University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Native and Compact Structured Latents for 3D Generation

原生且紧凑的结构化潜在变量用于3D生成

Jianfeng Xiang, Xiaoxue Chen, Sicheng Xu, Ruicheng Wang, Zelong Lv, Yu Deng, Hongyuan Zhu, Yue Dong, Hao Zhao, Nicholas Jing Yuan, Jiaolong Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； USTC（University of Science and Technology of China） ； Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

AI总结 本文提出O-体素和稀疏压缩变分自编码器，通过高效生成高质量3D资产，推动3D生成建模的发展。

Comments Project Page: https://microsoft.github.io/TRELLIS.2/

SASQ: Static Activation Scaling for Quantization-Aware Training in Large Language Models

SASQ：用于大语言模型量化感知训练的静态激活缩放

Shizhuo Mao, Song Chen, Yi Kang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 SASQ通过优化激活量化因子，实现了大语言模型在量化感知训练中的高精度静态推理与高效部署。

Astraea: A State-Aware Scheduling Engine for LLM-Powered Agents

Astraea：一种面向LLM代理的基于状态的调度引擎

Hongqiu Ni, Jiabao Zhang, Guopeng Li, Zilong Wang, Ruiqi Wu, Chi Zhang, Haisheng Tan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

AI总结 Astraea通过基于状态的分层调度算法优化LLM代理的全局作业完成时间，减少端到端延迟并提升系统效率与公平性。

Comments 12 pages, 8 figures

FusAD: Time-Frequency Fusion with Adaptive Denoising for General Time Series Analysis

FusAD：基于自适应去噪的时间-频率融合用于通用时间序列分析

Da Zhang, Bingyu Li, Zhiyuan Zhao, Feiping Nie, Junyu Gao, Xuelong Li

机构 * School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（人工智能学院，光学电子研究所（iOPEN），西北工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（电子工程与信息科学系，中国科学技术大学） 纠错

AI总结 FusAD通过自适应时间-频率融合和去噪机制，提升多任务时间序列分析的效率与泛化能力。

Comments Paper has been accepted by ICDE2026

RADAR: Accelerating Large Language Model Inference With RL-Based Dynamic Draft Trees

RADAR: 通过基于强化学习的动态草稿树加速大语言模型推理

Junjie Ma, Jinlong Li

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 RADAR通过基于强化学习的动态草稿树方法，有效提升大语言模型推理速度，实现3.17至4.82倍的加速效果。

Comments 5 pages, 2 figures

MFGDiffusion: Mask-Guided Smoke Synthesis for Enhanced Forest Fire Detection

MFGDiffusion：基于掩码的烟雾合成以提升森林火灾检测

Guanghao Wu, Yunqing Shang, Chen Xu, Hai Song, Chong Wang, Qixing Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 MFGDiffusion通过掩码引导的烟雾合成提升森林火灾检测性能

Comments 14 pages, 11 figures