Huawei（华为）

Faster-WAM: Do World Action Models Need Deep Action Modules?

Faster-WAM：世界动作模型需要深度动作模块吗？

Liheng Ma, Rui Heng Yang, Zhanguang Zhang, Mateo Clemente, Ziwen Hu, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Huawei Celia Team（华为Celia团队） ； Labs（2012实验室） 纠错

AI总结 针对现有WAMs动作模块深度绑定视频骨干网络导致延迟高的问题，提出以视频为中心的DoT架构，构建Faster-WAM，实现低延迟、高性能与强泛化，较Fast-WAM提速3.2倍。

DeepVoyager-VL: Incentivizing Vision-in-the-Loop Search for Long-Horizon Multimodal Agents

DeepVoyager-VL：为长视野多模态智能体激励视觉在环搜索

Huanyao Zhang, Jiepeng Zhou, Runhao Zhao, Yanzhe Shan, Jiaoyang Chen, Bowen Zhou, Bo Li, Fang Wang, Jialong Wu, Zhengwei Tao, Lang Mei, Xiaohan Yu, Liyan Liu, Chong Chen, Wentao Zhang

机构 * PKU（北京大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUDT（中国人民解放军国防科技大学） ； OUC（中国海洋大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

AI总结 针对现有多模态深度搜索忽视视觉中间推理作用的局限，提出DeepVoyager-VL框架，构建多模态事件图合成数据，设计智能体框架实现主动视觉获取，经10个基准实验验证其有效性。

G-Skin: Learning to Bind 3D Gaussians with Generative Visual Priors

G-Skin：学习结合生成式视觉先验的3D高斯绑定方法

Yuxin Yao, Kendong Liu, Shiqi Zhou, Jiazhi Xia, Junhui Hou

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究院） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 本文针对3D高斯资产绑定的难题，提出生成式蒙皮框架G-Skin，利用2D视觉基础模型提炼运动先验构建优化流程，可灵活泛化并优于现有方法。

DynActiveGS: Active Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction

DynActiveGS：面向动态场景重建的主动高斯溅射方法

Hongbo Duan, Pengting Luo, Chengzhi Zhao, Yuanhao Chiang, Fangming Liu, Xueqian Wang

机构 * Tsinghua University, Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 DynActiveGS是基于3DGS的动态感知主动重建框架，通过分解不确定性实现动态场景的鲁棒主动重建，在多指标上优于现有基线。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026

AdaMTP: An Adaptive Training Paradigm for Multi-Token Prediction

AdaMTP：一种面向多令牌预测的自适应训练范式

Ziqiang Cui, Han Shi, Bowei He, Yu Pan, Peiyang Liu, Shengyin Sun, Yankai Chen, Haoli Bai, Yichun Yin, Xue Liu, Chen Ma

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 AdaMTP是适配序列内在可预测性的自适应MTP训练范式，通过熵算法划分语义边界抑制噪声梯度，在三类主干模型的多任务基准中均优于标准MTP，兼具性能与推理速度优势。

RubricReviewer: From Direct Critique to Objective and Comprehensive Rubric-Driven Peer Review

RubricReviewer：从直接批评到客观全面的基于评分规则的同行评审

Shuyu Guo, Wenxiang Hu, Yuyue Zhao, Yougang Lyu, Xiaohui Yan

机构 * Shandong University（山东大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 RubricReviewer是一种基于评分规则驱动的框架，通过将评分规则生成为中间步骤，并结合Scout与Aligner模型，生成更全面、具判别性且抗攻击的评审意见。

Kernel Foundry: A Diagnosis-driven Evolutionary Kernel Optimizer with Multi-Experts

Kernel Foundry：一种基于诊断的多专家进化内核优化器

Zixuan Huang, Da Chen, Kecheng Huang, Lihao Yin, Xing Li, Huiling Zhen, Mingxuan Yuan, Zili Shao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Noah’s Ark Lab, Huawei Hong Kong（华为香港诺亚实验室） 纠错

AI总结 提出Kernel Foundry，一种结合专家引导初始化、多岛进化搜索和结构化诊断反馈的自动GPU内核优化框架，显著提升正确性和性能。

4DVGGT-D: 4D Visual Geometry Transformer with Improved Dynamic Depth Estimation

4DVGGT-D: 具有改进动态深度估计的4D视觉几何变换器

Ying Zang, Xuanyi Liu, Yidong Han, Deyi Ji, Chaotao Ding, Yuanqi Hu, Qi Zhu, Xuanfu Li, Jin Ma, Lingyun Sun, Tianrun Chen, Lanyun Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou University（湖州大学） ； Huawei（华为） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出一种无需训练的渐进解耦框架，通过稳定相机姿态和几何细化，解决动态与静态的分离问题，提升4D场景重建性能。

When to Vote, When to Rewrite: Disagreement-Guided Strategy Routing for Test-Time Scaling

何时投票，何时重写：基于分歧的策略路由用于测试时扩展

Zhimin Lin, Yixin Ji, Jinpeng Li, Yu Luo, Dong Li, Junhua Fang, Juntao Li, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Department of Foundation Model, 2012 Labs, Huawei（华为2012实验室基础模型部门） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen (HITSZ)（哈尔滨工业大学深圳（哈工大深圳）） 纠错

AI总结 本文提出基于输出分歧的策略路由方法，通过动态选择不同扩展策略提升数学推理任务的准确性，减少计算成本。