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OrbitQuant: 图像和视频扩散Transformer的数据无关量化
机构 * Cantina Labs（Cantina实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 提出数据无关量化方法OrbitQuant，通过归一化旋转基和Lloyd-Max码本，无需校准数据即可对扩散Transformer的权重和激活进行低比特量化，在多个模型和模态上达到最优。
推理的几何特征：任务难度的谱视角
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究院）
AI总结 通过分析Transformer隐藏状态空间中思维链轨迹的谱、位置和运动学几何特征，提出有效维度d_ρ衡量轨迹复杂度，发现平坦特征谱对应更难任务，并利用运动学特征在生成早期预测答案正确性。
MIBE：面向个性化图像生成的多主体交互基准与评估器
机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； DeerLab LLC（DeerLab有限责任公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Google（谷歌） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 提出MIBE框架，包含多主体交互基准（MIB）和评估器（MIE），通过解耦数据体制和双头排序诊断目标，解决多主体个性化图像生成中主体遗漏、外观失配和交互错误问题，在黄金集上达到0.922成对准确率。
异步RLHF的陈旧度-学习率缩放定律
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Gradient ； University of Southern California（南加州大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 研究异步GRPO中陈旧rollout的影响，推导出陈旧度与学习率之间的缩放定律，揭示稳定性受累积漂移和陈旧度约束的双重条件。
RedCoder: 面向代码大语言模型的自动化多轮红队测试
机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Southern California（南加州大学）
AI总结 提出RedCoder，一个通过多轮对话诱导代码大模型生成漏洞代码的自动化红队测试智能体，采用多智能体博弈生成原型对话和攻击策略库，并微调LLM作为骨干，实验表明其优于现有单轮和多轮方法。
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