Huawei（华为）

MXAttention: Data-Free Optimal Scaling and Pre-Normalization Quantization for MXFP4 Attention

MXAttention：用于MXFP4注意力的数据无关最优缩放和预归一化量化

Jianlin Yu, Jing Lin, Linghui Kong, Aiyue Chen, Weiyi Sun, Chenyu Zeng, Wangli Lan, Jinxi Li, Zhuo Zheng, Ziyang Yue, Danning Ke, Fei Yi, Tianchi Hu, Yuan Ding, Yiwu Yao, Junsong Wang

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 针对基于扩散的视频生成模型中注意力二次成本的瓶颈，提出MXAttention框架，通过引入通用最优缩放和预归一化量化组件，缩小了MXFP4与FP16的成像质量差距，提升了帧级相似度，且性能与强大基线竞争。

ACRL: Adaptive Control of Training-Inference Discrepancy for Stable Reinforcement Learning

ACRL：用于稳定强化学习的训练-推理差异自适应控制

Wenwu Fan, Qihong Lin, Zhijie Xia, Zhuo Zheng, Sihao Wang, Qiang Chen, Liangsheng Zhu

机构 * Huawei（华为） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型强化学习训练因训练与推理差异导致的不稳定问题，提出自适应控制强化学习（ACRL）方法，可维持训练-推理差异在合理范围，稳定训练，增加策略熵，提升探索与准确性，实验表现优于BF16基线和重要性采样修复。

Compiler-Grounded Hierarchical Diagnosis for LLM-Based Triton Kernel Optimization

基于编译器的大语言模型Triton内核优化分层诊断

Dongjie Chen, Ping Zhao, Bohua Zhan, Yulong Wang, Shushu Chen, Liangjun Feng, Hao Zhou, Min Shen, Linmu Wang, Weijia Sheng, Xiangyu Wei, Weijie Ding, Jianhui Huang, Yaoqing Gao

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型内核优化中编译器优化失败原因难揭示的问题，提出基于编译器的Triton内核分层优化框架，通过跨层诊断实现从模式分类到源级重写的优化，在Ascend NPU上显著加速Triton内核。

KG2Code: Bridging Knowledge Graphs and Large Language Models via Executable Code for Question Answering

KG2Code：通过可执行代码连接知识图谱与大语言模型以进行问答

Yike Wu, Nan Hu, Guilin Qi, Guohui Xiao, Chen Jiang, Xinchun Zou, Yuchen Lu, Songlin Zhai, Yongrui Chen, Yuyang Zhang, Xiaoguang Li, Lifeng Shang, Jiaoyan Chen, Jeff Z. Pan

机构 * Southeast University（东南大学） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其交叉应用重点实验室（东南大学）） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究针对知识图谱问答中现有方法的局限，提出KG2Code方法，将知识图谱转换为代码表示，在此基础上构建KG2Code-QA框架，把KGQA作为代码生成任务，还构建代码语料库，训练后的模型在KGQA任务中表现优异且泛化性强。

Mechanism-Driven Monitors for Preemptive Detection of LLM Training Instability

机制驱动的LLM训练不稳定性抢先检测监控器

Ruixuan Huang, Hantao Huang, Yifan Huang, Ansheng You, Zhenxing Zhang, Shuai Wang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Huawei（华为） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 针对大语言模型训练中的数值或超参数故障，提出基于模块功能角色的内部监控器，通过QK双线性分解谱熵和MoE路由器指标，在损失发散前数千步检测到不稳定性。

AgenticNav: Zero-Shot Vision-and-Language Navigation as a Tool-Calling Harness

AgenticNav：零样本视觉与语言导航作为工具调用框架

Yijian Li, Changze Li, Hantian Shi, Jiaying Luo, Jiyuan Cai, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 提出AgenticNav，通过将动作、深度和记忆作为可调用工具暴露给VLM，实现零样本连续环境导航，在R2R-CE基准上达到SOTA性能。

DreamCAD: Scaling Multi-modal CAD Generation using Differentiable Parametric Surfaces

DreamCAD: 通过可微参数曲面实现多模态CAD生成的扩展

Mohammad Sadil Khan, Muhammad Usama, Rolandos Alexandros Potamias, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal, Jiankang Deng, Ismail Elezi

机构 * DFKI ； RPTU ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Huawei London Research Center（华为伦敦研究中心） 纠错

AI总结 DreamCAD通过可微参数曲面直接生成可编辑的BRep，无需CAD特定注释，实现多模态CAD生成的扩展，并在多个基准测试中取得最佳性能。

Comments For Caption Dataset: https://huggingface.co/datasets/SadilKhan/CADCap-1M

Reconstruction of SINR Maps from Sparse Measurements using Group Equivariant Non-Expansive Operators

使用群等变非扩张算子从稀疏测量中重建 SINR 地图

Lorenzo Mario Amorosa, Francesco Conti, Nicola Quercioli, Flavio Zabini, Tayebeh Lotfi Mahyari, Yiqun Ge, Patrizio Frosini

机构 * Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria), Université Côte d’Azur, France（国家数字科学与技术研究院（Inria）、法国坎特伯雷大学） ； Huawei Technologies Canada, Ottawa, ON, Canada（华为技术加拿大分公司，加拿大渥太华） ； Department of Computer Science, University of Pisa, Pisa, Italy（计算机科学系、比萨大学） 纠错

AI总结 6G 网络中高分辨率 SINR 地图获取成本高，数据稀缺。本文引入基于群等变非扩张算子（GENEOs）的框架，嵌入几何先验，从极少样本有效重建。在城市场景验证，相比基线，GENEO 显著提升统计和拓扑精度，性能优势在极端条件下也能保持。

CMCTS: A Constrained Monte Carlo Tree Search Framework for Mathematical Reasoning in Large Language Model

CMCTS：一种用于大语言模型数学推理的约束蒙特卡洛树搜索框架

Qingwen Lin, Boyan Xu, Guimin Hu, Zijian Li, Zhifeng Hao, Keli Zhang, Ruichu Cai

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 CMCTS通过约束动作空间、过程奖励模型和偏序规则提升大语言模型的数学推理能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Journal ref Applied Intelligence 56, 13 (2026)