Peking University（北京大学）

S2-MoE: Enabling Efficient Self-Speculative Decoding for Mixture-of-Experts on Edge Devices

S2-MoE：在边缘设备上实现混合专家模型的高效自推测解码

Haochen Huang, Shengxuan Qiu, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

AI总结 S2-MoE是面向边缘设备MoE推理的高效自推测解码框架，通过路由感知自适应扩展、复用感知门控等设计，使MoE推理在边缘设备上最高获5.3倍加速，平均约2.0倍。

Comments 13 pages, 10 figures

Dual Modality Prompted Diffusion Priors for Zero Shot Hyperspectral Pansharpening

用于零样本高光谱 pansharpening 的双模态提示扩散先验

Pengwei Xie, Fei Zhu, Jiajun Li, Xiangyuan Liu, Xiangyuan Liu, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Peking University（北京大学） ； National Center for Applied Mathematics Shenzhen (NCAMS), Southern University of Science and Technology（南方科技大学深圳应用数学国家中心） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； National Research Council of Italy, Institute of Integrated Methodologies for Earth Observation (CNR-IMIOT)（意大利国家研究委员会综合地球观测方法研究所） 纠错

AI总结 该研究针对零样本高光谱 pansharpening 问题，提出双模态提示扩散模型 DIDM，通过双模态提示注入与全色引导正则化实现空间细节与光谱保真的平衡，在多数据集实验中取得最优性能。