Huawei（华为）

Culture-Aware Machine Translation in Large Language Models: Benchmarking and Investigation

具有文化意识的大型语言模型机器翻译：基准测试与调查

Zekun Yuan, Yangfan Ye, Xiaocheng Feng, Baohang Li, Qichen Hong, Yunfei Lu, Dandan Tu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出CanMT数据集和评估框架，系统评估多种LLM在不同翻译策略下的表现，揭示模型在文化翻译中的性能差异及策略影响，指出文化特定项的翻译难度差异及评估可靠性问题。

Comments 26pages,25 figures ACL2026 main conference, long paper

PDF-WuKong: A Large Multimodal Model for Efficient Long PDF Reading with End-to-End Sparse Sampling

PDF-WuKong：一种用于高效长PDF阅读的大型多模态模型，采用端到端稀疏采样

Xudong Xie, Hao Yan, Liang Yin, Yang Liu, Jing Ding, Minghui Liao, Yuliang Liu, Wei Chen, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

AI总结 本文提出PDF-WuKong，一种针对长PDF文档的多模态大语言模型，通过端到端稀疏采样提升多模态问答效率，实验表明其在长文档理解任务中优于其他模型，F1得分平均高出8.6%。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision (IJCV)

FDIM: A Feature-distance-based Generic Video Quality Metric for Versatile Codecs

FDIM：一种基于特征距离的通用视频质量度量标准，适用于多种编码器

Jiayi Wang, Lichun Zhang, Xiaoqi Zhuang, Jiaqi Zhang, Lu Yu, Yin Zhao

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Multimodal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室） ； Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出FDIM，一种基于特征距离的通用视频质量度量标准，适用于传统和神经视频编码器。FDIM结合深度和手工特征，通过大规模数据训练，实现对不同编码器和动态范围的强泛化能力。

In-depth Analysis of Graph-based RAG in a Unified Framework

基于统一框架的图基RAG深入分析

Yingli Zhou, Yaodong Su, Youran Sun, Shu Wang, Taotao Wang, Runyuan He, Yongwei Zhang, Sicong Liang, Xilin Liu, Yuchi Ma, Yixiang Fang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd.（华为云计算技术有限公司） 纠错

AI总结 本文基于统一框架对图基RAG方法进行深入分析，比较了多种QA数据集上的代表性方法，揭示了其有效性，并提出了新的变体，为未来研究提供新思路。

From Coarse to Fine: Self-Adaptive Hierarchical Planning for LLM Agents

从粗到细：为LLM代理设计的自适应分层规划

Haoran Tan, Zeyu Zhang, Chen Ma, Tianze Liu, Quanyu Dai, Xu Chen

机构 * Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程技术研究中心，教育部） ； Gaoling School of Artificial, Renmin University of China（人大北京校区人工智能学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 本文提出AdaPlan-H，一种自适应分层规划机制，通过逐步细化策略提升复杂任务执行效率，减少过度规划，提供灵活高效的多步骤决策方案。

Switch Attention: Towards Dynamic and Fine-grained Hybrid Transformers

切换注意力：面向动态和细粒度的混合变换器

Yusheng Zhao, Hourun Li, Bohan Wu, Yichun Yin, Lifeng Shang, Jingyang Yuan, Meng Zhang, Ming Zhang

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing（多媒体信息处理国家重点实验室） ； School of Computer Science, PKU-Anker LLM Lab, Peking University（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） 纠错

AI总结 本文提出Switch Attention，一种动态路由全注意力与滑动窗口注意力的混合变换器，通过自适应正则化和持续预训练提升长上下文语言模型的效率与性能。