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RepFusion: Leveraging Multimodal Priors for Denoising in Representation Space

RepFusion：利用多模态先验在表示空间中进行去噪

Xichen Pan, Aashu Singh, Satya Narayan Shukla, Xiangjun Fan, Shlok Kumar Mishra, Saining Xie

机构 * Meta AI ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出RepFusion方法，利用多模态大语言模型作为噪声表示编码器，为扩散变压器提供条件信号，在相似推理预算下优于新初始化解码器基线。

Comments Project Page: https://xichenpan.com/repfusion

Towards Direct Latent-Space Synthesis for Parallel Branches in LLM-Agent Workflows

面向LLM-Agent工作流中并行分支的直接潜在空间合成

Shikun Liu, Mufei Li, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta 纠错

AI总结 提出Parallel-Synthesis框架，通过直接利用并行工作代理的KV缓存进行合成，避免文本拼接冗余，在9个数据集上匹配或超越文本合成，并将首令牌延迟降低2.5-11倍。

Every Eval Ever: A Unifying Schema and Community Repository for AI Evaluation Results

Every Eval Ever：AI评估结果的统一模式与社区仓库

Jan Batzner, Sree Harsha Nelaturu, Damian Stachura, Anastassia Kornilova, Jon Crall, Tommaso Cerruti, Yanan Long, Yifan Mai, Sanchit Ahuja, Asaf Yehudai, Marek Šuppa, John P. Lalor, Oluwagbemike Olowe, Jatin Ganhotra, Brian H. Hu, Eliya Habba, Andrew M. Bean, Chang Liu, Sander Land, Steven Dillmann, Aniketh Garikaparthi, Elron Bandel, Saki Imai, James Edgell, Wm. Matthew Kennedy, Jenny Chim, Patrick Meusling, Asteria Kaeberlein, Venkata Ramachandra Karthik Chundi, Manasi Patwardhan, Martin Ku, Austin Meek, Leon Knauer, Brian Wingenroth, Srishti Yadav, Usman Gohar, Felix Friedrich, Michelle Lin, Jennifer Mickel, Arman Cohan, Stella Biderman, Irene Solaiman, Zeerak Talat, Anka Reuel, Mubashara Akhtar, Gjergji Kasneci, Avijit Ghosh, Leshem Choshen

机构 * Technical University Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Weizenbaum Institute（魏岑鲍姆研究所） ； Zuse Institute Berlin（柏林祖泽研究所） ； Evidence Prime ； Trustible ； Kitware ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； StickFlux Labs ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Comenius University Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学） ； Cisco（思科） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Ohio University（俄亥俄大学） ； Writer ； TCS Research（塔塔咨询服务研究院） ； Oxford University Press（牛津大学出版社） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； Technical University Berlin（柏林工业大学） ； University of Delaware（特拉华大学） ； Cinemo ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； ELLIS（欧洲学习与智能系统实验室） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Meta FAIR ； University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Mila Quebec AI Institute（Mila魁北克人工智能研究所） ； EleutherAI ； Yale University（耶鲁大学） ； Hugging Face ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； ETH AI Center（ETH人工智能中心） ； MIT（麻省理工学院） ； MIT-IBM Watson Lab（MIT-IBM沃森实验室） 纠错

AI总结 针对AI评估结果格式不统一、难以比较的问题，提出首个共享模式与社区众包仓库，通过标准化表示、自动转换器和社区数据库实现跨评估框架的统一。

ChronoID: Infusing Explicit Temporal Signals into Semantic IDs for Generative Recommendation

ChronoID: 将显式时间信号注入语义ID用于生成式推荐

Dongdong Nian, Dongqi Fu, Chenliang Xu, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Jian Kang

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Meta MRS ； MBZUAI 纠错

AI总结 提出ChronoID框架，通过沿三个正交维度注入显式时间信号到语义ID中，解决生成式推荐中时间信息缺失问题，并构建新基准验证其有效性。

XRDiff: Crystal Structure Prediction from Powder X-Ray Diffraction Data Using Diffusion Models

XRDiff: 使用扩散模型从粉末X射线衍射数据进行晶体结构预测

Nofit Segal, Mingda Li, Benjamin Kurt Miller, Rafael Gómez-Bombarelli

机构 * Department of Materials Science and Engineering, MIT（材料科学与工程系，麻省理工学院） ； Department of Nuclear Science and Engineering, MIT（核科学与工程系，麻省理工学院） ； FAIR, Meta（FAIR，Meta） 纠错

AI总结 提出XRDiff扩散模型，从粉末X射线衍射数据恢复晶体结构，在模拟基准上实现强结构恢复率，并采用基于峰值的编码提升对实验数据的泛化能力。