Huawei（华为）

Demonstrating TOFFEE: A Learned System for Synthesizing Data Agent Trajectories at Scale

展示TOFFEE：一个大规模合成数据代理轨迹的学习系统

Ziting Wang, Yin Li, Zuhao Yang, Xiuchang Li, Jiale Bai, Gao Cong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huawei（华为） ； Industrial and Commercial Bank of China Limited（中国工商银行） 纠错

AI总结 针对现有数据代理难以适应新环境的问题，提出TOFFEE系统，通过蒙特卡洛树搜索等方法，能从给定数据环境合成高质量数据代理轨迹，可用于监督微调与上下文学习，还展示了系统框架、界面及工作流程与应用场景。

Comments Accepted to VLDB 2026

Characterization of Gaussian Universality Breakdown in High-Dimensional Empirical Risk Minimization

高维经验风险最小化中高斯普适性破坏的表征

Chiheb Yaakoubi, Cosme Louart, Malik Tiomoko, Zhenyu Liao

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China ； Huawei Noah's Ark Lab, Huawei Technologies, Paris, France ； School of Electronic Information ； Communications, Huazhong University of Science \& Technology, China 纠错

AI总结 通过将凸高斯极小极大定理推广到非高斯数据，刻画了高维经验风险最小化估计量的渐近分布，揭示了高斯普适性的适用范围与局限。

Comments 28 pages, 3 figures, 1 table

Journal ref ICML 2026

Diving into Kronecker Adapters: Component Design Matters

深入Kronecker适配器：组件设计至关重要

Jiayu Bai, Danchen Yu, Zhenyu Liao, TianQi Hou, Feng Zhou, Robert C. Qiu, Zenan Ling

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息学院） ； Huawei（华为） ； Center for Applied Statistics and School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学应用统计中心和统计学院） 纠错

AI总结 本文通过分析Kronecker适配器的组件维度和数量，提出组件设计的Kronecker适配器（CDKA），并给出参数预算感知的配置指南和训练稳定策略，实验证明其有效性。

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