Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Science Earth: Towards A Planet-Scale Operating System for AI-Native Scientific Discovery

Science Earth: 迈向面向AI原生科学发现的行星级操作系统

Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Jiaming Ma, Yifan Wen, Jinglin Jian, Jiacheng Ge, Xiangru Tang, Bo An, Ming Yin, Sanfeng Wu, Mengdi Wang, Le Cong

机构 * Department of Pathology, Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（病理学系、遗传学系，斯坦福大学医学院） ； Princeton AI Lab, Department of Electrical & Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿人工智能实验室、电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Scripps Research, La Jolla, CA, USA（斯克里普斯研究机构，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） ； Division of Biostatistics, Department of Population Health, New York University Grossman School of Medicine（生物统计学部、人口健康系，纽约大学格罗斯曼医学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Physics, Princeton University（物理系，普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出Science Earth行星级科学运行时，通过EACN协议实现AI能力动态连接与自组织协作，在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析中验证了分布式自校正科学推理。

Comments Withdrawn by the authors. (1) The author list and authorship roles had not been finalized and agreed upon by all listed authors prior to submission. (2) The specific contribution of the system in the K3 synchronization example (Section on Kuramoto/nonlinear physics) requires further validation before it can be reported. The authors are addressing both points and may resubmit a corrected version.

Collaborative Multi-Modal Coding for High-Quality 3D Generation

协作多模态编码用于高质量3D生成

Ziang Cao, Zhaoxi Chen, Liang Pan, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学S实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出TriMM，首个前馈式3D原生生成模型，通过协作多模态编码融合RGB、RGBD和点云特征，结合辅助2D/3D监督和三平面潜在扩散模型，实现高质量3D资产生成。

TetriServe: Efficiently Serving Mixed DiT Workloads

TetriServe: 高效服务混合DiT工作负载

Runyu Lu, Shiqi He, Wenxuan Tan, Shenggui Li, Ruofan Wu, Jeff J. Ma, Ang Chen, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对混合分辨率与截止时间的异构DiT工作负载，提出基于步骤级序列并行的TetriServe系统，通过轮次调度与自适应并行度，在保证图像质量下将SLO达成率提升32%。