The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

SQ-format: A Unified Sparse-Quantized Hardware-friendly Data Format for LLMs

SQ-format: 一种统一的稀疏量化硬件友好数据格式用于大语言模型

Ruixuan Huang, Hao Zeng, Hantao Huang, Jinyuan Shi, Minghui Yu, Ian En-Hsu Yen, Shuai Wang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Moffett AI ； ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

AI总结 本文提出SQ-format，一种统一的稀疏量化数据格式，旨在提升大语言模型在精度与效率之间的平衡，通过硬件友好设计实现性能与吞吐量的帕累托改进。

Martian World Model: Controllable Video Synthesis with Physically Accurate 3D Reconstructions

火星世界模型：可控视频合成与物理准确的3D重建

Longfei Li, Zhiwen Fan, Wenyan Cong, Xinhang Liu, Yuyang Yin, Matt Foutter, Panwang Pan, Chenyu You, Yue Wang, Zhangyang Wang, Yao Zhao, Marco Pavone, Yunchao Wei

机构 * BJTU（北京工业大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； HKUST（香港科技大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； XMU（厦门大学） ； SBU（雪城大学） ； USC（南加州大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出M3arsSynth和MarsGen，通过物理准确的3D重建生成逼真的火星视频，提升任务模拟与机器人训练的可视化效果。

Comments Project Page: https://marsgenai.github.io

A Survey of Text-to-SQL in the Era of LLMs: Where are we, and where are we going?

大语言模型时代下的文本到SQL调研：我们目前在哪里，未来将去向何处？

Xinyu Liu, Shuyu Shen, Boyan Li, Peixian Ma, Runzhi Jiang, Yuxin Zhang, Ju Fan, Guoliang Li, Nan Tang, Yuyu Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文综述了大语言模型时代下文本到SQL技术的发展现状、核心方法及未来挑战。

Comments 20 pages, 11 figures, 3 tables

Journal ref TKDE July 2025