University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Cross-Space Distillation: Teaching One-Step Students with Modern Diffusion Teachers

跨空间蒸馏：用现代扩散教师训练一步学生模型

Anh Nguyen, Ngan Nguyen, Duc Vu, Trung Dao, Viet Nguyen, Quan Dao, Kien Nguyen, Chi Tran, Phong Nguyen, Khoi Nguyen, Cuong Pham, Dimitris Metaxas, Vishal M. Patel, Anh Tran

机构 * Qualcomm AI Research（高通AI研究院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

AI总结 提出跨空间蒸馏框架，通过轻量级潜在接口Bridge解决教师与学生模型潜在空间不匹配问题，实现异构教师蒸馏到紧凑学生模型，显著提升性能。

Comments ECCV 2026

Efficient and Trainable Language Model Test-Time Scaling via Local Branch Routing

通过局部分支路由实现高效且可训练的语言模型测试时扩展

Yutong Yin, Mingyu Jin, Jin Pan, Changyi Yang, Zijie Xia, Dhruv Pai, Shuming Hu, Zhen Zhang, Chenyang Zhao, Jinman Zhao, Wujiang Xu, Raymond Li, Xin Eric Wang, Julian McAuley, Zhaoran Wang

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMSYS Org（LMSYS组织） ； Tilde Research（Tilde研究） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 提出局部分支路由（LBR）框架，通过轻量级路由器选择局部前瞻树中的深度-1子路径，实现令牌级测试时扩展，在数学推理基准上优于链式思维和软令牌分支基线。

Stealthy Multi-Task Adversarial Attacks

隐蔽的多任务对抗攻击

Jiacheng Guo, Tianyun Zhang, Lei Li, Haochen Yang, Hongkai Yu, Minghai Qin

机构 * Cleveland State University（克利夫兰州立大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Western Digital Research（西部数据研究院） 纠错

AI总结 提出SMTA²框架，通过约束多目标优化和自动损失权重调整，实现对多任务模型中特定任务的隐蔽攻击，同时保持非目标任务性能不变。