Microsoft（微软）

Terminus-4B: Can a Smaller Model Replace Frontier LLMs at Agentic Execution Tasks?

Terminus-4B：一个较小的模型能否在智能体执行任务中取代前沿大语言模型？

Spandan Garg, Vikram Nitin, Yufan Huang

机构 * Microsoft USA（微软公司） 纠错

AI总结 研究智能体终端执行任务中较小模型能否取代前沿大语言模型。提出经监督微调及强化学习训练的Terminus-4B模型，评估发现其能减少主智能体令牌使用量约30%，不影响性能，还缩小与前沿模型差距甚至超越其性能。

Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

VTC: DNN Compilation with Virtual Tensors for Data Movement Elimination

VTC: 基于虚拟张量的DNN编译以消除数据移动

Muyan Hu, Ahan Gupta, Jiachen Yuan, Vima Gupta, Taeksang Kim, Xin Xu, Janardhan Kulkarni, Ofer Dekel, Vikram Adve, Charith Mendis

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 VTC通过引入虚拟张量概念，首次实现消除所有不必要的数据移动，提升DNN编译效率，减少内存占用。

Comments Accepted to OSDI'26

MegaFlow: Zero-Shot Large Displacement Optical Flow

MegaFlow：零样本大位移光流

Dingxi Zhang, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Haofei Xu

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Tübingen, Tübingen AI Center（图宾根大学，图宾根人工智能中心） 纠错

AI总结 MegaFlow通过预训练视觉先验解决大位移零样本光流问题，利用全局Vision Transformer实现全局匹配，结合轻量迭代优化提升精度，实验显示其在多个光流基准和长距离点跟踪任务中表现优异。

Comments [ECCV 2026] Project Page: https://kristen-z.github.io/projects/megaflow Code: https://github.com/cvg/megaflow

Latent Policy Steering through One-Step Flow Policies

通过一步流策略实现潜在策略引导

Hokyun Im, Andrey Kolobov, Jianlong Fu, Youngwoon Lee

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（人工智能系，延世大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文提出Latent Policy Steering (LPS)，通过一步流策略实现高保真的潜在策略改进，解决了离线强化学习中回报最大化与行为约束之间的权衡问题，实现了无需复杂超参数调整的鲁棒性能。

Comments Accepted to RSS 2026, Project Webpage : https://jellyho.github.io/LPS/

HiMoE-VLA: Hierarchical Mixture-of-Experts for Generalist Vision-Language-Action Policies

HiMoE-VLA：用于通用视觉-语言-动作策略的分层专家混合模型

Zhiying Du, Bei Liu, Yaobo Liang, Yichao Shen, Haidong Cao, Xiangyu Zheng, Zhiyuan Feng, Zuxuan Wu, Jiaolong Yang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究通用视觉-语言-动作策略训练中异构性引发的负迁移问题，提出HiMoE-VLA框架，通过分层专家混合动作模块及两个辅助目标来解决，在多项任务上取得较好结果，还能将负迁移转化为正迁移。