Kuaishou（快手）

Closing the Verification Loop: Self-Check Captioning for Long-Paragraph Detailed Audio Captioning

闭合验证循环：用于长段落详细音频字幕的自检查字幕生成

Fengji Ma, Yan Rong, Xu Li, Chen Zhang, Pengfei Wan, Li Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本研究针对长段落详细音频字幕的未解决问题，提出SCC框架，构建LACap-50k语料库与LC-SFT方法，使系统在开源字幕生成器中达最优性能。

Comments EMNLP2026

CineForge: Self-Improving Agents for Long-Horizon Video Generation

CineForge：用于长时序视频生成的自改进智能体

Junxiang Liu, Lin Wang, Haiyu Shi, Hongxu Ma, Xiaoyu Yang, Chunjie Chen, Xiaoxiao Xu, Kaiqiao Zhan, Boao Wang, Shuizhou Shi, Tianyun Zhu, Jie Li, Jiangtong Li

机构 * Tongji University（同济大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本研究提出CineForge框架，结合CineForge-Produce与CineForge-Evolve，通过CPPE策略演进机制提升长时序故事驱动视频生成效果，在CineScope指标及基准测试中表现优于现有方法，减少了审查LLM调用量。

GUIDE: Generative Unsupervised Chinese Query Correction via Phonetic and Visual Shared-ID Encoding

GUIDE：基于语音与视觉共享ID编码的生成式无监督中文查询纠错方法

Lei Yang, Binbin Huang, Jiwei Tan, Xuhui Sui, Chang Tu, Yi Wang, Han Li

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

AI总结 本文针对中文查询纠错中监督方法维护成本高、无监督方法易意图偏移的问题，提出基于语音与视觉共享ID编码的生成式无监督框架GUIDE，在公开与真实数据集上均优于基线，线上测试也验证了其有效性。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Industry Track; 7 pages, 3 figures, 8 tables

LaME: Learning to Think in Latent Space for Multimodal Embedding via Information Bottleneck

LaME: 通过信息瓶颈在潜在空间中进行多模态嵌入的推理学习

Peixi Wu, Biao Yang, Feipeng Ma, Bosong Chai, Bo Lin, Wei Yuan, Fan Yang, Tingting Gao, Hebei Li, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出LaME方法，将面向嵌入的潜在推理建模为弱监督信息瓶颈，使用可学习推理令牌在单次前向传播中完成推理，避免显式CoT的高计算成本和标注依赖，实现60倍加速。

Comments Accepted by EMNLP 2026