Kuaishou（快手）

No Time Like the Present: Agentic Test-Time Training for LLM Agents

机不可失：大语言模型智能体的测试时训练

Yanbo Wang, Jinhua Hao, Yuze Shi, Kun Yuan, Ming Sun

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 研究多轮智能体情节中的连续测试时训练，提出智能体测试时训练方法，通过token级重加权减少重复文本损失，构建并发服务系统，提升了在ALFWorld和SWE-bench Lite上的成功率。

Comments 15 pages, 10 figures

PraMem: Practice-derived Experiential Memory for Long-horizon Behavior Prediction

PraMem：用于长时行为预测的实践衍生经验记忆

Zhuoqun Li, Boxi Cao, Jiawei Chen, Hanshu Zhou, Ruoxi Xu, Guiping Jiang, Ruotong Pan, Tingting Gao, Han Li, Xiangyu Wu, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所中文信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 研究长时行为预测问题，针对大语言模型在该任务中的不足，提出PraMem范式，通过对历史序列预实践构建经验记忆辅助长时行为预测，实验证明其性能优于现有方法。

DELTAVID: Enhancing Fine-Grained Spatiotemporal Perception with Cross-Video Differences

DELTAVID：利用跨视频差异增强细粒度时空感知

Yankai Yang, Yancheng Long, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 研究针对视频多模态大语言模型缺乏精确局部时空感知问题，提出DELTAVID框架，将跨视频找差异转化为可训练感知信号，还引入相关数据集，提升了跨视频差异理解性能并能迁移到通用视频理解基准。