Huawei（华为）

Magnitude-Direction Decoupling for Fast Video Generation with Flow Matching Models

基于流匹配模型的快速视频生成的幅度-方向解耦方法

Haonan Xu, Feiyang Chen, Songkui Chen, Hongpeng Pan, Zhefeng Wang, Xinyu Duan, Baoxing Huai, Yang Yang

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 针对流匹配视频生成模型计算开销高的问题，提出MDD方法，通过解耦幅度与方向复用轻量模型，在Wan2.1上实现最高2.95倍加速，性能优于现有方法且保真度高。

Write, Execute, Refine: From Skill Followers to Skill Optimizers via Reinforcement Learning from Execution Feedback

编写、执行、优化：通过执行反馈强化学习从技能跟随者到技能优化器

Kang Peng, Zhiwei Zhang, Yichen Zhang, Zezhong Wang, Yiming Du, Geng Tu, Baojun Wang, Bin Liang, Ruifeng Xu, Kam-Fai Wong

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究提出WER多阶段框架，通过冻结执行器、程序验证器打分及混合轨迹优化训练技能优化器，在BFCL v4和tau2-bench上显著提升智能体工具使用性能，4B优化器表现优于通用模型。

LEGO-RL: Harness-Native Reinforcement Learning for Coding Agents

LEGO-RL：利用原生强化学习实现编码智能体

Yiming Du, Yuxin Jiang, Tao Yuan, Jianbo Dai, Shaowei Wang, Jierun Chen, Chaofan Tao, Xianzhi Yu, Lifeng Shang, Kam-Fai Wong, Xiaohui Li, Haoli Bai

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 LEGO-RL 是桥接原生编码智能体 harness 与策略梯度优化的框架，通过三大支柱解决训练不匹配问题，提升 Qwen3.5-35B-A3B 在三个编码基准上的性能，且保持高概率相关性。

Comments Webpage: https://lego-rl.pages.dev