Kuaishou（快手）

CaC: Advancing Video Reward Models via Hierarchical Spatiotemporal Concentrating

CaC：通过分层时空聚焦推进视频奖励模型

Jiyuan Wang, Huan Ouyang, Jiuzhou Lin, Chunyu Lin, Dewen Fan, Boheng Zhang, Haonan Fan, Fei Zuo, Jia Sun, Huaiqing Wang, Honglie Wang, Yiyang Fan, Zhenlong Yuan, Zijun Li, Yongrui Heng, Guosheng Lin, Fan Yang, Tingting Gao

机构 * BJTU（北京工业大学） ； NTU（国立台湾大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出基于视觉语言模型的粗到细异常奖励模型CaC，通过全局时间扫描、局部空间定位和结构化时空思维链推理，结合大规模生成视频异常数据集和三阶段渐进训练，显著提升细粒度异常检测精度并减少生成视频异常。

Comments 27 pages, 10 figures

SegTune: Structured and Fine-Grained Control for Song Generation

SegTune：歌曲生成的结构化与细粒度控制

Pengfei Cai, Joanna Wang, Haorui Zheng, Xu Li, Zihao Ji, Teng Ma, Zhongliang Liu, Chen Zhang, Pengfei Wan

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出非自回归框架SegTune，通过段级局部描述和全局提示实现歌曲的结构化可控生成，并引入基于LLM的时长预测器实现精确的歌词-音乐对齐。

Comments This technical report was later revised and published at ACL 2026 (oral). ACL paper link: https://openreview.net/forum?id=FKf2S4u8at , code: https://github.com/KlingAIResearch/SegTune

ROVER: Routing Object-Centric Visual Evidence for Grounded Multi-Image Reasoning

ROVER: 面向对象中心视觉证据的路由用于基于多图像推理

Guannan Lv, Ren Nie, Hongjian Dou, Tingting Gao

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出ROVER，一种轻量级可学习插件，通过对象中心差分注意力聚合上下文、蒸馏图像内线索并路由历史感知证据，实现高效全局视觉证据路由，在多图像推理中提升答案和定位精度。