University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

MegaSlide-DiT: Memory-Centric Adaptation and Deformable Local Attention for Efficient Video Diffusion

MegaSlide-DiT：用于高效视频扩散的以内存为中心的自适应和可变形局部注意力

Jiacheng Liu, Jason Liu

机构 * Trendinsight Lab / UC San Diego（趋势洞察实验室/加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 研究针对高分辨率视频扩散模型内存消耗大问题，提出MegaSlide-DiT，通过让GPU不持有模型状态及用3D-DSA取代全局注意力，降低内存和计算复杂度，实现105B DiT在单H200 GPU上的适配，为大规模视频扩散模型全参数适配提供实用路径。

Do Language Models Converge to Themselves? Recursive Self-Refinement as Textual Relaxation

语言模型会收敛到自身吗？递归自精炼作为文本松弛

Xuening Wu, Qianya Xu, Yanlan Kang, Zeping Chen, Yubin Liu, Shenqin Yin

机构 * Pfizer（辉瑞公司） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； Institute for Medical Philosophy and Future Artificial Intelligence（医学哲学与未来人工智能研究所） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Humanities and Social Science Data, Fudan University（复旦大学人文社会科学数据研究所） 纠错

AI总结 研究大语言模型递归自精炼工作流程的长期动态。通过生成精炼轨迹并分析多种指标，发现轨迹迅速饱和，编辑多在前几次迭代，确定性解码表现更好，平均编辑幅度呈指数松弛，收敛摘要有多种优势，支持动态系统观点并推动停止标准。

Kernel-SDF: An Open-Source Library for Real-Time Signed Distance Function Estimation using Kernel Regression

基于核回归的SDF库：利用核回归进行实时符号距离函数估计的开源库

Zhirui Dai, Tianxing Fan, Mani Amani, Jaemin Seo, Ki Myung Brian Lee, Hyondong Oh, Nikolay Atanasov

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出Kernel-SDF开源库，通过核回归实时估计带不确定性的符号距离函数，提供高精度SDF、梯度和网格构造，适用于机器人应用。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026; code: https://github.com/ExistentialRobotics/kernel_sdf

VLASH: Real-Time VLAs via Future-State-Aware Asynchronous Inference

VLASH: 通过未来状态感知的异步推断实现实时VLAs

Jiaming Tang, Yufei Sun, Yilong Zhao, Shang Yang, Yujun Lin, Zhuoyang Zhang, James Hou, Yao Lu, Zhijian Liu, Song Han

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Tsinghua University（清华大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

AI总结 VLASH通过未来状态感知的异步推断框架，实现高效、准确的实时VLAs控制，显著提升反应速度和任务执行精度。