, Haibin Huang, Yili Zhao

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出一种统一的条件流框架，用于运动生成、编辑和内部结构重定向，通过条件传输实现文本驱动的运动编辑和结构重定向，提升结构一致性。

Comments 16 pages, includes supplementary material