Kuaishou（快手）

ContextMaster: Interactive Multi-Shot Video Creation via Fixed-Budget Sparse Context Routing

ContextMaster：基于固定预算稀疏上下文路由的交互式多镜头视频创作

Xu Guo, Zhengxuan Wei, Xinghui Li, Hanzhuo Huang, Xinyu Liu, Xiangyang Luo, Min Wei, Yiran Zhu, Qiulin Wang, Yulong Xu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Qi Fan, Xiangwang Hou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技影团队） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 该研究提出统一模型ContextMaster，以固定预算稀疏上下文路由等技术解决交互式多镜头视频创作问题，在基础任务表现优于专用基线，单GPU达16 FPS且支持灵活工作流。

Comments Project page: https://guoxu1233.github.io/ContextMaster/

A/B Agent: A Self-Evolving Agent for Strategy Iteration in Industrial A/B Testing

A/B Agent：面向工业A/B测试中策略迭代的自进化智能体

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Yongsen Pan, Zheng Hu, Wenqi Fan, Qing Li, Hongyang Wang, Jun Wang, Wenwu Ou

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

AI总结 该研究提出A/B Agent智能体，通过层级经验树与Tree-RAG技术优化工业A/B测试的策略迭代，在短视频电商场景实现GMV提升4.829%且护栏指标正向增益。

Generative Optimization for Incentivized Advertising with Global Level Constraints

面向全局层级约束的激励式广告生成优化

Gege Chen, Ning Luo, Hao Jiang, Da Li, Wenzheng Shu, Teng Sha, Yanxiang Zeng, Wenxin Tai, Fan Zhou, Xialong Liu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 针对全局约束下激励式广告的优化难题，提出GOAL框架与SCPO方法，在降低ROI违规率的同时提升长期收入与用户留存。