University of Washington（华盛顿大学）

Piper: A Programmable Distributed Training System

Piper: 可编程的分布式训练系统

Megan Frisella, Shubham Tiwari, Andy Ruan, Yi Pan, Parker Gustafson, Mat Jacob, Gilbert Bernstein, Stephanie Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Washington and Shanghai Jiao Tong University（华盛顿大学和上海交通大学） 纠错

AI总结 提出Piper系统，通过解耦策略与运行时实现，允许用户用少量注解和调度指令声明分布式训练策略，并编译为设备执行计划，支持常见策略并实现组合策略的联合调度优化。

Listen, Look, and Learn: Learning Without Forgetting through SAM-Audio

听、看、学：通过SAM-Audio实现无遗忘学习

Avi Gupta, Nilotpal Sinha, Vishnu Raj, Sambuddha Saha, Pratik Joshi, Koteswar Rao Jerripothula, Tammam Tillo

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出一种利用SAM-Audio多模态先验的类增量学习方法，通过引导注意力机制和双层蒸馏策略，在音频-视觉场景中缓解灾难性遗忘，性能优于现有方法。

Where You Inject Diversity Matters: A Unified Framework for Diverse Generation

注入多样性的位置至关重要：统一框架下的多样化生成

Cheng Zhang, Rui Xin, Chudi Zhong

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出统一框架，通过多样性源和传输分数衡量测试时多样化生成方法，并基于此提出全自动规范级方法，在五个开放任务中提升输出多样性且保持质量。