Meituan（美团）

Skill1: Unified Evolution of Skill-Augmented Agents via Reinforcement Learning

技能1：通过强化学习实现技能增强代理的统一进化

Yaorui Shi, Yuxin Chen, Zhengxi Lu, Yuchun Miao, Shugui Liu, Qi GU, Xunliang Cai, Xiang Wang, An Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出Skill1框架，通过单一策略协同进化技能选择、利用与蒸馏，以共享任务目标优化技能库维护，实验表明其优于现有基线方法。

AIA: Rethinking Architecture Decoupling Strategy In Unified Multimodal Model

AIA: 重新思考统一多模态模型中的架构解耦策略

Dian Zheng, Manyuan Zhang, Hongyu Li, Kai Zou, Hongbo Liu, Ziyu Guo, Kaituo Feng, Yexin Liu, Ying Luo, Hongsheng Li

机构 * MMLab, CUHK（CUHK多媒体实验室） ； Meituan（美团） ； USTC（中国科学技术大学） ； TJU（天津大学） 纠错

AI总结 本文提出AIA损失函数，通过学习任务特定的多模态交互模式，缓解任务冲突而不依赖模型解耦，提升生成与理解性能。

Comments Project page: https://zhengdian1.github.io/AIA-project/ Code: https://github.com/zhengdian1/AIA

Beyond the Last Layer: Multi-Layer Representation Fusion for Visual Tokenization

超越最后一层：多层表示融合用于视觉标记化

Xuanyu Zhu, Yan Bai, Yang Shi, Yihang Lou, Yuanxing Zhang, Jing Jin, Yuan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Meituan Inc（美团公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； IGDL 纠错

AI总结 本文提出DRoRAE，通过多层特征融合恢复丢失的视觉信息，提升图像生成质量，并揭示了表示丰富性与重建质量的log-linear关系。