Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Goal2Pixel: Grounding Goals to Pixels for Vision-Language Navigation

Goal2Pixel: 将目标锚定到像素以实现视觉语言导航

Muyi Bao, Yuxin Cai, Hang Xu, Zongtai Li, Jinxi He, Jingfan Tang, Chen Lv, Ji Zhang, Yaqi Xie, Wenshan Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出Goal2Pixel范式，通过将连续环境中的视觉语言导航（VLN-CE）重新定义为可导航像素锚定，利用图像平面作为统一空间接口，预测可见导航像素并反投影为3D航点，结合可见性感知关键帧记忆和坐标感知辅助损失，在减少VLM调用次数的同时实现竞争性性能。

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VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents

VDE Bench: 评估图像编辑模型对视觉文档进行修改的能力

Hongzhu Yi, Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Tong Li, Zhenyu Guan, Tianyu Zong, Jiahuan Chen, Chenxi Bao, Tiankun Yang, Haopeng Jin, Yixuan Yuan, Xinming Wang, Tao Yu, Ruilin Gao, Ruiwen Tao, Haijin Liang, Jin Ma, Jinwen Luo, Yeshani, Xinyu Zuo, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SJTU（上海交通大学） ； XDU（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出VDE Bench，一个专门评估图像编辑模型在双语中文-英文和复杂视觉文档编辑任务性能的基准，通过高质量数据集和新的评估框架，系统量化了文本修改的准确性。

Self-Distillation Zero: Self-Revision Turns Binary Rewards into Dense Supervision

自蒸馏零：自我修订将二元奖励转化为密集监督

Yinghui He, Simran Kaur, Adithya Bhaskar, Yongjin Yang, Jiarui Liu, Narutatsu Ri, Liam Fowl, Abhishek Panigrahi, Danqi Chen, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出SD-Zero方法，通过让模型同时扮演生成器和修订者，利用二元奖励生成密集的token级自监督信号，显著提升训练样本效率，在数学和代码推理任务上超越RFT、GRPO等基线。

Prism: Cost-Efficient Multi-LLM Serving via GPU Memory Ballooning

Prism: 通过GPU内存气球实现经济高效的多LLM服务

Shan Yu, Yifan Qiao, Mingyuan Ma, Yangmin Li, Shuo Yang, Xinyuan Tong, Yang Wang, Zhiqiang Xie, Yuwei An, Shiyi Cao, Ke Bao, Deepak Vij, Xiaoning Ding, Yichen Wang, Qingda Lu, Zhong Wang, Gao Gao, Harry Xu, Junyi Shu, Jiarong Xing, Ying Sheng

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Intel（英特尔） ； Stanford University（斯坦福大学） ； LMSYS（灵州市系统实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Tsinghua University（清华大学） ； Novita AI ； Rice University（里士满大学） 纠错

AI总结 针对多LLM服务中资源效率低下的问题，提出基于内存气球的内存中心化LLM协同服务框架Prism，统一空间与时间共享，已在10K+ GPU生产环境部署。

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