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  深圳，2025 年 10 月 10 日——華為云算法創(chuàng)新 Lab 今日公布 2025 年度論文中稿情況：圍繞 AI 大模型、全球供應(yīng)鏈、仿真系統(tǒng)等華為云核心戰(zhàn)場，團(tuán)隊(duì)累計(jì)向 NeurIPS、ICML、KDD、Operations Research、IEEE TPAMI 等頂刊頂會(huì)投遞論文 13 篇，目前已正式錄用 10 篇，其中 CCF-A 類 4 篇，錄用率 77%，實(shí)現(xiàn)"工業(yè)挑戰(zhàn)—算法創(chuàng)新—學(xué)術(shù)反哺"閉環(huán)的再一次高質(zhì)量躍升。

3 篇 CCF-A 亮點(diǎn)速覽：

SolSearch: An LLM-Driven Framework for Efficient SAT-Solving Code Generation (ICSE 2025)

顛覆性突破！AI驅(qū)動(dòng)的SolSearch框架讓SAT求解效率飆升11%，開啟軟件工程自動(dòng)化新時(shí)代！

作者：盛俊杰(算法創(chuàng)新Lab)，林燕秋，吳介豪(合作項(xiàng)目學(xué)生)等

核心觀點(diǎn)：

  本文提出SolSearch框架，利用大語言模型自動(dòng)優(yōu)化SAT求解策略，通過課程式試錯(cuò)方法提升求解效率。實(shí)驗(yàn)表明該框架可顯著提升Z3等求解器性能（PAR-2分?jǐn)?shù)提高11%），且具備即插即用的兼容性。這一AI驅(qū)動(dòng)的新范式為軟件工程中的SAT問題提供了自動(dòng)化解決方案，展現(xiàn)了AI與傳統(tǒng)方法結(jié)合的潛力。未來研究將進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化該方法的應(yīng)用價(jià)值。

Heterogeneous Cloud Resource Allocation: a CaseStudy on Real-time Transcoding in Live Streaming(IEEE Transactions on Cybernetics)

作者：李一諾(算法創(chuàng)新Lab), 郝金浩,張廣銘(Lab 聯(lián)合工作科學(xué)家)

要點(diǎn)提煉

  眾包直播（CLS）的爆發(fā)式增長推高了實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)碼的云端資源需求，但傳統(tǒng)資源分配模式成本高、效率低。 研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新提出"主動(dòng)-反應(yīng)式資源分配框架"，通過異構(gòu)邊緣/云計(jì)算資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化成本，兼顧服務(wù)質(zhì)量與用戶體驗(yàn)。

核心亮點(diǎn)

  首創(chuàng)離線預(yù)測與在線調(diào)控雙模塊協(xié)同，主動(dòng)匹配需求與資源，實(shí)時(shí)糾偏預(yù)測偏差 實(shí)測顯示：相較專家經(jīng)驗(yàn)固定配比策略，成本直降42%，為CLS行業(yè)提供高效解決方案。

Managing Life-Cycle Capacity of Cloud Computing: Integrating Data-Driven Optimization and Inventory Theory for Capacity Investment and Retirement(Omega)

作者：王榕金子(合作項(xiàng)目學(xué)生), 宋潔(合作項(xiàng)目，北大工學(xué)院黨委書記),周文禮(算法創(chuàng)新Lab資源調(diào)度專家)，蘇利(算法創(chuàng)新Lab仿真專家)

核心思想：

  面對(duì)云計(jì)算資源分配難題，本研究創(chuàng)新性地提出全生命周期動(dòng)態(tài)策略，覆蓋云服務(wù)產(chǎn)品的增長與衰退階段。針對(duì)不同需求場景（確定性、隨機(jī)性及無分布需求），研究不僅證明了時(shí)變策略在隨機(jī)需求下的最優(yōu)性，還提出性能保障為3的自適應(yīng)近似算法，并結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測性框架實(shí)現(xiàn)高效資源調(diào)度。華為云實(shí)證表明，該方案顯著提升管理效能，實(shí)現(xiàn)降本增效與資源分配率優(yōu)化，為云服務(wù)商應(yīng)對(duì)資源配置失衡問題提供了科學(xué)決策工具。

所有中稿論文列表如下，覆蓋"大模型高效推理、供應(yīng)鏈韌性、仿真優(yōu)化、云原生調(diào)度"四大方向，形成"算法—系統(tǒng)—商業(yè)"全鏈路影響力。論文列表：

• 2025.8 Heterogeneous Cloud Resource Allocation: a CaseStudy on Real-time Transcoding in Live Streaming, IEEE Transactions on Cybernetics
• 2025.8 Dynamic bin packing with heterogeneous dependent bins for Regionless in geo-distributed clouds, IEEE Transactions on Computers, CCF-A
• 2025.7 SolSearch: An LLM-Driven Framework for Efficient SAT-Solving Code Generation, ICSE 2025, CCF-A
• 2025.7 Method of generating of alternatives of multi-agent system behavior using simulation system
• 2025.6 Managing Life-Cycle Capacity of Cloud Computing: Integrating Data-Driven Optimization and Inventory Theory for Capacity Investment and Retirement, Omega
• 2025.5 Comparative analysis of parallel discrete event simulation algorithms: Time Warp, Window Racer, and Null Messages
• 2025.5 Elastic cloud resource allocation using short-term Long short-term memory-based workload prediction
• 2025.4 A method for modeling of individual agent behavior in the process-network paradigm of discrete-event simulation
• 2025.4 Method of model-driven development on the basis of discrete-event modeling
• 2025.2 An approach for horizontal scaling of simulation model execution in cloud environment

  "發(fā)論文不是 KPI，而是把解決華為云真問題過程中沉淀的通用方法，回饋給全球產(chǎn)學(xué)研同行。"算法創(chuàng)新 Lab 主任李嘉表示，"2025 年我們給內(nèi)部業(yè)務(wù)交付了 7 個(gè)核心算法引擎，同時(shí)把其中可泛化的 10 篇成果全部開源或即將開源，讓工業(yè)界的'硬骨頭'成為學(xué)術(shù)界的'新土壤'。"