University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

DART-S: Reachability-Audited Active-Suspension Preconditioning for Off-Road Vehicle Jumps

DART-S：面向越野车辆跳跃的可达性审计主动悬架预处理

Yu Hu, Fangzhou Zhao, Liang Chen, Chen Min, Wei Li, Mingyuan Sang, Jiajia Ma, Shican Chen, Di Pang, Baolei Chen

机构 * Research Center for Intelligent Computing Systems, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所智能计算系统研究中心） ； Dong Feng Off-Road Vehicle Co., Ltd（东风越野车有限公司） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 该研究针对越野车辆跳跃的起飞误差问题，提出DART-S方法，通过主动悬架预处理调整离地前状态并结合可达性审计，在BeamNG测试中大幅提升触地后姿态标准成功率，且未超限传动系硬极限

Comments 9 pages, 6 figures

FlashPrefill V2: Block-Sparse Prefill Attention for Long-Context LLM Serving

FlashPrefill V2：面向长上下文大语言模型服务的块稀疏预填充注意力机制

Qihang Fan, Huaibo Huang, Zhiying Wu, Bingning Wang, Ran He

机构 * MAIS&NLPR, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统与国家重点实验室） ； UCAS（中国科学院大学） ； WeChat, Tencent（腾讯微信） 纠错

AI总结 FlashPrefill V2通过均值校正、适配FlashAttention-3/4的算子设计及原生支持分页KV缓存等，在128K上下文长度下为长上下文LLM服务提供了高效的块稀疏预填充注意力方案，加速比显著。

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