Huawei（华为）

TurnGuide: Enhancing Meaningful Full Duplex Spoken Interactions via Dynamic Turn-Level Text-Speech Interleaving

TurnGuide: 通过动态轮次级文本-语音交错增强有意义的全双工口语交互

Wenqian Cui, Lei Zhu, Xiaohui Li, Zhihan Guo, Haoli Bai, Lu Hou, Irwin King

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

AI总结 提出TurnGuide方法，通过动态分割助手语音为对话轮次并交错生成轮次级文本和语音，解决全双工语音语言模型在连续双通道音频中集成离散文本令牌导致的时间对齐问题，显著提升语义连贯性和轮次交互性能。

Comments Interspeech 2026 Long Paper Track

Efficient Zeroth-Order Federated Finetuning of Language Models on Resource-Constrained Devices

资源受限设备上语言模型的高效零阶联邦微调

Mohamed Aboelenien Ahmed, Kilian Pfeiffer, Ramin Khalili, Heba Khdr, Jörg Henkel

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Huawei（华为） ； Heisenberg Research Center (Munich), Germany（海森堡研究中心（慕尼黑），德国） 纠错

AI总结 提出一种基于零阶优化的联邦微调方法，通过分块模型并分配更多扰动到后一块，复用中间激活减少前向评估次数，在保持内存和通信优势的同时将计算量降低至其他零阶方法的1/3。

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Task-Adaptive Parameter-Efficient Fine-Tuning for Weather Foundation Models

面向天气基础模型的任务自适应参数高效微调

Shilei Cao, Hehai Lin, Jiashun Cheng, Yang Liu, Guowen Li, Xuehe Wang, Juepeng Zheng, Haoyuan Liang, Meng Jin, Chengwei Qin, Hong Cheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出WeatherPEFT框架，通过任务自适应动态提示和随机Fisher引导自适应选择，在天气下游任务上以更少参数达到全微调性能。

VidCRAFT3: Camera, Object, and Lighting Control for Image-to-Video Generation

VidCRAFT3: 面向图像到视频生成的相机、物体与光照控制

Sixiao Zheng, Zimian Peng, Yanpeng Zhou, Yi Zhu, Hang Xu, Xiangru Huang, Yanwei Fu

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Westlake University（西湖大学） ； School of Data Science and MOE Frontiers Center for Brain Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院和脑科学前沿中心） ； Fudan ISTBI–ZJNU Algorithm Centre for Brain-inspired Intelligence, Zhejiang Normal University（复旦大学-浙江师范大学脑启发智能算法中心） 纠错

AI总结 提出VidCRAFT3框架，通过显式建模几何、运动与光照的跨因素交互，实现对相机运动、物体运动和光照方向的独立或联合控制，在控制精度和视觉一致性上达到最优。

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