Fast LeWorldModel
快速LeWorldModel
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 提出Fast-LeWM，通过动作前缀并行预测未来潜在状态，替代LeWM的自回归滚动，降低规划时间并减少潜在误差累积。
高校专区
Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）
Visual-OPSD: Cross-Modal On-Policy Self-Distillation for Efficient Unified Multimodal Reasoning
Visual-OPSD：用于高效统一多模态推理的跨模态在策略自蒸馏
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab（MOE KLINNS实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 提出Visual-OPSD方法，通过跨模态在策略自蒸馏，将多步扩散生成的可视化思维推理能力转移到纯文本学生模型，实现14.3倍加速且性能提升3.40个百分点。
The Best of the Two Worlds: Harmonizing Semantic and Hash IDs for Sequential Recommendation
两全其美：为序列推荐协调语义ID和哈希ID
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对序列推荐中头部和尾部物品性能权衡问题，提出H2Rec框架，通过双分支架构协调语义ID和哈希ID，并采用双级对齐策略实现知识迁移，在公开基准和商业平台上取得更好平衡。
BAT-Nav: Budget-Aware Arbitration and Termination for Long-Horizon Semantic Navigation
MORN: 为资源理性长周期导航的元认知目标-目标调节
机构 * LCSR Lab, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学LCSR实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； JD Explore Academy, Beijing, China（京东探索研究院，北京，中国）
AI总结 本文提出MORN，一种基于双过程理论的元认知导航架构，通过引入资源理性机制，解决传统导航系统在长周期任务中因缺乏全局资源意识导致的资源浪费问题，提升了目标完成率和任务效率。
