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

AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning

AVA-Encoder：面向智能体原生的视频表示学习

Chuyue Li, Jinpeng Yu, Haozhe Wang, Tian Xueyun, Zhijing Zhang, Bingnan Li, Shuqi Gu, Kan Ren, Jiaming Liu, Ruihua Hua

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 针对创意智能体缺乏从高质量电影学习的有效方式的问题，提出AVA-Encoder框架，其视频表示经重构优化后，在相关基准上性能优于现有方法，还发布了配套框架、基准及数据集。

LazyTrain: Limited-resource Allocation toward Zero-waste Yield Optimization in Large Language Model Training

LazyTrain：面向大语言模型训练零浪费产出优化的有限资源分配方案

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； IDEA Research（IDEA研究院） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

AI总结 LazyTrain是面向大语言模型训练的优化层，将相关问题建模为混合整数调度问题，结合Hybrid 8位算子，在H800、RTX 3090实验中提升算力、批次大小与准确率。

Comments 18 pages, 8 figures

Low-Interaction-Rank Learning: Unifying Multiplicative Dual-Encoder Heads

低交互秩学习：统一乘法双编码器头

Zijian Zhao, Sen Li

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

AI总结 本文提出低交互秩学习框架，统一乘法双编码器头架构，解决其设计决策、可识别性等问题，经实验验证该框架可解释对比维度不可解释性并恢复真实模式。

Is Per-Agent Policy Composition Safe? Rethinking Successor-Feature Transfer in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

智能体策略组合是否安全？重新思考合作多智能体强化学习中的后继特征迁移

Zijian Zhao, Sen Li

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

AI总结 针对多智能体强化学习中独立策略组合不安全的问题，提出MA-USFA分层方法，兼顾策略组合的安全性与灵活性，无需任务适配即可部署。