AMD

DiffSparse: Accelerating Diffusion Transformers with Learned Token Sparsity

DiffSparse: 通过学习的令牌稀疏性加速扩散变换器

Haowei Zhu, Ji Liu, Ziqiong Liu, Dong Li, Junhai Yong, Bin Wang, Emad Barsoum

机构 * Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； BNRist（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

AI总结 本文提出DiffSparse框架，通过学习令牌稀疏性优化扩散变换器的推理效率，减少计算成本并提升生成质量。

Comments Accepted by ICLR 2026

Optimizing Neurorobot Policy under Limited Demonstration Data through Preference Regret

通过偏好遗憾优化有限示范数据下的神经机器人策略

Viet Dung Nguyen, Yuhang Song, Anh Nguyen, Jamison Heard, Reynold Bailey, Alexander Ororbia

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

AI总结 本文提出MYOE框架，通过可查询的偏好混合状态空间模型估计每一步的目标，利用偏好遗憾优化机器人控制策略，实验显示其鲁棒性、适应性和泛化能力优于其他RLfD方法。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables

XModBench: Benchmarking Cross-Modal Capabilities and Consistency in Omni-Language Models

XModBench：多模态能力与一致性在多语言模型中的基准测试

Xingrui Wang, Jiang Liu, Chao Huang, Xiaodong Yu, Ze Wang, Ximeng Sun, Jialian Wu, Alan Yuille, Emad Barsoum, Zicheng Liu

机构 * Advanced Micro Devices（超威半导体） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Rochester（罗彻斯特大学） 纠错

AI总结 XModBench通过大规模三模态基准测试，评估多语言模型在跨模态一致性中的能力，揭示模型在不同模态下的推理偏差和不平衡问题。

Journal ref Published as a conference paper at ICLR 2026