Huawei（华为）

Cyclone: Diffusion Model for Cycle-Consistent Weather Editing from Unpaired Driving Data

Cyclone：基于未配对驱动数据的循环一致天气编辑扩散模型

Thang-Anh-Quan Nguyen, Moussab Bennehar, Luis Guillermo Roldao Jimenez, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond

机构 * Huawei Paris Research Center（华为巴黎研究中心） ； Gustave Eiffel University（古斯塔夫·埃菲尔大学） ； IGN-ENSG（法国国家地理信息与森林和环境信息研究所） 纠错

AI总结 针对自动驾驶系统在不同天气条件下可靠感知的挑战，提出Cyclone框架，基于潜在扩散，利用循环一致约束和图像-文本模型知识，无需配对数据生成多种天气条件，实验表明其输出更优，还可提炼为视频扩散模型。

Comments Project page: https://ntaquan0125.github.io/weather-cyclone/

Kaleido: Algorithm-Hardware Co-Design for Video Diffusion Transformers by Exploiting Latent Space Correlations

Kaleido：通过利用潜在空间相关性对视频扩散变压器进行算法-硬件协同设计

Wenxuan Miao, Haosong Liu, Weiming Hu, Zihan Liu, Aiyue Chen, Jianlin Yu, Yiwu Yao, Yiming Gan, Jieru Zhao, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai Qi Zhi Institute（上海交通大学、上海颀智研究所） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； ICT, Chinese Academy of Sciences（信息科技研究所、中国科学院） 纠错

AI总结 针对视频扩散变压器计算成本高的问题，提出Kaleido算法-硬件协同设计，利用潜在空间通道级时空相关性加速操作，有轻量级重用算法，设计了加速器，实验表明其相比现有加速器有显著加速和节能效果。

PUe: Biased Positive-Unlabeled Learning Enhancement by Causal Inference

PUe：基于因果推断的有偏正无标记学习增强

Xutao Wang, Hanting Chen, Tianyu Guo, Yunhe Wang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 研究正无标记学习问题，基于SAR-PU倾向加权框架提出PUe框架，运用归一化倾向得分和NIPW，有归一化逆概率加权风险公式等贡献，在多个数据集实验中，在非均匀标签分布下优于多个PU基线。

Comments Extended arXiv version of the NeurIPS 2023 paper; includes additional discussion of related SAR-PU work

Your Data Manifold is Secretly a Reward Model: Shell-LCC for Text-to-Video Generation

你的数据流形实际上是一个奖励模型：Shell-LCC 用于文本到视频生成

Shihao Zhang, Yunzhi Li, Yuguang Yan, Junzhe Zhang, Wei Zhao, Bohan Wang, Hanwang Zhang

机构 * Huawei Central Research Institute（华为中央研究院） ； Guangdong University of Technology（广东技术大学） 纠错

AI总结 提出 Shell-LCC 方法，通过建模高质量 SFT 数据的流形结构，提供密集、可微且几乎零成本的奖励信号，以提升文本到视频生成质量，减少低层失真。

Comments ECCV 2026

MASPRM: Multi-Agent System Process Reward Model

MASPRM：多智能体系统过程奖励模型

Milad Yazdani, Mahdi Mostajabdaveh, Zirui Zhou, Ying Xiong

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia（英属哥伦比亚大学电气与计算机工程系） ； Huawei Technologies Canada（华为技术加拿大公司） 纠错

AI总结 MASPRM通过过程奖励模型在多智能体系统推理中提升搜索效率和质量，提高Hit@1和排序质量。