Tencent（腾讯）

CutClaw: Agentic Hours-Long Video Editing via Music Synchronization

CutClaw：通过音乐同步实现代理长时间视频编辑

Shifang Zhao, Yihan Hu, Ying Shan, Yunchao Wei, Xiaodong Cun

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； GVC Lab, Great Bay University（大湾区大学GVC实验室） ； ARC Lab, Tencent（腾讯ARC实验室） 纠错

AI总结 本文提出CutClaw，一种多代理框架，利用多模态语言模型自动编辑长时间原始素材为有意义的短视频，通过音乐同步和视觉优化提升视频质量。

Comments Project Code: https://github.com/GVCLab/CutClaw

Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models

理解与生成：多模态模型中的优化困境导航

Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang, Han Hu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Tencent（腾讯） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） 纠错

AI总结 本文提出R3框架，通过将生成任务分解为生成-理解-生成的多步骤过程，缓解生成与理解之间的优化困境，提升生成效果和理解能力。

Comments Accepted to ICLR2026

Dummy-Aware Weighted Attack (DAWA): Breaking the Safe Sink in Dummy Class Defenses

伪类感知加权攻击（DAWA）：打破伪类防御中的安全汇合

Yunrui Yu, Xuxiang Feng, Pengda Qin, Pengyang Wang, Kafeng Wang, Cheng-zhong Xu, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出DAWA，一种新的评估方法，通过自适应加权同时攻击真实标签和伪标签，有效突破伪类防御机制，降低其鲁棒性评估值。

Towards Policy-Adaptive Image Guardrail: Benchmark and Method

面向政策适应的图像防护：基准与方法

Caiyong Piao, Zhiyuan Yan, Haoming Xu, Yunzhen Zhao, Kaiqing Lin, Feiyang Xu, Shuigeng Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出SafeGuard-VL方法，通过强化学习与可验证奖励提升图像防护的政策适应能力，并通过SafeEditBench基准测试验证其有效性。

ArtLLM: Generating Articulated Assets via 3D LLM

ArtLLM: 通过3D语言模型生成拟合资产

Penghao Wang, Siyuan Xie, Hongyu Yan, Xianghui Yang, Jingwei Huang, Chunchao Guo, Jiayuan Gu

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 ArtLLM通过3D语言模型直接从完整3D网格生成高质量拟合资产，解决了传统方法在关节拟合和部分检索中的局限，提升了部分布局和关节预测的准确性。

Comments CVPR 2026. Project page: https://authoritywang.github.io/artllm/