Tencent（腾讯）

Model Merging in the Era of Large Language Models: Methods, Applications, and Future Directions

大语言模型时代下的模型合并：方法、应用与未来方向

Mingyang Song, Mao Zheng

机构 * Tencent, China（腾讯（中国）） 纠错

AI总结 本文探讨了大语言模型时代模型合并的方法、应用及未来方向，通过FUSE分类体系系统回顾了算法空间、下游应用及支持生态系统，识别了关键挑战与未来研究方向。

TIEG-Youpu Solution for NeurIPS 2022 WikiKG90Mv2-LSC

NeurIPS 2022 WikiKG90Mv2-LSC 的 TIEG-Youpu 解决方案

Feng Nie, Zhixiu Ye, Sifa Xie, Shuang Wu, Xin Yuan, Liang Yao, Jiazhen Peng, Xu Cheng

机构 * TIEG-Youpu Tencent, Shenzhen China（腾讯TIEG-优谱，中国深圳） ； Tsinghua University, Beijing China（清华大学，中国北京） 纠错

AI总结 本文提出 TIEG-Youpu 方法，通过检索与重排序流程提升大规模知识图谱嵌入效果，实验显示在验证集上 MRR 从 0.2342 提升至 0.2839。

Comments 6 pages, 1 figure

VerseCrafter: Dynamic Realistic Video World Model with 4D Geometric Control

VerseCrafter：基于4D几何控制的动态真实视频世界模型

Sixiao Zheng, Minghao Yin, Wenbo Hu, Xiaoyu Li, Ying Shan, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； HKU（香港大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC实验室） 纠错

AI总结 本文提出VerseCrafter，通过4D几何控制生成动态真实视频，相比传统方法更精确控制相机和多物体运动。

Comments Project Page: https://sixiaozheng.github.io/VerseCrafter_page/, Accepted by CVPR 2026

PANTHER: Generative Pretraining Beyond Language for Sequential User Behavior Modeling

PANTHER：超越语言的生成预训练用于序列用户行为建模

Guilin Li, Yun Zhang, Xiuyuan Chen, Chengqi Li, Bo Wang, Linghe Kong, Wenjia Wang, Weiran Huang, Matthias Hwai Yong Tan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； WeChat Pay, Tencent（微信支付，腾讯） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 PANTHER通过生成预训练方法，结合生成与判别模型，实现用户行为序列的高效建模，提升交易预测和欺诈检测性能。

MotionCrafter: Dense Geometry and Motion Reconstruction with a 4D VAE

MotionCrafter: 通过4D VAE实现密集几何与运动重建

Ruijie Zhu, Jiahao Lu, Wenbo Hu, Xiaoguang Han, Jianfei Cai, Ying Shan, Chuanxia Zheng

机构 * NTU（南洋理工大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC Lab） ； HKUST（香港科技大学） ； CUHK(SZ)（香港中文大学（深圳）） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

AI总结 MotionCrafter通过4D VAE联合重建4D几何和估计密集运动，采用共享坐标系下的点云与场景流联合表示，提升重建质量。

Comments Project page: https://ruijiezhu94.github.io/MotionCrafter_Page

StreamAvatar: Streaming Diffusion Models for Real-Time Interactive Human Avatars

StreamAvatar：用于实时交互人类分身的流式扩散模型

Zhiyao Sun, Ziqiao Peng, Yifeng Ma, Yi Chen, Zhengguang Zhou, Zixiang Zhou, Guozhen Zhang, Youliang Zhang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Yong-Jin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出一种两阶段自回归适应与加速框架，通过自回归蒸馏和对抗性细化，使高保真人类视频扩散模型适用于实时交互流式生成，实现自然对话与倾听行为。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://streamavatar.github.io