Meta

FlowSep 2: Self-Supervised Flow Matching for Language-Queried Audio Source Separation

FlowSep 2：用于语言查询音频源分离的自监督流匹配方法

Yi Yuan, Xubo Liu, Haohe Liu, Xiyuan Kang, Mark D. Plumbley, Wenwu Wang

机构 * School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Surrey（萨里大学计算机科学与电子工程学院） ； Meta Superintelligence Labs（元宇宙超级智能实验室） ； Department of Informatics, King’s College London（伦敦国王学院信息学系） 纠错

AI总结 本研究提出FlowSep2，一种结合Self-Flow与Diffusion Transformer的文本条件流匹配生成模型，用于语言查询音频源分离，在多个基准上达到SOTA性能，可有效分离重叠声源。

Comments Submission to IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing

Scaling Muon for Diffusion Transformers

针对扩散Transformer的Muon优化器的缩放研究

Chenghao Li, Xiao Han, Xinxin Huang, Wei Liu, Boyang Li, Bing Xiao, Heran Zhang, Juanma Perez Rua, Ke Xu, Kangning Liu, Linjun Kuang, Na Li, Tan Wang, Tian Xie, Wei Peng, Yang Pei, Yifan Xu, Yuanhao Zhai, Yuwei Lin, Zhe Wang, Zihao He, Daniel Li, Junbiao Tang, Ziyang Jiang, Dake Chen

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta 纠错

AI总结 该研究针对大型扩散Transformer的Muon优化器，提出周期性行级Muon，在保留其生成质量优势的同时，大幅降低训练的计算、通信开销与时间。

Comments This version has to be withdrawn due to the incomplete publication privacy review required by the company. After completing the privacy review, the newer version will be updated

$α$-PFN: Fast Entropy Search via In-Context Learning

$\alpha$-PFN：通过上下文学习实现快速熵搜索

Herilalaina Rakotoarison, Steven Adriaensen, Tom Viering, Carl Hvarfner, Samuel Müller, Frank Hutter, Eytan Bakshy

机构 * University of Freiburg（弗莱堡大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Lund University（Lund大学） ； Meta 纠错

AI总结 提出一种两阶段摊销策略，利用先验数据拟合网络（PFN）在单次前向传播中近似熵搜索采集函数，实现超过50倍加速，在合成和真实基准上性能与最先进方法相当。

Comments Published at ICML 2026

SaliMory: Orchestrating Cognitive Memory for Conversational Agents

SaliMory: 为对话代理编排认知记忆

Kai Zhang, Xinyuan Zhang, Hongda Jiang, Shiun-Zu Kuo, Hyokun Yun, Ejaz Ahmed, Shereen Oraby, Ziyun Li, Sanat Sharma, Ann Lee, Ahmed A Aly, Anuj Kumar, Raffay Hamid, Xin Luna Dong

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） 纠错

AI总结 提出SALIMORY框架，通过层级阶段过程奖励和奖励分解对比优化，端到端训练单一语言模型管理认知结构记忆，显著降低记忆相关错误并提升个性化表现。

Superintelligent Retrieval Agent: The Next Frontier of Agentic Retrieval

超级智能检索代理：代理检索的下一个前沿

Zeyu Yang, Xu Han, Qi Ma, Jason Chen, Anshumali Shrivastava

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Rice University（里士满大学） 纠错

AI总结 提出SIRA，通过单次语料判别性检索压缩多轮探索，利用LLM丰富文档词汇、预测查询缺失词汇并基于语料统计过滤，在BEIR基准上取得最强平均检索性能，并在下游QA任务中超越RL训练的代理系统。

MauBERT: Universal Phonetic Inductive Biases for Few-Shot Acoustic Units Discovery

MauBERT：面向少样本语音单元发现的通用语音归纳偏差

Angelo Ortiz Tandazo, Manel Khentout, Youssef Benchekroun, Thomas Hueber, Emmanuel Dupoux

机构 * ENS, PSL Research University, EHESS, CNRS, Paris, France（巴黎高等师范学院，PSL研究大学，法国社会科学高等研究院，法国国家科学研究中心，法国巴黎） ； Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, Grenoble, France（格勒诺布尔-阿尔卑斯大学，法国国家科学研究中心，格勒诺布尔国立理工学院，GIPSA-lab，法国格勒诺布尔） ； Meta AI Research, France（Meta AI研究，法国） 纠错

AI总结 MauBERT通过多语言数据学习语音到发音特征的映射，实现跨语言语音表示学习，提升模型在少样本下的语音单元发现能力。

Comments accepted at ACL 2026 (main track)