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项目发布
华为发布业界首个扩散语言模型Agent,部分场景提速8倍!
扩散大语言模型(DLLMs)作为自回归(AR)解码的高效替代方案,其对智能体多步决策的影响尚未充分探索。核心问题:生成范式改变而框架与监督不变时,扩散主干是否会改变规划、工具使用行为并提升端到端效率? 实验显示,相同工作流与微调条件下,DLLM智能体精度与AR相当,但速度快30%以上(部分场景超8倍),交互轮次和工具调用更少,规划命中率更高、回溯更少。
论文发表
AAAI 2026 论文速递
论文发表
把大模型装进口袋:PocketLLM提出元网络压缩范式,实现10+倍极限无损压缩
论文发表
轻如螳螂,稳如磐石:Mantis实现轻量又可靠的时序分类基础模型
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Research Team
模型架构及优化
构建下一代通用人工智能的基石模型结构和优化算法体系,推动AI到AGI的范式跃迁。
时序AI
深耕时序分析前沿技术领域,以“用时序智能赋能产业升级”为使命,构建全域时序智能分析生态。
优化智能
致力于在复杂产业及行业场景下实现AI使能的优化决策,推动工业设计范式从“单点优化”向“全局智能决策”跨越,构建数据驱动、自主演进的设计闭环。我们将持续跟进基于AI/LLM的前沿学习研究,深入探索建模求解一体化、长链协同优化、自动算法设计等核心技术,着力破解当前芯片设计EDA与AI求解器在设计空间探索、组合优化、图计算等关键领域中的难题,系统构建面向未来的核心技术竞争力。
行业智能
聚焦行业智能核心技术,以“重塑行业范式,定义智能生产力”为使命,聚焦于深度融合学习优化、大模型及Agent 等前沿技术,构建“感知-决策-执行”一体化的行业大脑。通过技术深挖金融、交通、医疗、煤矿等领域的沉淀价值,攻克复杂场景下的生产质量及效率瓶颈,致力于把AI从“实验室精品”升级为“工业标品”。
终端智能
致力于打造全场景智能终端系统,以高能效AI计算成像、多传感模态表征生成技术为核心,提升终端设备的感知能力与交互体验。
智感融合
致力于构建融合多模态感知能力的科学发现智能体系统,以“多元感知融合赋能认知升级,加速自主科学探索范式革新”为使命。
物理智能
团队致力于攻克AI从"虚拟世界"走向"物理实体"的核心瓶颈,以赋予机器类人的感知、决策与行动能力为使命,聚焦三大核心愿景:打造实现高层逻辑推理与底层毫秒级精细动作无缝协同的高灵巧、高可靠物理规划及策略模型;构建打破传统预设规则、能够理解并预测物理规律、实现复杂动态环境中自主进化的物理常识"世界模型";以及推动以产业场景为牵引、持续打磨"能部署、能迭代、能演化"的物理智能技术体系,加速技术从实验室走向真实世界的通用物理智能产业闭环。
Selected Papers
把“数学因果关系”教给大模型,让它更会解难题
AAAI 2026
为弥补 LLM 在复杂数学推理上的不足,提出因果知识增强的两阶段框架 CAMA。第一阶段从数学 CoT 语料抽取知识点,预训练并结合下游反馈微调数学因果图 MCG;第二阶段针对新问题匹配 MCG 知识子图,指导 LLM 推理求解。该框架在多项竞赛数据集上,有效提升了主流大模型的数学推理能力。
因果AI
把大模型装进口袋:PocketLLM提出元网络压缩范式,实现10+倍极限无损压缩
AAAI 2026
大语言模型参数量迈入千亿级后,在手机、端侧等资源受限设备的部署成为 AI 落地核心难题,传统量化、剪枝技术突破 4-bit 阈值易出现严重精度崩塌。AAAI 2026 入选论文《PocketLLM》提出元网络基极限压缩方案,通过在离散隐空间重构权重,在 10-16 倍压缩比下,实现了模型性能几乎无损的效果,为端侧部署提供了新解法。
AI模型架构
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