OPPO

From Chains to Trees: Parent-Conditioned Drafting for Semi-Autoregressive Speculative Decoding

从链到树：用于半自回归投机解码的父条件生成方案

Zixian Li, Tong Li, Chi Xie, Xiaohui Song, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

AI总结 该研究针对半自回归生成器DSpark的线性生成缺陷，提出父条件生成树（PCTree），通过为每个父节点生成多分支候选序列分配验证预算，在Qwen3系列模型及9个基准上显著提升了投机解码的推理加速效果。

Hidden-Domain Routing for All-Type Audio Deepfake Detection

用于全类型音频深度伪造检测的隐藏域路由

Yifan Gao, Yao Tian, Hongbin Suo, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

AI总结 针对全类型音频深度伪造检测推理时无音频类型的问题，提出闭域路由系统，先恢复隐藏音频域再分支解释分数，在AT-ADD Track2任务中获96.10%宏F1值且排名第一。

Comments Accepted by ACMMM 2026

Quick on the Uptake: Eliciting Implicit Intents from Human Demonstrations for Personalized Mobile-Use Agents

快速响应：从人类演示中提取隐含意图以构建个性化移动使用代理

Zheng Wu, Heyuan Huang, Yanjia Yang, Yuanyi Song, Xingyu Lou, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 本文提出IFRAgent框架，通过分析显式和隐式意图流，提升移动代理对人类意图的对齐率和任务完成率。