Kuaishou（快手）

LPM: Industrial-Scale Generative Video Restoration

LPM：工业规模的生成式视频修复

Bichuan Zhu, Fulin Li, Jiachao Gong, Jinhua Hao, Kai Zhao, Kun Yuan, Pengcheng Xu, Qiang Wang, Qiao Mo, Yanlong Yuan, Yizhen Shao, Yuxiao Hu, Zixi Tuo, Ming Sun, Chao Zhou, Bin Chen, Bin Yu

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 研究提出工业规模的LPM用于视频修复，通过统一系统解决UGC退化问题，含数据工程、模型训练和推理。其架构等机制实现高保真修复，已在快手生产应用，节省带宽成本，还能集成产品，证明该方法实用、可扩展且具成本效益。

Comments 21 pages, 7 figures

LaME: Learning to Think in Latent Space for Multimodal Embedding via Information Bottleneck

LaME: 通过信息瓶颈在潜在空间中进行多模态嵌入的推理学习

Peixi Wu, Biao Yang, Feipeng Ma, Bosong Chai, Bo Lin, Wei Yuan, Fan Yang, Tingting Gao, Hebei Li, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出LaME方法，将面向嵌入的潜在推理建模为弱监督信息瓶颈，使用可学习推理令牌在单次前向传播中完成推理，避免显式CoT的高计算成本和标注依赖，实现60倍加速。