Huawei（华为）

How VLAs (Really) Work In Open-World Environments

视觉-语言-动作模型（VLAs）在开放世界环境中的实际运作方式

Amir Rasouli, Yangzheng Wu, Zhiyuan Li, Rui Heng Yang, Xuan Zhao, Charles Eret, Sajjad Pakdamansavoji

机构 * Noah’s Ark Laboratory, Huawei Technologies Canada（华为加拿大技术有限公司诺亚实验室） 纠错

AI总结 本文探讨了VLAs在开放世界环境中的实际运作，指出现有评估方法可能忽视安全性问题，并提出改进的评估协议以更准确衡量复杂交互场景中的性能。

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RIFT: Repurposing Negative Samples via Reward-Informed Fine-Tuning

RIFT：通过奖励引导微调重用负样本

Zehua Liu, Shuqi Liu, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 RIFT通过奖励引导微调利用所有自生成样本，重用负轨迹并重新加权损失，提升对齐效率。

Analytical FFN-to-MoE Restructuring via Activation Pattern Analysis

通过激活模式分析实现分析性FFN到MoE的重构

Zehua Pei, Hui-Ling Zhen, Lancheng Zou, Xianzhi Yu, Wulong Liu, Sinno Jialin Pan, Mingxuan Yuan, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出一种分析性后训练框架，通过小数据集将FFN重构为稀疏MoE，利用激活模式分析划分共享专家和路由专家，实现快速部署或轻量微调，实验显示在计算受限场景下速度提升达1.17倍。

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