The University of Hong Kong（香港大学）

Efficient-WAM: A 1B-Parameter World-Action Model with Low-Cost Future Imagination

Efficient-WAM: 一种具有低成本未来想象能力的10亿参数世界-动作模型

Jiajun Li, Tiecheng Guo, Yifan Ye, Rongyu Zhang, Xiaowei Chi, Qianpu Sun, Ying Li, Yunfan Lou, Yan Huang, Zhihe Lu, Meng Guo, Shanghang Zhang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Muka Robotics（Muka机器人） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出Efficient-WAM，通过紧凑视频专家、稀疏视频潜变量和非对称去噪降低未来想象成本，在保持控制性能的同时实现30倍推理加速。

MobileFineTuner: A Mobile-Native Framework for On-Device LLM Fine-Tuning in Real-World Embedded AI Applications

MobileFineTuner：面向真实世界嵌入式AI应用中设备端大语言模型微调的移动原生框架

Jiaxiang Geng, Lunyu Zhao, Yiyi Lu, Bing Luo

机构 * Duke Kunshan University（Duke昆山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出移动原生框架MobileFineTuner，通过C++实现资源感知训练运行时（内存高效注意力、激活检查点等），在商用手机上实现端到端LLM微调，显著降低内存压力并提升可执行性。

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