Huawei（华为） - arXivDaily 大厂专区

2606.07116 2026-06-08 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交

OffQ: Taming Structured Outliers in LLM Quantization by Offsetting

OffQ：通过偏移驯服LLM量化中的结构化异常值

Haoqi Wang, Lorenz K. Mueller, Jiawei Zhuang, Mathieu Salzmann, Lukas Cavigelli

机构 * School of Computer and Communication Sciences, EPFL, Switzerland（瑞士联邦理工学院计算机与通信科学学院）； Huawei, Switzerland（华为公司）； Swiss Data Science Center, ETHZ & EPFL, Switzerland（瑞士数据科学中心，苏黎世联邦理工学院与联邦理工学院）

AI总结提出OffQ方法，通过top-1 PCA识别异常值子空间、旋转集中异常值通道并转换为共享偏移，实现LLM的低比特均匀量化，在W4A4KV4下提升精度。

2606.07020 2026-06-08 cs.CL 新提交

MADE: Beyond Scoring via a Multilingual Agentic Diagnosing Engine for Fine-Grained Evaluation Insights

MADE：超越评分——通过多语言智能诊断引擎实现细粒度评估洞察

Yilun Liu, Miao Zhang, Shimin Tao, Minggui He, Chunguang Zhao, Chenxin Liu, Li Zhang, Chen Liu, Cheng Qian, Liqun Deng, Xiaojun Meng, Daimeng Wei

机构 * Huawei（华为）

AI总结提出MADE多语言智能诊断引擎，将评估后分析分解为规划、聚合分析、实例检查、多语言文化反思和报告合成，在33个模型族、11个基准、26种语言等大规模设置下，诊断报告质量提升47%，专家偏好率达87.9%。

2606.06559 2026-06-08 cs.SD cs.AI eess.AS 新提交

IRAF: Interference-Resilient Adaptive Fusion for Noise-Robust End-to-End Full-Duplex Spoken Dialogue Systems

IRAF：面向噪声鲁棒的端到端全双工口语对话系统的抗干扰自适应融合

Tao Zhong, Jiajun Deng, Nikita Kuzmin, Yinke Zhu, Tianxiang Cao, Tristan Tsoi, Zhili Tan, Simon Lui, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）； AudioLab Hong Kong, Huawei Leibniz Research Center（香港AudioLab，华为Leibniz研究中心）； Nanyang Technological University（南洋理工大学）

AI总结提出IRAF模块，通过逐帧预测可靠性门控来调节用户音频对LLM的贡献，提升全双工对话系统在干扰说话人环境下的响应质量和交互稳定性。