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。

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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。