Xiaomi（小米）

UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Francesco Nex, Hao Cheng, Michael Ying Yang

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。

Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables

ELVA: Exploring Ranking-Driven Universal Multimodal Retrieval

ELVA：探索排序驱动的通用多模态检索

Yuhan Liu, Pei Fu, Hang Li, Yukun Qi, Chao Jiang, Jingwen Fu, Zhen Liu, Bin Qin, Zhenbo Luo, Jian Luan, Jingmin Xin

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家级重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； MiLM Plus ； Xiaomi Inc（小米公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing, China（北京市） 纠错

AI总结 提出ELVA框架，通过基于规则的强化学习缓解对比学习中的粒度盲视问题，在通用多模态检索中实现排序优化，并在新基准MRBench上提升13.1%。

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