JD（京东）

AdaCodec: A Predictive Visual Code for Video MLLMs

AdaCodec: 面向视频多模态大语言模型的预测性视觉编码

Haowen Hou, Zhen Huang, Zheming Liang, Qingyi Si, Chenglin Li, Shuai Dong, Kele Shao, Ruilin Li, Dianyi Wang, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； JD.com（京东公司） 纠错

AI总结 针对视频帧间冗余问题，提出预测性视觉编码AdaCodec，通过条件预测代价决定是否发送完整参考帧或紧凑P-令牌，在匹配视觉令牌预算下提升性能，并大幅降低首令牌延迟。

Comments 23 pages

PolySpeech-100: A Large-Scale Benchmark for Speech Understanding Across 100+ Languages and Dialects

PolySpeech-100：面向100多种语言和方言的大规模语音理解基准

Sicheng Yang, Shulan Ruan, Shiwei Wu, Yu Liu, Lu Fan, Zhi Li, You He

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； JD AI Research（京东人工智能研究院） 纠错

AI总结 为解决现有语音评估基准在资源丰富语言偏向、缺乏语义推理和忽视方言的问题，提出PolySpeech-100基准，通过混合构建管道覆盖110种语言变体，并评估22个模型，发现开源端到端模型在重方言上优于级联系统，而思维链提示在零样本设置下会降低性能。

Comments 19 pages, 13 figures, KDD 2026

Channel-wise Vector Quantization

通道级向量量化

Wei Song, Tianhang Wang, Yitong Chen, Tong Zhang, Zuxuan Wu, Min Li, Jiaqi Wang, Kaicheng Yu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； JD.COM（京东公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出通道级向量量化（CVQ）代替补丁级量化，并基于此设计通道级自回归（CAR）模型，通过逐通道预测实现渐进式细节生成，在图像重建和文本到图像生成中取得优异性能。

SHERLOCK: Towards Dynamic Knowledge Adaptation in LLM-enhanced E-commerce Risk Management

SHERLOCK：面向LLM增强电商风险管理的动态知识适应

Nan Lu, Yurong Hu, Jiaquan Fang, Yan Liu, Rui Dong, Yiming Wang, Rui Lin, Shaoyi Xu

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； JD.com（京东公司） ； Southeast University（东南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出Sherlock框架，通过构建领域知识库、两阶段检索增强生成和自演化数据飞轮，将结构化知识与LLM推理结合，提升电商风险案例调查的效率和准确性。

NILC: Discovering New Intents with LLM-assisted Clustering

NILC：利用LLM辅助聚类发现新意图

Hongtao Wang, Renchi Yang, Wenqing Lin

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； JD.com（京东公司） 纠错

AI总结 提出NILC框架，通过迭代聚类结合大语言模型优化质心和文本嵌入，实现无监督和半监督新意图发现。