Tencent（腾讯）

PRISM-MCTS: Learning from Reasoning Trajectories with Metacognitive Reflection

PRISM-MCTS: 通过元认知反思学习推理轨迹

Siyuan Cheng, Bozhong Tian, YanChao Hao, Zheng Wei

机构 * Tencent PCG（腾讯PCG） 纠错

AI总结 PRISM-MCTS通过整合过程奖励模型和动态共享内存，有效捕捉启发式与谬误，提升推理效率，减少轨迹需求，在多个推理基准测试中表现优异。

Beyond Semantic Search: Towards Referential Anchoring in Composed Image Retrieval

超越语义检索：面向组合图像检索的指代锚定

Yuxin Yang, Yinan Zhou, Yuxin Chen, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Chunfeng Yuan, Bing Li, Jun Gao, Weiming Hu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） ； PeopleAI Inc.（人民人工智能公司） ； HelloGroup Inc.（哈啰集团） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

AI总结 本文提出OACIR任务，通过引入对象锚定机制提升组合图像检索的实例一致性，构建了包含16万多个四元组的OACIRR基准，采用AdaFocal框架实现动态关注平衡，实验表明其在保持实例一致性方面表现优异。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page, dataset, and code are available at: https://hahajun1101.github.io/OACIR/

Data-Driven Function Calling Improvements in Large Language Model for Online Financial QA

大型语言模型在在线金融问答中的数据驱动函数调用改进

Xing Tang, Hao Chen, Shiwei Li, Fuyuan Lyu, Weijie Shi, Lingjie Li, Dugang Liu, Weihong Luo, Xiku Du, Xiuqiang He

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； FiT, Tencent（腾讯FiT） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

AI总结 本文提出数据驱动管道提升LLM在金融场景中的函数调用能力，通过构建数据集、数据增强和模型训练，解决通用LLM在金融领域适应性差的问题。

Comments Accepted to Webconf 2026 industry track

PET-DINO: Unifying Visual Cues into Grounding DINO with Prompt-Enriched Training

PET-DINO：将视觉线索统一到Grounding DINO中通过提示增强训练

Weifu Fu, Jinyang Li, Bin-Bin Gao, Jialin Li, Yuhuan Lin, Hanqiu Deng, Wenbing Tao, Yong Liu, Chengjie Wang

机构 * YouTu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技可灵团队） 纠错

AI总结 PET-DINO通过提示增强训练策略，统一视觉线索到Grounding DINO中，提升零样本目标检测性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

VideoTIR: Accurate Understanding for Long Videos with Efficient Tool-Integrated Reasoning

VideoTIR：通过高效工具集成推理实现长视频的准确理解

Zhe Gao, Shiyu Shen, Taifeng Chai, Weinong Wang, Haotian Xu, Xing W, Wenbin Li, Qi Fan, Yang Gao, Dacheng Tao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tencent（腾讯） ； MiroMind ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出VideoTIR，通过强化学习优化工具调用策略，提升长视频理解的准确性和效率，结合零样本RL和SFT冷启动方法，减少冗余调用并生成高质量轨迹数据。