Meta

Diffusion-GR2: Diffusion Generative Reasoning Re-ranker

Diffusion-GR2: 扩散生成推理重排序器

Zhuoxuan Zhang, Kangqi Ni, Yuhang Chen, Mingfu Liang, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Frank Shyu, Adam, Song, Sandeep Pandey, Luke Simon, Tianlong Chen, Xi Liu

机构 * Meta AI ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 提出Diffusion-GR2，通过转换微调、在线策略蒸馏和强化学习将自回归推理重排序器转换为块扩散模型，在保持精度的同时将推理吞吐量提升2.4-3.5倍。

Comments Work in progress

CMSL: Constructive Multi-Sequence Learning for Recommendation Systems

CMSL：面向推荐系统的建设性多序列学习

Zikun Cui, Renzhi Wu, Junjie Yang, Li Sheng, Jijie Wei, Linfeng Liu, Tai Guo, Tao Jia, Xiaodong Wang, Hong Li, Li Yu, Sri Reddy, Hong Yan

机构 * Meta MRS ； Meta PyTorch ； Meta FB Monetization 纠错

AI总结 针对用户历史行为序列中多兴趣混杂导致的上下文污染问题，提出CMSL方法，通过可学习的序列构建模块在隐空间解耦出多个纯主题序列，并利用线性注意力高效建模，在Meta多个场景的排序和检索任务中取得显著提升。

KVEraser: Learning to Steer KV Cache for Efficient Localized Context Erasing

KVEraser: 学习操控KV缓存以实现高效的局部上下文擦除

Mufei Li, Shikun Liu, 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KVEraser方法，通过学习操控KV缓存实现局部上下文擦除，避免全局重计算，在长上下文任务中接近全重算性能且延迟仅增加24%。

Comments Oral at the ICML 2026 Workshop on the Impact of Memorization on Trustworthy Foundation Models; Code available at https://github.com/Graph-COM/KVEraser

SparseLGS: Sparse View Language Embedded Gaussian Splatting

SparseLGS：稀疏视图语言嵌入高斯溅射

Jun Hu, Zhang Chen, Zhong Li, Yi Xu, Juyong Zhang

机构 * School of Mathematical Science, University of Science and Technology of China（科学技术大学数学科学学院） ； Meta ； Apple Inc.（苹果公司） ； Alpha Labs at Goertek（Goertek的Alpha实验室） 纠错

AI总结 研究针对无姿态和稀疏视图输入图像的3D场景理解难题，提出SparseLGS方法。利用密集立体模型与区域匹配法，提取低维信息并引入重建损失。实验表明该方法用较少输入重建语义场质量可比SOTA，且速度提升5倍。

Comments Project Page: https://ustc3dv.github.io/SparseLGS