University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

DynaForcing: Overcoming Dynamic Collapse in Self-Forcing Distillation for Streaming Avatar Generation

DynaForcing：克服流式化身生成中自强制蒸馏的动态崩溃问题

Yubo Huang, Sirui Zhao, Xinchen Yao, Zhengye Zhang, Jinyang Huang, Fengqi Cui, Shiwei Wu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对流式化身生成中自强制蒸馏的动态崩溃问题，提出DynaForcing框架，通过三种策略及优化技术恢复动态、提升视觉质量，解决了质量与动态的权衡问题。

Comments Accepted at ACM International Conference on Multimedia (MM '26)

SemComp-Bench: Benchmarking Semantic Task Completion in Video Generation

SemComp-Bench：视频生成中的语义任务完成基准

Keyu Tu, Zhuowei Chen, Mengqi Huang, Yuxin Wang, Jiahao Zhu, Zhendong Mao, Yongdong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 该研究提出面向结果的视频生成任务语义任务完成，构建SemComp-Data数据集与SemComp-Bench基准，发现代表性视频生成模型在兼顾结果实现与参考图像语义基础上仍具挑战。

ASI-Bench: At the Dawn of Artificial Superintelligence

ASI-Bench：人工智能超级智能的黎明

Junwei Zhou, Zhen Sun, Binyu Li, Jiangyu Zhou, Yuexi Pan, Hengyu Wang, Honghe Ren, Xiaohan Jia, Xueyang Zhou, Xiaoyu Cao, Yongchao Chen, Yuanning Feng, Junhao Wu, Cheng Zhang, Sijia Chen, Haoyu Xue, Chengsong You, Huan Wang, Koutian Wu, Peigan Gao, Jiakun Wu, Wenzhe Li, Ergan Shang, Qingyuan Zheng, Jingjing Zhou, Ruixuan Jia, Yan Xu, Hongrui Zhang, Xiao-Han Ma, Zhengxiang Cheng, Yuexing Hao, Liting Mai, Xianglin Ji, Wenjun Zhang, Zhuofan Chen, Yixiao Huang, Chi Wang, Wenyue Hua, Yilun Hao, Yuantao Zhai, Ziyan Zhao, Jingyan Xie

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Boston University（波士顿大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Flatiron Institute（弗拉蒂伦研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； AG2 AI（AG2 AI公司） 纠错

AI总结 研究人员推出首个联合评估AI创新探索与自主科学执行能力的基准ASI-Bench，逐步减少人类方法指导测试AI自主科研能力，发现当前AI仍严重依赖人类指导，该基准面向全球开放邀请贡献。

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