Huawei（华为）

BiSCo-LLM: Lookup-Free Binary Spherical Coding for Extreme Low-Bit Large Language Model Compression

BiSCo-LLM：用于极低比特大语言模型压缩的无查找表二进制球面编码

Yuantian Shao, Peisong Wang, Zhilei Liu, Chuangyi Li, Yuanteng Chen, Pengcheng Xie, Yiwu Yao, Zhihui Wei, Jian Cheng

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 研究大语言模型部署时的压缩问题，提出BiSCo-LLM框架，通过将局部权重块映射到超球面二值化、编码重建误差、进行类别恢复蒸馏及设置保护通道路径等方法，实现极低比特权重压缩并减少存储开销。

Spatio-Temporal Scheduling Prediction Under Backhaul Delay for Resilient Coordinated Beamforming

回程延迟下用于弹性协作波束赋形的时空调度预测

Prashant Kumar Singh, Shubham Vaishnav, Ahmet Hasim Gökceoglu, Li Wang

机构 * Stockholm University（斯德哥尔摩大学） ； Huawei R&D（华为研发） 纠错

AI总结 研究分布式5G网络中回程延迟致调度信息过时问题，提出基于频谱时间图神经网络的两阶段预测框架，该框架预测准确率高，集成到协作波束赋形中可有效恢复和速率损失及公平性损失，为延迟受限网络小区间协作提供有效方法。

Bricker to BRACE: A Bracket Exposure RAW Dataset and Restoration Model for Flicker-Banding

Bricker到BRACE：用于闪烁条纹的括号曝光RAW数据集和恢复模型

Zihan Zhou, Libo Zhu, Jue Gong, Zhiyi Zhou, Jiezhang Cao, Yong Guo, Yulun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Consumer Business Group（华为消费者业务集团） 纠错

AI总结 针对屏幕拍摄图像中的闪烁条纹问题，提出基于多帧括号RAW的恢复模型BRACE，利用频率感知条纹先验和多尺度空间交叉注意力调制器，在合成和真实基准上达到最优性能。

OmniOPSD: Rationale-Privileged On-Policy Self-Distillation for Affective Computing

OmniOPSD：面向情感计算的理性特权在线自蒸馏

Zebang Cheng, Shuimu Chen, Boxue Yang, Yuanshen Guan, Jingyi Chen, Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Fei Ma, LaiZhong Cui, Qi Tian

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 针对多模态大模型在复杂推理任务中奖励稀疏的问题，提出OmniOPSD框架，利用前沿模型生成的理性作为教师特权证据而非学生模仿目标，通过在线自蒸馏提供密集令牌级监督，在MER-UniBench上取得84.19平均分的最优性能。

Tessera: Unlocking Heterogeneous GPUs through Kernel-Granularity Disaggregation

Tessera：通过内核粒度解耦解锁异构GPU

Tiancheng Hu, Jin Qin, Zheng Wang, Junhao Hu, Yuzheng Wang, Lei Chen, Yizhou Shan, Mingxing Zhang, Ting Cao, Chunwei Xia, Huimin Cui, Tao Xie, Chenxi Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Key Lab of HCST (PKU), MOE（高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Huawei Cloud（华为云） 纠错

AI总结 Tessera通过内核粒度解耦提升异构GPU上的大模型推理性能和成本效率，利用离线分析与在线适应结合，实现计算与硬件能力的匹配。

LESV: Language Embedded Sparse Voxel Fusion for Open-Vocabulary 3D Scene Understanding

LESV: 语言嵌入稀疏体素融合用于开放词汇3D场景理解

Fusang Wang, Nathan Piasco, Moussab Bennehar, Luis Roldão, Dzmitry Tsishkou, Fabien Moutarde

机构 * Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； CAOR, Mines Paris-PSL, France（法国巴黎高科矿业学院CAOR实验室） 纠错

AI总结 本文提出LESV框架，通过稀疏体素 rasterization 解决3D场景理解中空间和语义模糊问题，利用AM-RADIO实现密集对齐，提升细粒度查询性能。

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