Xiaomi（小米）

Xiaomi-Robotics-U0: Unified Embodied Synthesis with World Foundation Model

小米机器人-U0：基于世界基础模型的统一具身合成

Xinghang Li, Jun Guo, Qiwei Li, Long Qian, Hang Lai, Yueze Wang, Hongyu Yan, Jiahang Cao, Xi Chen, Jingen Qu, Jiaxi Song, Nan Sun, Hanye Zhao, Futeng Liu, Wanli Peng, Heyun Wang, Yunhong Wang, Caoyu Xia, Jack Zhao, Diyun Xiang, Hangjun Ye, Heng Qu, Huaping Liu, Jason Li

机构 * Xiaomi Robotics（小米机器人） 纠错

AI总结 研究针对基础模型应用于具身场景受限问题，提出小米机器人-U0多模态自回归模型，将具身生成扩展为基础图像和视频生成的形式，联合优化多种生成任务，在多方面取得领先成果，证明基础世界模型可用于具身智能。

UMoE:Unlocking Every Expert in Domain-Specific Training

UMoE：在特定领域训练中解锁每个专家

Xuefeng Li, Pengfei Liu

机构 * Qwen Team（通义千问团队） ； DeepSeek-AI（渊亭科技） ； Thinking Machines Lab（思维机器实验室） ； LLM-Core Xiaomi（小米大语言模型核心团队） 纠错

AI总结 研究针对特定领域训练中专家池不合理问题，提出UMoE流程，先修剪低显著性专家，再扩展专家池，最后应用标准SFT，该方法在多架构、多领域及多基准测试中优于直接SFT，能转化冗余容量，提升训练效果。

Structure-Detail Decoupled Autoregressive Generation for Fast and High-Fidelity Virtual Try-On

用于快速和高保真虚拟试穿的结构-细节解耦自回归生成

Lu Yang, Xiaonan Hu, Yanan Li, Daqi Liu, Xiang Bai, Hao Lu

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan Institute of Technology（武汉工程大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

AI总结 研究虚拟试穿问题，提出STAR-VTON框架，通过解耦潜在空间结构合成与像素空间细节恢复，结合匹配信息细化器，实现高效高保真虚拟试穿，其中VAR-VTON效率高，像素空间细化器能有效恢复细节。