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动态调度
分布 高效模型与推理加速1生成模型与扩散1强化学习与具身智能1
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VVS：通过部分验证跳过加速视觉自回归生成的投机解码
VVS: Accelerating Speculative Decoding for Visual Autoregressive Generation via Partial Verification Skipping
把 LLM 里的投机解码搬到视觉自回归生成上，并首次提出「跳过验证步」：用动态截断的免验证词元选择器 + 词元级特征缓存复用 + 细粒度跳步调度，直接减少目标模型前向次数（2.8×），对做视觉 AR 生成（如 VAR 类模型）落地加速的人是一套可直接复用的推理框架。
时间均衡平均流：弥合一步生成的尺度差距
Temporal Equilibrium MeanFlow: Bridging the Scale Gap for One-Step Generation
TEMF 通过时间均衡加权和动态边界调度器解决了 MeanFlow 在一步生成中的时间尺度不平衡问题，使一步生成达到 SOTA FID，为视觉生成任务提供了无需改变架构的稳定训练策略。
DRAMA：面向动态环境中弹性多智能体生态的下一代动态编排
DRAMA: Next-Gen Dynamic Orchestration for Resilient Multi-Agent Ecosystems in Flux
DRAMA 的多层架构与事件触发重调度机制可被视觉研究者用于设计动态多机器人协作系统，其集体空间智能模块整合分布式观测进行预测推理，为多视角视觉感知与决策融合提供可复用框架。