Huawei（华为）

Soft Graph Diffusion Transformer for MIMO Detection

用于MIMO检测的软图扩散变换器

Nan Jiang, Jiadong Hong, Lei Liu, Xinyu Bian, Wenjie Wang, Zhaoyang Zhang

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering（信息科学与电子工程学院） ； Theory Lab, Central Research Institute, 2012 Labs（理论实验室、中央研究所、2012实验室） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出SGDiT模型，从流匹配视角重新审视MIMO检测，通过自适应层归一化条件软图变换器实现噪声级条件去噪过程，结合交叉熵训练目标提升符号检测性能。

Comments 6 pages, 4 figures, 2 tables

FollowTable: A Benchmark for Instruction-Following Table Retrieval

FollowTable：一项指令遵循表格检索的基准测试

Rihui Jin, Yuchen Lu, Ting Zhang, Jun Wang, Kuicai Dong, Zhaocheng Du, Dongping Liu, Gang Wang, Yong Liu, Guilin Qi

机构 * Southeast University（东南大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（新一代人工智能技术及其交叉应用国家重点实验室（东南大学）） ； Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（交叉应用（东南大学），教育部） 纠错

AI总结 本文提出了一项新的表格检索任务IFTR，要求模型同时满足主题相关性和细粒度指令约束。通过引入FollowTable基准测试，评估模型在遵循指令方面的表现，发现现有检索模型在处理表格数据时存在系统性偏差。

Comments SIGIR 2026 Accepted

VkSplat: High-Performance 3DGS Training in Vulkan Compute

VkSplat：在Vulkan计算中实现高性能的3DGS训练

Jingxiang Chen, Mohamed Ibrahim, Yang Liu

机构 * Huawei Canada（华为加拿大） 纠错

AI总结 本文提出VkSplat，一种基于Vulkan的高性能3DGS训练框架，通过优化实现3.3倍速度提升和33%显存减少，兼容多厂商GPU，首次达到SOTA性能。

Comments Submitted to Eurographics 2026 - Short Papers

Entropy Centroids as Intrinsic Rewards for Test-Time Scaling

熵中心作为测试时缩放的内在奖励

Wenshuo Zhao, Qi Zhu, Xingshan Zeng, Fei Mi, Lifeng Shang, Yi R., Fung

机构 * HKUST（香港科技大学） ； ZJU（浙江大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 本文提出熵中心作为测试时缩放的内在奖励，通过分析不确定性的时间结构提升模型响应质量，在不同规模模型上均优于现有基线。

Comments Under Review, 39 pages

Beyond Suffixes: Token Position in GCG Adversarial Attacks on Large Language Models

超越后缀：在大语言模型对抗攻击中的标记位置

Hicham Eddoubi, Umar Faruk Abdullahi, Fadi Hassan

机构 * University of Cagliari（卡利里大学） ； Sapienza University of Rome（罗马大学） ； Huawei Technologies Finland Research Center（芬兰华为技术研究中心） 纠错

AI总结 研究探讨了在大语言模型对抗攻击中，标记位置对攻击成功率的影响，指出在Greedy Coordinate Gradient攻击中，优化攻击生成前缀而非后缀以及调整对抗标记位置对攻击效果有显著影响。

Comments 12 pages, 10 figures, presented at the "I Can't Believe It's Not Better" workshop at ICLR 2026

A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI

具身人工智能中视觉-语言-动作模型的综述

Yueen Ma, Zixing Song, Yuzheng Zhuang, Jianye Hao, Irwin King

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Huawei Noah’s Ark Laboratory（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 本文综述了具身人工智能中视觉-语言-动作模型的发展，探讨了其在机器人任务中的应用，分类了三种主要研究方向，并讨论了面临的挑战与未来方向。

Comments Project page: https://github.com/yueen-ma/Awesome-VLA

Journal ref IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access), 2026