University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Unlocking the Pre-Trained Model as a Dual-Alignment Calibrator for Post-Trained LLMs

解封预训练模型作为后训练LLMs的双对齐校准器

Beier Luo, Cheng Wang, Hongxin Wei, Sharon Li, Xuefeng Du

机构 * Department of Statistics and Data Science, Southern University of Science and Technology（统计与数据科学系，南方科技大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） ； 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） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Dual-Align方法，通过双对齐策略校正后训练LLMs的置信度漂移和过程漂移，提升校准性能。

StreamFlow: Theory, Algorithm, and Implementation for High-Efficiency Rectified Flow Generation

StreamFlow：高效率校正流生成的理论、算法与实现

Sen Fang, Hongbin Zhong, Yalin Feng, Yanxin Zhang, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University, New Jersey, USA（罗杰斯大学） ； Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia, USA（佐治亚理工学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； University of Wisconsin-Madison, Wisconsin, USA（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出StreamFlow，通过理论、算法和实现的综合优化，显著提升了基于流模型的图像生成效率，达到611%的加速效果。

Comments Improved the quality. Project Page at https://world-snapshot.github.io/StreamFlow/