Peking University（北京大学）

Tessera: Unlocking Heterogeneous GPUs through Kernel-Granularity Disaggregation

Tessera：通过内核粒度解耦解锁异构GPU

Tiancheng Hu, Jin Qin, Zheng Wang, Junhao Hu, Yuzheng Wang, Lei Chen, Yizhou Shan, Mingxing Zhang, Ting Cao, Chunwei Xia, Huimin Cui, Tao Xie, Chenxi Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Key Lab of HCST (PKU), MOE（高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Huawei Cloud（华为云） 纠错

AI总结 Tessera通过内核粒度解耦提升异构GPU上的大模型推理性能和成本效率，利用离线分析与在线适应结合，实现计算与硬件能力的匹配。

Weak Adversarial Neural Pushforward Method for the Wigner Transport Equation

弱对抗神经推前方法用于威金方程

Andrew Qing He, Wei Cai, Sihong Shao

机构 * Department of Mathematics, Southern Methodist University（南卫理公会大学数学系） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 本文提出弱对抗神经推前方法用于求解威金传输方程，通过结构观察将非局部伪微分势能算子与平面波测试函数积分转化为狄拉克δ函数，实现对威金势能核的精确反转，无需截断莫伊尔级数且能处理量子系统相空间动力学。

Concept-as-Tree: A Controllable Synthetic Data Framework Makes Stronger Personalized VLMs

概念树：一个可控的合成数据框架助力更强的个性化视觉语言模型

Ruichuan An, Kai Zeng, Ming Lu, Sihan Yang, Renrui Zhang, Huitong Ji, Hao Liang, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security（北京数据智能与安全重点实验室） 纠错

AI总结 研究提升VLM个性化能力问题，提出概念树（CaT）框架，以树结构表示概念生成多样正负样本，经数据过滤策略确保质量，实验证明该框架显著增强VLM在个性化基准测试中的能力，是首个可控合成数据管道。

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