Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

MemWeaver: Weaving Hybrid Memories for Traceable Long-Horizon Agentic Reasoning

MemWeaver: 为可追溯的长 horizon 代理推理编织混合记忆

Juexiang Ye, Xue Li, Xinyu Yang, Chengkai Huang, Lanshun Nie, Lina Yao, Dechen Zhan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61） 纠错

AI总结 MemWeaver通过编织混合记忆系统，提升长 horizon 代理推理的准确性与可追溯性，减少输入上下文长度

Adams Bashforth Moulton Solver for Inversion and Editing in Rectified Flow

Adams-Bashforth-Moulton 解决方案用于 rectified 流中的反向和编辑

Yongjia Ma, Donglin Di, Xuan Liu, Xiaokai Chen, Lei Fan, Tonghua Su, Yue Gao

机构 * Li Auto（利亚 Auto） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出ABM求解器，通过多步预测校正和自适应步长调整提升rectified流模型的求解精度和编辑质量，无需额外训练。

ELIP: Efficient Discriminative Language-Image Pre-training with Fewer Vision Tokens

ELIP: 一种更高效的语言-图像预训练方法，使用更少的视觉标记

Yangyang Guo, Haoyu Zhang, Yongkang Wong, Liqiang Nie, Mohan Kankanhalli

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 ELIP通过高效修剪视觉标记，减少计算资源消耗，同时保持模型性能，适用于多种下游任务。

AR-Omni: A Unified Autoregressive Model for Any-to-Any Generation

AR-Omni：一种统一的自回归模型用于任意到任意生成

Dongjie Cheng, Ruifeng Yuan, Yongqi Li, Runyang You, Wenjie Wang, Liqiang Nie, Lei Zhang, Wenjie Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 AR-Omni提出一种无需专家解码器的统一自回归模型，实现多模态任意到任意生成，解决模态不平衡、视觉保真度和稳定性与创造力平衡问题。

Orchestrating Intelligence: Confidence-Aware Routing for Efficient Multi-Agent Collaboration across Multi-Scale Models

协调智能：基于置信度的路由机制用于高效多智能体协作跨多尺度模型

Jingbo Wang, Sendong Zhao, Jiatong Liu, Haochun Wang, Wanting Li, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Information Retrieval, Harbin Institute of Technology, China（社会科学与信息检索研究中心，哈尔滨工业大学，中国） ； the Institute of Automation of the Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院自动化研究所，中国） 纠错

AI总结 OI-MAS通过基于置信度的路由机制，实现高效多智能体协作，提升准确率并降低计算成本。