The Thinking Pixel: Recursive Sparse Reasoning in Multimodal Diffusion Latents
思考像素：多模态扩散潜在中的递归稀疏推理
机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 本文提出一种递归稀疏混合专家框架，用于提升多模态文本生成任务中视觉token的生成质量，通过递归机制和稀疏参数共享提高生成性能。
高校专区
Fudan University（复旦大学）
On the Trainability of Masked Diffusion Language Models via Blockwise Locality
通过块级局部性训练掩码扩散语言模型
机构 * Fudan University, Shanghai, China（复旦大学，上海，中国） ； Alibaba Group, China（阿里巴巴集团，中国）
AI总结 研究通过块级局部性改进掩码扩散语言模型，发现其在结构生成任务中稳定性不足，提出Jigsaw和Scatter模型提升性能。
Salca: A Sparsity-Aware Hardware Accelerator for Efficient Long-Context Attention Decoding
Salca：一种面向高效长上下文注意力解码的稀疏性感知硬件加速器
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 本文提出Salca，通过软硬件协同设计，解决长上下文注意力解码中的计算与内存瓶颈，实现3.82倍速度提升和74.19倍能效提升。
