Kuaishou（快手）

MaskAlign: Token-Subset Representation Alignment for Efficient Diffusion Training

MaskAlign: 面向高效扩散训练的令牌子集表示对齐

Lianyu Pang, Tianlin Pan, Cheng Da, Changqian Yu, Huan Yang, Kun Gai, Song Guo, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对扩散模型与预训练视觉模型表示对齐中令牌级信息不匹配问题，提出MaskAlign方法，通过随机采样令牌子集进行对齐，并引入预掩码令牌混合块减少信息损失，提升训练效率和生成质量。

OmniCap-IF: Benchmarking and Improving Instruction Following Abilities for Omni-Video Captioning

OmniCap-IF：全视频字幕遵循指令能力的基准测试与改进

Jiahao Wang, An Ping, Yanghai Wang, Yuanxing Zhang, Shihao Li, Hanyan Bian, Yichi Ren, Yize Zhang, Han Wang, Haowen Chen, Junze Li, Jiaqi Wang, Yiyang Hu, Zhuze Xu, Zijie Zhang, Jiaheng Liu

机构 * NJU-LINK Team, Nanjing University（南京大学 NJU-LINK 团队） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） 纠错

AI总结 提出首个全模态字幕指令遵循基准OmniCap-IF，通过格式与内容正确性评估50种约束类型，揭示格式-内容权衡，并构建54K指令微调数据集OmniCap-IF-54K及模型OmniCaptioner-IF。

DiffoR: A Unified Continuous Generative Framework for Universal Ordinal Regression

DiffoR：一种统一的连续生成框架用于通用序数回归

Hongxu Ma, Lin Wang, Chenghou Jin, Han Zhou, Jie Zhang, Xiaoyu Yang, Chunjie Chen, Jihong Guan, Shuigeng Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 提出DiffOR框架，将序数回归建模为连续生成任务，利用扩散模型通过迭代去噪恢复连续序数值，并设计双解耦策略（多尺度增量聚合与动态去噪感知）保留序数拓扑，在12个基准上超越现有方法。

Comments Accepted at KDD 2026

Post-Trained MoE Can Skip Half Experts via Self-Distillation

Post-Trained MoE Can Skip Half Experts via Self-Distillation

Xingtai Lv, Li Sheng, Kaiyan Zhang, Yichen You, Siyan Gao, Xueheng Luo, Yuxin Zuo, Yuchen Fan, Junlin Yang, Ganqu Cui, Bingning Wang, Fan Yang, Youbang Sun, Ning Ding, Bowen Zhou

机构 * Frontis.AI ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； TsinghuaC3I/ZEDA（清华大学C3I/ZEDA） 纠错

AI总结 本文提出ZEDA框架，通过自蒸馏将预训练的静态MoE模型转换为高效的动态MoE模型，显著减少专家FLOPs并提升推理速度。