Tencent（腾讯）

UniAVGen: Unified Audio and Video Generation with Asymmetric Cross-Modal Interactions

UniAVGen：基于非对称跨模态交互的统一音频视频生成

Guozhen Zhang, Zixiang Zhou, Teng Hu, Ziqiao Peng, Youliang Zhang, Yi Chen, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 UniAVGen通过非对称跨模态交互机制和双分支联合合成架构，实现了音频视频的统一生成，提升同步精度和语义一致性，实验表明其在较少训练样本下表现更优。

Comments CVPR 2026

DAQ: Delta-Aware Quantization for Post-Training LLM Weight Compression

DAQ：面向训练后LLM权重压缩的Delta感知量化

Xiaoming Yu, Shize Tang, Guanghua Yu, Linchuan Xie, Song Liu, Jianchen Zhu, Feng Li

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 DAQ通过Delta感知量化方法在无需数据的情况下实现训练后LLM权重压缩，优化方向保真度以恢复特定风格能力。

MERIT: Memory-Enhanced Retrieval for Interpretable Knowledge Tracing

MERIT: 用于可解释知识追踪的记忆增强检索

Runze Li, Kedi Chen, Guwei Feng, Mo Yu, Jun Wang, Wei Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华师范大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； WeChat AI, Tencent（微信AI，腾讯） 纠错

AI总结 MERIT提出一种无需训练的框架，结合冻结LLM推理与结构化教学记忆，通过语义去噪将学生分类为潜在认知模式，并构建模式库生成显式推理依据，提升教育诊断的可解释性和效率。