Tencent（腾讯）

KnowU-Bench: Towards Interactive, Proactive, and Personalized Mobile Agent Evaluation

KnowU-Bench: 向交互式、主动式和个性化移动代理评估迈进

Tongbo Chen, Zhengxi Lu, Zhan Xu, Guocheng Shao, Shaohan Zhao, Fei Tang, Yong Du, Kaitao Song, Yizhou Liu, Yuchen Yan, Wenqi Zhang, Xu Tan, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Apple（苹果公司） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 KnowU-Bench通过Android仿真环境评估个性化移动代理，涵盖42个通用GUI任务、86个个性化任务和64个主动任务，验证代理在交互中获取用户偏好和主动干预的能力，发现前沿模型在模糊指令下表现下降，揭示偏好获取和干预校准的关键瓶颈。

HiRO-Nav: Hybrid ReasOning Enables Efficient Embodied Navigation

HiRO-Nav：混合推理实现高效具身导航

He Zhao, Yijun Yang, Zichuan Lin, Deheng Ye, Chunyan Miao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent（腾讯） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 HiRO-Nav通过混合推理策略，在导航任务中根据动作熵动态决定是否进行推理，提升决策质量并降低计算开销。

A Decomposition Perspective to Long-context Reasoning for LLMs

从分解视角看大语言模型的长上下文推理

Yanling Xiao, Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Shihan Dou, Shaolei Wang, Yiting Liu, Nantao Zheng, Cheng Zhang, Pluto Zhou, Zhisong Zhang, Lemao Liu

机构 * Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文从分解视角出发，将长上下文推理分解为基本原子技能，并通过伪数据集训练提升模型能力，实验证明该方法在多个基准测试中提升了7.7%的性能。

PolicyLong: Towards On-Policy Context Extension

PolicyLong：迈向基于策略的上下文扩展

Junlong Jia, Ziyang Chen, Xing Wu, Chaochen Gao, TingHao Yu, Feng Zhang, Songlin Hu

机构 * Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 PolicyLong通过动态在线策略方法解决LLM上下文扩展中的数据稀缺问题，通过迭代重新执行数据筛选，确保训练分布与模型能力同步，提升长上下文性能。

Comments Work in progress. Correspondence to ucaswu@tencent.com or wuxing@iie.ac.cn

HY-Embodied-0.5: Embodied Foundation Models for Real-World Agents

HY-Embodied-0.5：面向现实世界代理的具身基础模型

Tencent Robotics X, HY Vision Team, :, Xumin Yu, Zuyan Liu, Ziyi Wang, He Zhang, Yongming Rao, Fangfu Liu, Yani Zhang, Ruowen Zhao, Oran Wang, Yves Liang, Haitao Lin, Minghui Wang, Yubo Dong, Kevin Cheng, Bolin Ni, Rui Huang, Han Hu, Zhengyou Zhang, Linus, Shunyu Yao

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X实验室） ； HY Vision Team（HY视觉团队） 纠错

AI总结 本文提出HY-Embodied-0.5，旨在提升现实世界代理的具身智能能力，通过混合Transformer架构和迭代自演化训练方法，实现高效和强大的模型变体，验证了其在多个基准测试中的优越性能。