Zhejiang University（浙江大学）

Rethinking Cross-Layer Information Routing in Diffusion Transformers

重新思考扩散变换器中的跨层信息路由

Chao Xu, Maohua Li, Qirui Li, Yixuan Xu, Yanke Zhou, Yunhe Li, Cuifeng Shen, Hanlin Tang, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Shao-Qun Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文研究了扩散变换器中跨层信息流动的问题，通过系统性的实证分析，识别了传统残差加法的三个具体症状，并提出了扩散适应性路由（DAR）方法，以实现可学习、时间步适应和非递增的子层输出聚合，从而提升模型性能。

Flash-GRPO: Efficient Alignment for Video Diffusion via One-Step Policy Optimization

Flash-GRPO：通过单步策略优化实现视频扩散的高效对齐

Xiaoxuan He, Siming Fu, Zeyue Xue, Weijie Wang, Ruizhe He, Yuming Li, Dacheng Yin, Shuai Dong, Haoyang Huang, Hongfa Wang, Nan Duan, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Flash-GRPO单步训练框架，通过等时分组和时间梯度校正解决计算瓶颈，在低计算预算下实现优于全轨迹训练的对齐质量和训练效率。

AIMER: Calibration-Free Task-Agnostic MoE Expert Pruning

AIMER: 免校准任务无关的MoE专家剪枝

Zongfang Liu, Guangyi Chen, Shengkun Tang, Yifan Shen, Huan Wang, Xin Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 提出AIMER方法，通过专家权重的集中度模式识别独特专家，实现免校准的任务无关MoE专家剪枝，在7B至47B模型上优于现有方法。

Beyond Independent Genes: Learning Module-Inductive Representations for Single-Cell Gene Perturbation Prediction

超越独立基因：学习模块归纳表示用于单细胞基因扰动预测

Jiafa Ruan, Ruijie Quan, Liyang Xu, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，杭州，浙江省，中国） ； ReLER Lab, College of Artificial Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China（ReLER实验室，人工智能学院，浙江大学，杭州，浙江省，中国） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, MA, USA（生物医学信息学系，哈佛医学院，波士顿，马萨诸塞州，美国） 纠错

AI总结 提出scBIG框架，通过基因关系聚类、基因簇感知编码器和结构感知对齐学习协调的基因程序模块表示，结合条件流匹配实现灵活泛化的扰动预测，在多个单细胞扰动基准上平均提升6.7%。

Noise-Driven Exploration and Transient Freezing Select Flat Minima in Stochastic Gradient Descent

噪声驱动的探索与瞬态冻结在随机梯度下降中选择平坦极小值

Ning Yang, Yikuan Zhang, Qi Ouyang, Chao Tang, Yuhai Tu

机构 * Peking University Chengdu Academy for Advanced Interdisciplinary Biotechnologies, Chengdu 610213, China ； School of Physics, Peking University, Beijing 100871, China ； Institute for Advanced Study in Physics, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China ； Center for Quantitative Biology, Peking University, Beijing 100871, China ； Center for Computational Biology \& Center for Computational Neuroscience, Flatiron Institute, New York, NY 10010, USA 纠错

AI总结 通过分析SGD学习动力学，发现非平衡机制驱动解选择：瞬态探索阶段逃离尖锐谷，噪声重塑势能稳定平坦解，冻结延迟增强泛化。

Comments 12 pages, 4 figures

Atlas: Orchestrating Heterogeneous Models and Tools for Multi-Domain Complex Reasoning

Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理

Jinyang Wu, Guocheng Zhai, Ruihan Jin, Jiahao Yuan, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。

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