University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Fast and Accurate Causal Parallel Decoding using Jacobi Forcing

快速且准确的因果并行解码使用雅可比强迫

Lanxiang Hu, Siqi Kou, Yichao Fu, Samyam Rajbhandari, Tajana Rosing, Yuxiong He, Zhijie Deng, Hao Zhang

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Snowflake（Snowflake公司） 纠错

AI总结 本文提出雅可比强迫方法，通过渐进蒸馏将AR模型转化为高效的并行解码器，实现3.8倍的速度提升并保持性能，同时引入多块解码与拒绝回收进一步提升效率。

COMMA: A Communicative Multimodal Multi-Agent Benchmark

COMMA：一种基于通信的多模态多智能体基准

Timothy Ossowski, Danyal Maqbool, Jixuan Chen, Zefan Cai, Tyler Bradshaw, Junjie Hu

机构 * Department of Computer Sciences University of Wisconsin-Madison（计算机科学系威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Computer Sciences UC San Diego（计算机科学系加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Radiology University of Wisconsin-Madison（放射学系威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Computer Sciences Department of Biostatistics and Medical Informatics University of Wisconsin-Madison（计算机科学系生物统计学与医学信息学系威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 COMMA基准通过语言通信评估多模态多智能体系统的协作性能，揭示现有模型在智能体协作中的不足。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2025