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Huawei(华为)

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 7
2607.11429 2026-07-14 cs.LG 新提交

Physics-Aware Conditional SetGAN for Spatially Consistent Multi-User TR 38.901 Channel Generation

用于空间一致多用户TR 38.901信道生成的物理感知条件集生成对抗网络

Mauro Gonzalo Tarazona-Levano, David Lopez-Perez, Nicola Piovesan, David Gomez-Barquero

机构 * Institute of Telecommunications and Multimedia Applications (iTEAM), Universitat Polit\`ecnica de Val\`encia (UPV), Spain(电信与多媒体应用研究所) Beihang Valencia Polytechnic Institute (BVPI), China(北京航空航天大学瓦大理工大学) Huawei Technologies, France(华为技术)

AI总结 研究能否用训练好的生成模型更快生成多用户TR 38.901信道且保持空间相关性,提出物理感知条件SetGAN,经训练可分离大尺度与小尺度衰落相关信息,在UMa/NLoS基准测试中大幅加速信道生成且保持空间一致性。

Comments Submitted to IEEE GLOBECOM 2026

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2607.11357 2026-07-14 cs.AI cs.SE 新提交

OpsMem: Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis

OpsMem:用于故障诊断的具有跨内存共振的双内存推理

Yongqian Sun, Rongchen Gao, Yu Luo, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Qingyi Guo, Qiuai Fu, Yaoliang Wu, Dan Pei

机构 * Huawei(华为)

AI总结 针对现代软件系统故障诊断中缺乏协调诊断状态与操作经验机制的问题,提出双内存框架OpsMem,通过跨内存共振等进行多智能体诊断,实验表明其在华为微服务故障诊断数据集上优于基线,提升了匹配度和相关性。

Comments 6 pages, 5 figures

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2607.10995 2026-07-14 cs.CV 新提交

AsySplat: Efficient Asymmetric 3D Gaussian Splatting for Long-Sequence Scene Modeling

AsySplat:用于长序列场景建模的高效非对称3D高斯点云渲染

Yingji Zhong, Dave Zhenyu Chen, Fuzhao Ou, Youyu Chen, Zhihao Li, Lanqing Hong, Dan Xu

机构 * HKUST(香港科技大学) Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚方舟实验室) CityU(城市大学)

AI总结 研究针对长序列场景建模中3D高斯点云渲染的冗余计算问题,提出非对称架构解耦几何与外观建模,通过双边连接交互,减少计算冗余,提高参数效率,在32视图960P输入上大幅提升效率并超越零样本性能。

Comments The project page is at https://zhongyingji.github.io/asysplat/

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2607.10911 2026-07-14 cs.CL cs.AI cs.DB 新提交

The Nuts and Bolts of Natural Language to SQL Translation: A Systematic Analysis of Model Pipeline Optimisation Approaches and their Interactions

自然语言到SQL翻译的关键要素:模型管道优化方法及其交互的系统分析

Filip Klubicka, Vasudevan Nedumpozhimana, Sneha Rautmare, Bora Caglayan, Mingxue Wang, John D. Kelleher

机构 * Huawei Ireland Research Centre(华为爱尔兰研究中心)

AI总结 研究NL2SQL翻译问题,通过集成NatSQL中间表示、增加预处理和微调步骤、开发重排器模型等方法,并结合SmBoP和RASAT架构进行消融及Shapley分析,揭示组件交互对结果的影响,为轻量级模型开发提供参考。

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2607.10661 2026-07-14 cs.CL cs.AI 新提交

Unlocking Parallelism in Autoregressive Language Models via Speculative Decoding with Progressive Tree Drafting

通过渐进式树状草稿的推测性解码解锁自回归语言模型中的并行性

Zipeng Gao, Zhi Zheng, Qingrong Xia, Junda Lin, Ziwei Zhao, Tong Xu, Zhefeng Wang, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Huawei Technologies Co., Ltd.(华为技术有限公司)

AI总结 研究提出渐进式树状草稿(PTD)方法,通过结构化、引导式并行草稿策略利用模型并行潜力,结合渐进树结构与逐步修剪机制,在单次前向传播中引导LLM探索多条语义路径,实现高达2倍解码加速且无需训练、与模型无关。

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2607.09696 2026-07-14 cs.LG cs.AI 新提交

Mitigating Early Training Collapse in CTR Models

缓解CTR模型早期训练崩溃

Ergun Biçici, Erkan Çetinyamaç

机构 * Huawei Türkiye R&D Center(华为土耳其研发中心)

AI总结 研究针对点击率预测模型早期训练崩溃问题,通过大规模工业数据集分析,发现降低学习率效果不佳,而控制特征稀疏性如去除高度稀疏特征、聚合罕见特征值可稳定训练,提升离线和在线性能。

Comments 4 pages, 1 figure

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2607.10295 2026-07-14 physics.optics cs.AI 新提交

Program-Synthesis-Driven Autodesign of Universal Unitary Operators

程序合成驱动的通用酉算子自动设计

Yifei Zhang, Dong Chen, Fan Wang, Wenrui Zhang, Yan Chen, Dingding Han, Jianmin Yuan, Xiangjin Kong, Yu-Gang Ma

机构 * Key Laboratory of Nuclear Physics and Ion-beam Application (MOE), Institute of Modern Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China(核物理与离子束应用重点实验室(教育部),现代物理研究所,复旦大学,上海200433,中国) Research Center for Theoretical Nuclear Physics, NSFC and Fudan University, Shanghai 200438, China(理论核物理研究中心,国家自然科学基金委员会和复旦大学,上海200438,中国) Huawei Technologies Co., Ltd, Beijing 100095, China(华为技术有限公司,北京100095,中国) Department of Industrial Engineering and Decision Analytics, Hong Kong University of Science and Technology, HongKong, China(工业工程与决策分析系,香港科技大学,香港,中国) Hunan Key Laboratory of Mechanism and Technology of Quantum Information, Changsha 410073, China(湖南量子信息机制与技术重点实验室,长沙410073,中国) School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China(信息科学与技术学院,复旦大学,上海200433,中国) Research Institute of Intelligent Complex Systems, Fudan University, Shanghai 200433, China(智能复杂系统研究所,复旦大学,上海200433,中国) Institute of Atomic and Molecular Physics, Jilin University, Changchun 130012, China(原子与分子物理研究所,吉林大学,长春130012,中国) School of Physics, East China Normal University, Shanghai 200062, China(物理学院,华东师范大学,上海200062,中国)

AI总结 研究利用人工智能驱动的程序合成,通过扩展DreamCoder到复值线性代数,发现光子网络中酉矩阵分解策略,其生成的程序编码与维度无关的不变量及构造规则,还能利用矩阵结构减少干涉仪数量,为酉算子自动设计提供可扩展范式。

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