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TIIF-Bench: How Does Your T2I Model Follow Your Instructions?

TIIF-Bench：你的文本到图像模型如何遵循指令？

Xinyu Wei, Jinrui Zhang, Zeqing Wang, Hongyang Wei, Zhen Guo, Bairui Li, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 研究旨在评估T2I模型遵循指令能力，提出TIIF-Bench基准，含多维度、多难度提示及新评估指标，利用大语言模型知识开发可重现评估器，通过对主流模型测试分析其优缺点及现有基准局限性。

Comments 35 pages, 14 figures, 9 tables

PM-KVQ: Progressive Mixed-precision KV Cache Quantization for Long-CoT LLMs

PM-KVQ：用于长思维链语言模型的渐进式混合精度键值缓存量化

Tengxuan Liu, Shiyao Li, Jiayi Yang, Tianchen Zhao, Feng Zhou, Xiaohui Song, Guohao Dai, Shengen Yan, Huazhong Yang, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Infinigence-AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对长思维链语言模型因键值缓存内存开销大导致性能下降的问题，提出渐进式混合精度KV缓存量化（PM-KVQ），通过渐进量化策略和逐块内存分配减少累积误差，用带位置插值的校准策略增加校准长度，提升了推理性能和吞吐量。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code available at https://github.com/thu-nics/PM-KVQ