Meta

ARM: An AutoRegressive Large Multimodal Model with Unified Discrete Representations

ARM: 一种具有统一离散表示的自回归大型多模态模型

Junke Wang, Xiao Wang, Jiacheng Pan, Xuefeng Hu, Feng Li, Jingxiang Sun, Chaorui Deng, Zilong Chen, Yunpeng Chen, Kaibin Tian, Matthew Gwilliam, Hao Chen, Danhui Guan, Kun Xu, Weilin Huang, Zuxuan Wu, Haoqi Fan, Yu-Gang Jiang, Zhenheng Yang

机构 * Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University（复旦大学上海智能信息处理重点实验室） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Youtu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； Meta AI ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出ARM模型，通过离散语义视觉分词器将图像映射为紧凑token序列，结合自回归建模和强化学习，统一实现图像理解、生成和编辑，并提升任务性能与跨任务协同。

Comments technical report

Are We Evaluating Knowledge or Phrasing? Mitigating MCQA Sensitivity with ParaEval

我们是在评估知识还是措辞？使用ParaEval减轻MCQA敏感性

João Maria Janeiro, Mathurin Videau, Andrea Caciolai, Benjamin Piwowarski, Patrick Gallinari, Loic Barrault

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） ； Sorbonne Université, CNRS, ISIR, F-75005 Paris, France（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所，法国巴黎） ； Criteo AI Lab, Paris, France（Criteo AI实验室，法国巴黎） 纠错

AI总结 针对多选题基准测试对答案措辞敏感的问题，提出ParaEval框架，通过对每个选项使用多种释义并选择最有利的评分，将虚假性能差距从2分以上降至1分以下，从而评估模型真实能力。

DUET -- Dual User Embedding Transformers for Offsite Conversion Prediction

DUET -- 用于站外转化预测的双用户嵌入变换器

Reazul Hasan Russel, Mingwei Tang, Rostam Shirani, Xinlong Liu, Navid Madani, Leo Ding, Yawen He, Xiangyu Wang, Mustafa Acar, Ashish Katiyar, Yuhai Li, Alan Yang, Metarya Ruparel, Derek Qiang Xu, Rupert Wu, Rui Yang, Liang Tao, Xinyi Zhao, Larry Zhang, Sri Reddy, Rob Malkin

机构 * Meta 纠错

AI总结 针对点击信号丰富但转化信号稀疏、延迟的问题，提出DUET框架，通过为点击和转化流分别预训练专用变换器编码器，生成互补嵌入，在服务延迟约束下提升站外转化率预测精度。