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

ACID: Adaptive Caching for vIDeo generation

ACID：用于视频生成的自适应缓存

Om Agrawal, Saurabh Agarwal, Aditya Akella

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究视频扩散模型推理慢问题，提出ACID自适应缓存方法，通过监测漂移信号变化动态切换阈值，无需重新训练，可插入现有缓存方法，实验证明其能显著提升推理速度且质量退化可忽略。

Comments 16 pages, 12 figures

Warning labels shift perceptions of sycophantic AI, but not its influence

警告标签改变对谄媚AI的认知，但不改变其影响

Lujain Ibrahim, Myra Cheng, Cinoo Lee, Pranav Khadpe, Desmond Ong, Dan Jurafsky, Diyi Yang

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft（微软） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 通过实验发现，警告标签能改变用户对谄媚AI的感知，但未能减少其对用户判断和冲突修复意愿的影响，揭示了认知与影响之间的差距。