Tencent（腾讯）

Beyond Outliers: A Data-Free Layer-wise Mixed-Precision Quantization Approach Driven by Numerical and Structural Dual-Sensitivity

超越异常值：一种无需数据的分层混合精度量化方法，由数值和结构双敏感性驱动

Hengyuan Zhang, Xinrong Chen, Zunhai Su, Xiao Liang, Jing Xiong, Wendong Xu, He Xiao, Chaofan Tao, Wei Zhang, Ruobing Xie, Lei Jiang, Hayden Kwok-Hay So, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出NSDS方法，通过数值和结构双敏感性驱动分层混合精度量化，无需校准数据，在不同模型和任务中均优于基线方法。

Omni IIE Bench: Benchmarking the Practical Capabilities of Image Editing Models

Omni IIE Bench：图像编辑模型实际能力的基准测试

Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Zhenyu Guan, Tiankun Yang, Chenxi Bao, Haopeng Jin, Jinwen Luo, Xinyu Zuo, Lisheng Duan, Haijin Liang, Jin Ma, Xinming Wang, Ruiwen Tao, Hongzhu Yi

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出Omni IIE Bench，通过双轨诊断设计评估图像编辑模型在不同语义尺度任务中的一致性，揭示模型在低到高语义任务间性能显著下降的问题。

OMNIFLOW: A Physics-Grounded Multimodal Agent for Generalized Scientific Reasoning

OMNIFLOW：一种基于物理的多模态代理用于通用科学推理

Hao Wu, Yongheng Zhang, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Ruobing Xie, Ruijian Gou, Yuxuan Liang, Xiaomeng Huang, Xian Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Ocean University of China（海洋大学） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 OMNIFLOW通过引入语义-符号对齐机制和物理引导的推理流程，实现了多模态模型在物理定律下的科学推理，显著提升了零样本泛化和少样本适应能力，提供透明且物理一致的推理报告。

Towards One-step Causal Video Generation via Adversarial Self-Distillation

基于对抗自蒸馏的单步因果视频生成

Yongqi Yang, Huayang Huang, Xu Peng, Xiaobin Hu, Donghao Luo, Jiangning Zhang, Chengjie Wang, Yu Wu

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Tencent YouTu Lab（腾讯优图实验室） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出基于蒸馏的高效因果视频生成框架，通过对抗自蒸馏策略提升生成质量，结合首帧增强策略减少误差传播，实验表明在单步和双步视频生成中优于现有方法。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026