Nanjing University（南京大学）

InternVL-U: Democratizing Unified Multimodal Models for Understanding, Reasoning, Generation and Editing

InternVL-U: 使统一多模态模型在理解、推理、生成和编辑方面更加普及

Changyao Tian, Danni Yang, Guanzhou Chen, Erfei Cui, Zhaokai Wang, Yuchen Duan, Penghao Yin, Sitao Chen, Ganlin Yang, Mingxin Liu, Zirun Zhu, Ziqian Fan, Leyao Gu, Haomin Wang, Qi Wei, Jinhui Yin, Xue Yang, Zhihang Zhong, Qi Qin, Yi Xin, Bin Fu, Yihao Liu, Jiaye Ge, Qipeng Guo, Gen Luo, Hongsheng Li, Yu Qiao, Kai Chen, Hongjie Zhang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 InternVL-U通过轻量级统一多模态模型，在保持强大生成能力的同时，实现了在理解、推理、生成和编辑方面的高效平衡。

Comments technical report, 61 pages, https://github.com/OpenGVLab/InternVL-U

Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation

逐帧测试时校正用于自回归长视频生成

Xunzhi Xiang, Zixuan Duan, Guiyu Zhang, Haiyu Zhang, Zhe Gao, Junta Wu, Shaofeng Zhang, Tengfei Wang, Qi Fan, Chunchao Guo

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Chinese University of Hong Kong Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出TTC方法，通过利用初始帧作为参考锚点，有效校正自回归长视频生成中的漂移问题，提升生成质量并延长生成长度。

Multi-Agent Reinforcement Learning with Communication-Constrained Priors

具有受限通信先验的多智能体强化学习

Guang Yang, Tianpei Yang, Jingwen Qiao, Yanqing Wu, Jing Huo, Xingguo Chen, Yang Gao

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Network Security and Information Technology, YiLi Normal University（伊犁师范学院网络安全与信息技术学院） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种通信受限的多智能体强化学习框架，通过统一表征通信条件并量化通信影响，提升复杂动态环境中的学习效率。

Reasoning Efficiently Through Adaptive Chain-of-Thought Compression: A Self-Optimizing Framework

通过自适应链式推理压缩实现高效推理：一个自优化框架

Kerui Huang, Shuhan Liu, Xing Hu, Tongtong Xu, Lingfeng Bao, Xin Xia

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） 纠错

AI总结 SEER通过自适应压缩链式推理，提升LLM在软件工程和数学任务中的效率与鲁棒性。