Huawei（华为）

Adaptive multi-fidelity optimization with fast learning rates

自适应多保真优化与快速学习率

Come Fiegel, Victor Gabillon, Michal Valko

机构 * École Normale Supérieure, Paris（巴黎高等师范学院） ； Inria Lille（里尔大学信息系统研究所） ； Huawei R&D, UK（华为英国研发） 纠错

AI总结 本文研究在有限预算下优化局部光滑函数的问题，提出Kometo算法，无需假设函数光滑性或保真度，实现与最优保证相同的学习率，且在无问题依赖参数知识的情况下优于现有方法。

Comments Published at International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2020

Journal ref Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020

StreamCacheVGGT: Streaming Visual Geometry Transformers with Robust Scoring and Hybrid Cache Compression

StreamCacheVGGT：具有鲁棒评分和混合缓存压缩的流式视觉几何变换

Xuanyi Liu, Chunan Yu, Deyi Ji, Qi Zhu, Lingyun Sun, Xuanfu Li, Jin Ma, Tianrun Chen, Lanyun Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei（华为） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出StreamCacheVGGT框架，通过Cross-Layer Consistency-Enhanced Scoring和Hybrid Cache Compression模块，解决流式视频中稳定重建密集3D几何的问题，实现高精度和稳定性。

Understanding New-Knowledge-Induced Factual Hallucinations in LLMs: Analysis and Interpretation

理解大语言模型中新知识诱导的事实幻觉：分析与解释

Renfei Dang, Peng Hu, Zhejian Lai, Changjiang Gao, Min Zhang, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Huawei Translation Services Center（华为翻译服务中心） 纠错

AI总结 研究探讨了新知识微调导致的大语言模型事实幻觉现象，通过设计Biography-Reasoning数据集，分析不同知识类型和任务类型中的幻觉表现，发现知识类型中不熟悉程度是幻觉的主要驱动因素。

Comments ACL 2026 Findings

AstroVLM: Expert Multi-agent Collaborative Reasoning for Astronomical Imaging Quality Diagnosis

AstroVLM：专家多智能体协作推理用于天体成像质量诊断

Yaohui Han, Tianshuo Wang, Zixi Zhao, Zhengchun Zhu, Shuo Ren, Yiru Wang, Rongliang Fu, Tinghuan Chen, Tsung-Yi Ho

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Central South University（中南大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区） 纠错

AI总结 本文提出AstroVLM，通过多智能体协作推理解决复杂天体成像质量诊断问题，实验表明其在实际任务中优于所有基线模型。

Discover and Prove: An Open-source Agentic Framework for Hard Mode Automated Theorem Proving in Lean 4

发现与证明：一个开源代理框架用于Lean 4中的硬模式自动定理 proving

Chengwu Liu, Yichun Yin, Ye Yuan, Jiaxuan Xie, Botao Li, Siqi Li, Jianhao Shen, Yan Xu, Lifeng Shang, Ming Zhang

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, PKU-Anker LLM Lab, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，PKU-Anker LLM实验室，北京大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（软件与微电子学院，北京大学） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（电子工程与计算机科学学院，北京大学） 纠错

AI总结 本文提出DAP框架，通过LLM自然语言推理与自我反思发现答案，并将硬模式问题转换为易模式问题以提升自动定理证明性能，实现了CombiBench和PutnamBench上的显著提升。

Comments ACL 2026 Main Conference

C-Mining: Unsupervised Discovery of Seeds for Cultural Data Synthesis via Geometric Misalignment

C-Mining：通过几何偏移无监督发现文化数据合成的种子

Pufan Zeng, Yilun Liu, Mingchen Dai, Mengyao Piao, Chunguang Zhao, Lingqi Miao, Shimin Tao, Weibin Meng, Minggui He, Chenxin Liu, Zhenzhen Qin, Li Zhang, Hongxia Ma, Boxing Chen, Daimeng Wei

机构 * Huawei China（华为中国） ； Huawei Canada（华为加拿大） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出C-Mining框架，通过几何偏移发现文化种子，提升文化理解与推理能力，实验显示在CulturalBench-Hard上提升6.03分。

HyperGVL: Benchmarking and Improving Large Vision-Language Models in Hypergraph Understanding and Reasoning

HyperGVL：超图理解与推理中大视觉-语言模型的基准测试与改进

Yanbin Wei, Chun Kang, Siwei Li, Haoxuan Che, Yang Chen, Hua Liu, Jian Liu, Zhuang Liu, Can Ouyang, Fei Xing, Lei Sha, Rui Liu, Yu Zhang, James Kwok

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 本文提出HyperGVL基准，评估12种先进LVLM在超图理解与推理中的能力，通过84,000个样本覆盖12种任务，引入可泛化的WiseHyGR路由器提升模型性能。

Comments Under Review; Opensource after accepted

When to Trust Tools? Adaptive Tool Trust Calibration For Tool-Integrated Math Reasoning

何时信任工具？用于工具集成数学推理的自适应工具信任校准

Ruotao Xu, Yixin Ji, Yu Luo, Jinpeng Li, Dong Li, Peifeng Li, Juntao Li, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Department of Foundation Model, 2012 Labs, Huawei（华为基础模型部门） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen (HITSZ)（哈尔滨工业大学深圳（HITSZ）） 纠错

AI总结 本文提出ATTC框架，通过自适应选择信任或忽略工具结果来解决工具忽略问题，提升推理性能。

AscendKernelGen: A Systematic Study of LLM-Based Kernel Generation for Neural Processing Units

AscendKernelGen: 一种针对神经处理单元的LLM基内核生成系统研究

Xinzi Cao, Jianyang Zhai, Pengfei Li, Zhiheng Hu, Cen Yan, Bingxu Mu, Guanghuan Fang, Bin She, Jiayu Li, Yihan Su, Dongyang Tao, Xiansong Huang, Fan Xu, Feidiao Yang, Yao Lu, Chang-Dong Wang, Yutong Lu, Weicheng Xue, Bin Zhou, Yonghong Tian

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei（华为） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出AscendKernelGen框架，通过引入Ascend-CoT数据集和KernelGen-LM模型，提升NPU内核生成效率与正确性，实验显示复杂内核编译成功率从0%提升至95.5%。

Comments 33 pages,7 figures,16 tables

MTR-DuplexBench: Towards a Comprehensive Evaluation of Multi-Round Conversations for Full-Duplex Speech Language Models

MTR-DuplexBench：面向全双工语音语言模型多轮对话全面评估的综合评测

He Zhang, Wenqian Cui, Haoning Xu, Xiaohui Li, Lei Zhu, Haoli Bai, Shaohua Ma, Irwin King

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

AI总结 本文提出MTR-DuplexBench，用于评估全双工语音语言模型在多轮对话中的表现，涵盖对话质量、指令遵循和安全性等关键方面，揭示现有模型在多轮对话中的一致性问题。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Dynamic Sampling that Adapts: Self-Aware Iterative Data Persistent Optimization for Mathematical Reasoning

动态采样：自适应的自我意识迭代数据持久优化用于数学推理

Jun Rao, Xuebo Liu, Hexuan Deng, Zepeng Lin, Zixiong Yu, Jiansheng Wei, Xiaojun Meng, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳研究院） ； Huawei Large Model Data Technology Lab（华为大模型数据技术实验室） 纠错

AI总结 本文提出SAI-DPO框架，通过动态调整数据分布以适应模型能力变化，提升数学推理效率，实验显示其在多个基准上优于静态方法。

Comments ACL2026 Findings