Huawei（华为）

GUI agent: Guided Exploration of User-Sensitive Screens

GUI代理：用户敏感屏幕的引导探索

Aradhana Nayak, Mussadiq Nazeer, Wang Peng, Feng Liu

机构 * Huawei Heisenberg Research Center (Munich)（华为海森堡研究中心（慕尼黑）） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 提出一种探索代理，通过系统性地探索查询空间，识别在GUI环境中执行后会导致用户敏感状态的查询，以提升LLM代理的安全性和可靠性。

Decoupling Semantics and Geometric Grounding: Spatial Visual Prompts for Language-Conditioned Imitation Learning

解耦语义与几何基础：面向语言条件模仿学习的空间视觉提示

Yanzhe Tang, Xinyu Shao, Yuxuan Hu, Siyu Chen, Bowen Yang, Yajun Gao, Tongtong Cao, Xiu Li, Long Zeng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出SVP-IL解耦架构，通过视觉语言基础模型将指令解析为零样本几何掩码，生成空间视觉提示并注入连续动作生成器，在低数据条件下显著提升语言条件模仿学习的成功率。

Neural Network Quantization by Learning Low-Loss Subspaces

通过学习低损失子空间进行神经网络量化

Vladimir Protsenko, Mikhalina Kharkevich, Alexander Vashchilko, Vladimir Kryzhanovskiy

机构 * Huawei（华为） 纠错

AI总结 提出学习权重空间中的量化感知线性路径，使量化模型位于全精度模型的低损失子空间内，直接量化即可达到与量化感知训练相当的性能。

Comments 30 pages, 7 figures

LLM Evolution as an Industry-Scale Ecosystem: A Lifecycle Perspective on Continual Learning

LLM演化作为行业规模生态系统：持续学习的生命周期视角

Hao Jiang, Enneng Yang, Guojie Zhu, Yibin Chen, Yunkun Xu, Zifu Kou, Jiayi Li, Chong Chen, Zhao Cao, Li Shen

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 从生态系统视角重新定义工业级LLM持续学习为闭环更新与发布问题，识别三大挑战，提出五项生命周期设计原则，并评估其成熟度与部署蓝图。

Accelerating Disaggregated RL for Visual Generative LLMs with Diffusion-Based Parallelism and Trainer-Assisted Generation

加速面向视觉生成式大语言模型的解耦强化学习：基于扩散并行与训练器辅助生成

Sijie Wang, Zhengyu Qing, Zhiqiang Tan, Yiming Yin, Yeqing Zhang, Yaoyuan Wang, Qiang Wang, Xiaowen Chu, Shaohuai Shi

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）数据科学与分析学域） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 提出解耦强化学习框架DigenRL，通过生成轴流水线、时间步并行和弹性训练器辅助生成，解决扩散生成式大语言模型中执行气泡问题，实现1.56-2.10倍吞吐提升。

Comments Withdrawn by the authors pending resolution of intellectual property and institutional disclosure requirements

EnerInfer: Energy-Aware On-Device LLM Inference

EnerInfer: 能量感知的设备端大语言模型推理

Bohua Zou, Nian Liu, Binqi Sun, Matteo Mascherin, Debayan Roy, Yutao Liu, Yu Peng, Ning Jia, Haibo Chen

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Hilbert Research Center (Dresden)（华为希利伯特研究中心（德累斯顿）） ； Huawei Central Software Institute（华为中央软件研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对设备端LLM推理中能量与散热瓶颈，提出EnerInfer框架，通过解耦预测与在线反馈动态调整NPU/DDR频率，在保证服务质量前提下提升能效达65%。