NVIDIA（英伟达）

Look Less, Think Faster: Joint Token-Compute Adaptation for Multimodal LLMs

少看，快思考：多模态大语言模型的联合令牌-计算适配

Pengcheng Wang, Zhiquan Wang, Jayoung Lee, Zhuoyan Xu, Ran Xu, Saurabh Bagchi, Yin Li, Somali Chaterji

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型推理成本高的问题，提出SmartVL框架，通过视觉侧令牌控制器和LLM侧计算控制器联合控制视觉令牌数量和模型计算能力，实验证明该框架优于先前方法，实现更好的精度-效率平衡。

Comments Accepted at ECCV 2026

EvoDRC: A Self-Evolving Agentic Framework for Automated DRC Violation Repair

EvoDRC：一种用于自动修复DRC违规的自进化智能体框架

Bing-Yue Wu, Chia-Tung Ho, Haoyu Yang, Brucek Khailany, Vidya A. Chhabria

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

AI总结 针对先进节点物理设计中DRC闭合瓶颈问题，EvoDRC提出自进化智能体框架，利用参考设计知识和目标设计经验初始化并进化修复技能，将布局分解后分配智能体，通过工具反馈和知识数据库提升修复效果，实验显示总体减少73.5%。

DQAOA-GPT: AI-Accelerated Distributed Quantum Optimization for Combinatorial Problems

DQAOA-GPT：用于组合问题的人工智能加速分布式量子优化

Seongmin Kim, Abhinav Rijal, Yuri Alexeev, Nora Bauer, Martin Roetteler, Mina Yoon, George Siopsis, In-Saeng Suh

机构 * 1 National Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA ； 2 Department of Physics \& Astronomy, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA ； 3 NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA ； 4 IonQ Inc., Chattanooga, TN, USA ； 5 IonQ Inc., Seattle, WA, USA ； Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA 纠错

AI总结 针对组合优化问题求解难，介绍DQAOA-GPT混合框架，结合分布式量子近似优化算法与基于GPT的量子电路生成，直接为子问题生成高质量量子电路，对比传统DQAOA显著降低计算成本，为大规模组合优化提供基础。

Toward a Vision-Language Foundation Model for Medical Data: Multimodal Dataset and Benchmarks for Vietnamese PET/CT Report Generation

迈向医学数据的视觉-语言基础模型：越南语PET/CT报告生成的多模态数据集和基准

Huu Tien Nguyen, Dac Thai Nguyen, The Minh Duc Nguyen, Trung Thanh Nguyen, Thao Nguyen Truong, Huy Hieu Pham, Johan Barthelemy, Minh Quan Tran, Thanh Tam Nguyen, Quoc Viet Hung Nguyen, Quynh Anh Chau, Hong Son Mai, Thanh Trung Nguyen, Phi Le Nguyen

机构 * AI4LIFE, Hanoi University of Science and Technology, Vietnam（AI4LIFE，河内科学技术大学，越南） ； Nagoya University, Japan（名古屋大学，日本） ； AIST, Japan（日本国家先进工业技术研究院） ； VinUniversity, Vietnam（文园大学，越南） ； NVIDIA, USA（NVIDIA，美国） ； Griffith University, Australia（格里菲斯大学，澳大利亚） ； Hanoi Medical University, Vietnam（河内医学院，越南） ； Military Central Hospital, Vietnam（越南108中央军医院） 纠错

AI总结 本文提出了一种面向越南语医学数据的多模态数据集和基准，旨在解决医学影像领域中PET/CT数据不足和低资源语言代表性不足的问题。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Track on Datasets and Benchmarks