Peking University（北京大学）

GEAR: Guided End-to-End AutoRegression for Image Synthesis

GEAR: 引导式端到端自回归图像合成

Bin Lin, Zheyuan Liu, Chenguo Lin, Sixiang Chen, Yunyang Ge, Yunlong Lin, Jianwei Zhang, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出GEAR方法，通过表示对齐联合训练VQ分词器和自回归生成器，解决非可微索引导致的梯度问题，实现端到端优化，显著加速ImageNet gFID收敛并提升特征质量。

RaBitQCache: Rotated Binary Quantization for KVCache in Long Context LLM Inference

RaBitQCache: 面向长上下文LLM推理中KVCache的旋转二值量化

Wenhao Li, Jinhao Dong, Hailin Zhang, Wenhang Shi, Wei Lu, Xiaoyong Du

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对长上下文大语言模型推理中KV缓存导致的瓶颈，提出RaBitQCache框架，利用随机旋转二值量化和高效二进制-INT4算术无偏估计注意力权重，实现自适应Top-p检索，加速推理并减少内存I/O。

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SyncCache: Exploiting Asymmetric Dynamics for Fast Audio-Driven Portrait Animation

SyncCache: 利用非对称动力学实现快速音频驱动肖像动画

Juncheng Ma, Yuxuan Du, Yanan Sun, Zhening Xing, Changlin Li, Zhenyu Tang, Bo Li, Peng-Tao Jiang, Li Yuan, Daquan Zhou, Yonghong Tian

机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； vivo 纠错

AI总结 提出SyncCache，一种针对DiT肖像动画的无训练缓存加速方法，通过空间非对称探测和模态解耦缓存利用非对称动力学，实现高达4.12倍加速且保持视觉保真度和音频对齐。

Comments ECCV 2026

From Search to Synthesis: Training LLMs as Zero-Shot Workflow Generators

从搜索到合成：训练大语言模型为零样本工作流生成器

Gan Luo, Zihan Qin, Bin Dong, Wotao Yin

机构 * School of Mathematics Science, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 提出MetaFlow，将工作流生成视为元学习问题，通过两阶段训练（监督微调+强化学习）使模型能生成可泛化的任务级工作流，在问答、代码生成和数学推理任务上实现零样本泛化。

Comments 35 pages, 8 figures