University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Sangam: Efficiently Serving Diffusion LLMs with the AR Stack

Sangam：使用AR堆栈高效服务扩散语言模型

Nitin Kedia, Saurabh Agarwal, Myungjin Lee, Aditya Akella

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

AI总结 研究扩散语言模型服务问题，提出Sangam系统，用赤字令牌预算调度器实现摊还无停顿调度，采用混合服务策略缓解预填充资源不足，揭示服务设计空间受预填充-解码干扰等因素影响。

PreSIST: Vision-Language-Informed Object Persistence Prediction in Open-World Scenes

PreSIST：开放世界场景中视觉-语言信息的对象持久性预测

Amanda Adkins, Tarunvidyut Ravisankar, Joydeep Biswas

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； National Science Foundation（美国国家科学基金会） ； ARO（美国陆军研究办公室） ； Amazon（亚马逊公司） ； JP Morgan（摩根大通公司） 纠错

AI总结 研究长期部署机器人对环境变化的推理，提出PreSIST方法，通过对象属性和场景上下文估计实例级持久性先验，结合概率持久性过滤器预测对象未来姿态，有两种变体，实验表明优于基线。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables

Reward-Gated On-Policy Distillation

奖励门控策略蒸馏

Mohammad Sadegh Akhondzadeh, Vijay Lingam, Atula Tejaswi, Chanakya Ekbote, Sujay Sanghavi, Aleksandar Bojchevski

机构 * University of Cologne（科隆大学） ； AWS AI（亚马逊云科技人工智能） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究如何进行策略蒸馏，核心方法是引入奖励门控策略蒸馏（RG-OPD）利用验证器反馈决定是否信任教师逻辑，主要贡献是在推理和编码基准测试中表现出色，优于其他蒸馏方法。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

Incentivizing Vision Language Models to Search for Long Video Question Answering

激励视觉语言模型进行长视频问答搜索

Harsh Goel, S P Sharan, Sahil Shah, Minkyu Choi, Joungbin An, Kristen Grauman, Sandeep P. Chinchali

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究将长视频问答从被动单流程感知任务转变为多轮检索过程，核心方法是自然语言驱动搜索及强化学习后训练，贡献是提升长视频理解基准测试分数。

Comments To appear at the European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

Improving LLMs via Validator-to-Generator Alignment

通过验证器与生成器对齐改进大语言模型

Juan Diego Rodriguez, Jocelyn Zhang, Katrin Erk, Greg Durrett

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系） ； Departments of Linguistics and Computer Science, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校语言学与计算机科学系） ； Department of Computer Science & Center for Data Science, New York University（纽约大学计算机科学系及数据科学中心） 纠错

AI总结 研究大语言模型不一致问题，提出基于话语频率的生成器-验证器一致性新公式，介绍\FCPA方法，实验表明该方法能提升生成器性能及两者一致性，且保持验证器质量。