Tencent（腾讯）

UniPR: Unified Object-level Real-to-Sim Perception and Reconstruction from a Single Stereo Pair

UniPR: 一种统一的基于单立体对的物体级实拍到仿真感知与重建框架

Chuanrui Zhang, Yingshuang Zou, ZhengXian Wu, Yonggen Ling, Yuxiao Yang, Ziwei Wang

机构 * NTU（国立新加坡大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人实验室） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； HKUST（香港科技大学） ； THU（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出UniPR，一种端到端的物体级实拍到仿真感知与重建框架，通过几何约束解决尺度模糊问题，消除了对类别特定规范的依赖，并通过大规模立体数据集LVS6D提升研究效率和实用性。

The Art of Efficient Reasoning: Data, Reward, and Optimization

高效推理的艺术：数据、奖励与优化

Taiqiang Wu, Zenan Xu, Bo Zhou, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； LLM Department, Tencent（腾讯人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文系统研究了大型语言模型的高效推理机制，通过精细化指标评估发现训练过程分为长度适应与推理优化两阶段，提出保持正奖励密度以避免短即正确陷阱，并验证了在不同领域和难度下的通用性。

Comments Tech Report, Insights on Efficient Reasoning via Reward Shaping

Stand-In: A Lightweight and Plug-and-Play Identity Control for Video Generation

Stand-In: 一种轻量级且即插即用的身份控制方法用于视频生成

Bowen Xue, Zheng-Peng Duan, Qixin Yan, Wenjing Wang, Hao Liu, Chun-Le Guo, Chongyi Li, Chen Li, Jing Lyu

机构 * WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉实验室） ； VCIP, CS, Nankai University（南开大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出Stand-In框架，通过引入条件图像分支和受限自注意力机制，实现轻量级身份控制，仅用1%额外参数和2000训练对即可提升视频质量和身份保持性，并支持多种视频生成任务。

Taking a Deep Breath: Enhancing Language Modeling of Large Language Models with Sentinel Tokens

深呼吸：通过哨兵令牌增强大语言模型的语言建模

Weiyao Luo, Suncong Zheng, Heming Xia, Weikang Wang, Yan Lei, Tianyu Liu, Shuang Chen, Zhifang Sui

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，北京大学计算机学院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出通过插入哨兵令牌使大语言模型能够总结离散文本块信息，提升长文本建模能力，实验验证了方法的有效性。

Deep Face Restoration: A Survey

深度人脸修复：综述

Tao Wang, Kaihao Zhang, Jiankang Deng, Tong Lu, Wei Liu, Stefanos Zafeiriou

机构 * The State Key Lab for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文综述了基于深度学习的人脸修复方法，分析了问题 formulations、挑战及最新技术，提供了系统评估和开源资源。

Comments Accepted by ACM Computing Surveys, 39 pages, 14 figures

Efficient Cross-Domain Offline Reinforcement Learning with Dynamics- and Value-Aligned Data Filtering

高效跨领域离线强化学习中的动态与价值对齐数据筛选

Zhongjian Qiao, Rui Yang, Jiafei Lyu, Chenjia Bai, Xiu Li, Siyang Gao, Shuang Qiu

机构 * City University of Hong Kong ； University of Illinois Urbana-Champaign ； Tencent ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI) ； Tsinghua University. Corresponding Author 纠错

AI总结 本文提出DVDF方法，通过动态和价值对齐筛选源域样本，提升跨领域离线强化学习性能，实验表明其在多种任务和数据集上表现优异。