The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

OPTD: On-Policy Transition Distillation with Consistency-Guided Adaptive Compression for Few-Step Diffusion Language Models

OPTD：用于少步扩散语言模型的一致性引导自适应压缩的策略内转换蒸馏

Xiaocheng Lu, Hualei Zhang, Shuhan Guo, Jie Zhang, Xiaoyi Pang, Jian Liu, Haoxi Li, Bohai Gu, Haoxuan Che, Jingcai Guo, Song Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对少步扩散语言模型现有离线策略蒸馏的轨迹不匹配问题，提出 OPTD 策略内转换蒸馏方法，在四个推理基准上改善质量效率权衡并取得最优质量约束 AUP。

Comments 9 pages, 4 figures, 5 tables

Better, Stronger, Faster, and Broader: Structured All-Mask Prediction for MLLM-Based Segmentation

更好、更强、更快、更广泛：基于多模态大型语言模型（MLLM）的结构化全掩码预测分割

Jiazhen Liu, Mingkuan Feng, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科技大学） 纠错

AI总结 STAMPlus通过结构化全掩码预测解耦自回归对话与非自回归掩码预测，解决了MLLM分割的三难问题，在提升性能的同时降低延迟，实现多类开放词汇等分割任务的SOTA表现。