Tsinghua University（清华大学）

JoyNexus: Service-Oriented Multi-Tenant Post-Training for VLA Models

JoyNexus：面向服务的视觉语言动作模型多租户训练后处理

Haoran Sun, Wentao Zhang, Junyang Hua, Hedan Yang, Yongjian Guo, Yifei Zhang, Xiaolong Xiang, Mingxi Luo, Jing Long, Chen Zhao, Chen Zhou, Wanting Xu, Qiming Yang, Hui Zhang, Song Wang, Xiaodong Bai, Shuai Di, Xu Chu, Xiaotie Deng, Yicheng Gong, Junwu Xiong

机构 * Peking University（北京大学） ； Beihang University（北航） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对VLA模型训练后处理问题，提出JoyNexus统一服务，解耦相关服务，多租户可通过API调用，引入组批处理提高效率，经评估能减少GPU时间，提升服务利用率。

Comments 23 pages, 12 figures

Frontier Language Models Struggle to Copy: Text Can Be Better Viewed in 2D

前沿语言模型在复制方面存在困难：文本可在二维视角下得到更好理解

Haodong Wen, Yiran Zhang, Yingfa Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究发现前沿语言模型复制输入字符串存在困难，归因于Transformer架构位置编码问题。为此引入2D-RoPE，将文本组织成二维网格，使复制任务更易学习。实验表明其在复制任务上优势明显，有助于语言建模，鼓励探索二维位置编码潜力。

SlotMem: Character-Addressable Internal Memory for Narrative Long Video Generation

SlotMem：用于叙事长视频生成的字符可寻址内部存储器

Yilai Liu, Xin Zhang, Shiyuan Zhang, Hongyang Du

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究针对叙事长视频生成中保持角色身份的挑战，提出SlotMem框架，通过字符语义探测器定位视觉令牌，记忆编码器压缩记忆，记忆写入器更新记忆，逐角色交叉注意力检索记忆，提升了远程角色一致性与视频质量。

GeoChrono: Benchmarking and Rethinking Long-Term Temporal Understanding in Remote Sensing

GeoChrono：遥感中长期时间理解的基准测试与重新思考

Yujie Li, Jiancheng Pan, Zhiwei Wei, Jiuniu Wang, Mugen Peng, Wenjia Xu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hunan Normal University（湖南师范大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 研究针对遥感中长期时间理解缺乏系统评估的问题，引入ChronoBench基准。基于评估结果提出GeoChrono模型，设计相关编码器和压缩器并构建训练数据集，该模型在基准测试中性能领先，压缩器有效减少视觉令牌。

Comments Accepted to ACM MM 2026

DiTango: Cost-Effective Parallel Diffusion Generation with Selective Attention State Reuse

DiTango：基于选择性注意力状态重用的经济高效并行扩散生成

Yuyang Chen, Runxin Zhong, Zan Zong, Hengjie Li, Yuyang Jin, Jidong Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； PJlab（PJ实验室） 纠错

AI总结 研究针对扩散变换器并行化技术在多节点环境下通信开销大的问题，提出DiTango框架，通过选择性注意力状态机制及锚点引导的状态选择规划器等，在多节点设置中实现加速并保持生成质量。

Journal ref The 35th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC'26), July 13--16, 2026, Cleveland, OH, USA