Beihang University（北京航空航天大学）

Robust-WAM: Bridging Generative Pretraining and Semantic Foresight in World-Action Models

Robust-WAM：桥接生成式预训练与世界-动作模型中的语义前瞻

Haodong Yan, Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, MingMing Yu, Wenxuan Song, Jiaguan Zhu, Yangyang Zheng, Yuqiao Du, Jiadi You, Yingjie Cai, Xu Yan, Guanyi Zhao, Bingbing Liu, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部门） 纠错

AI总结 Robust-WAM是一种通用后训练方法，在保留VAE生成路径的同时添加语义前瞻对齐，可提升多个WAM基线在分布外条件下的动作预测成功率且不损失分布内性能。

An Empirical Study of openPangu Quantization on Ascend NPUs

OpenPangu在昇腾NPU上量化的实证研究

Tong Shi, Jiacheng Wang, Hui Xie, Ying Li, Aishan Liu, Jinyang Guo, Xianglong Liu

机构 * State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文在昇腾910B1 NPU上系统评估了OpenPangu 1B和7B模型在多种后训练量化方法下的表现，发现8-bit权重量化无损，4-bit对7B模型可行但对1B模型有显著损害，极低比特量化仍具挑战。