Huawei（华为）

Every Packet Counts: Dispersing Information for Loss-Resilient Learned Image Compression

每个数据包都重要：面向抗丢包的学习型图像压缩的信息分散方法

Yuhang Wei, Chuqin Zhou, Yibo Shi, Jing Wang, Guo Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Central Media Technology Institute（中央媒体技术研究院） 纠错

AI总结 本文针对学习型图像压缩的抗丢包问题，提出ICR、ICG机制及双层双分支自回归结构，实验显示其在丢包场景下的重建质量和稳定性均优于现有方法，且可泛化到突发丢包场景。

Comments 16 pages, 12 figures, 8 tables. Joint first authors: Yuhang Wei and Chuqin Zhou. Corresponding author: Guo Lu. To appear in Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10-14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

CapProbe: Evaluating Detailed Image Captions via Full-Scene Dense Question Answering

CapProbe：通过全场景密集问答评估详细图像描述

Mouxiao Huang, Qiangyu Yan, Borui Jiang, Han Shu

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 CapProbe是用于评估VLMs生成的详细图像描述的全场景密集问答基准，通过区域对齐的事实核查，揭示了13个VLMs的覆盖差距、能力-效率权衡及遗漏的失败模式，相关资源将很快发布。

InSight-doc: Agentic Visual Perception for Long-Document Understanding

InSight-doc：面向长文档理解的智能体视觉感知框架

Kaican Li, Weiyan Xie, Lewei Yao, Jiannan Wu, Lanqing Hong, Yongxiang Huang, Nevin L. Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 本研究提出智能体视觉感知框架InSight-doc，通过自适应选择放大高分辨率区域处理长文档，经SFT+RL训练后在文档VQA任务中显著提升准确率、降低幻觉与推理延迟，相关资源已公开。

TongGuOCR: A Layout-Aware and Token-Augmented OCR MLLM for Chinese Historical Documents

TongGuOCR：面向中文历史文献的布局感知与 token 增强 OCR 框架

Zhongheng Zhou, Yi Sun, Huiguo He, Yuyi Zhang, Peirong Zhang, Yulin Fang, Dezhi Peng, Minghui Liao, Lianwen Jin

机构 * School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology（华南理工大学电子与信息工程学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 针对中文历史文献OCR的复杂布局、生僻字等挑战，提出TongGuOCR框架，通过布局感知预处理与token增强识别模块，在M5HisDoc等基准上取得优于同类模型的性能。

HyWA: Architecture-Preserving Personalized Voice Activity Detection for Full-Duplex Voice Assistants

HyWA: 基于超网络的个性化语音活动检测权重适应

Hamed Jafarzadeh Asl, Amin Edraki, Mahsa Ghazvini Nejad, Masoud Asgharian, Mohammadreza Sadeghi, Yuanhao Yu, Vahid Partovi Nia

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 HyWA通过超网络为VAD模型的选定层生成个性化权重，提升个性化语音活动检测的性能和部署效率。

Comments Submitted to AAAI/IAAI 2027. Hamed, Amin, and Mahsa contributed equally to this work