Tencent（腾讯）

Pause or Fabricate? Training Language Models for Grounded Reasoning

暂停或虚构？为基于事实的推理训练语言模型

Yiwen Qiu, Linjuan Wu, Yizhou Liu, Yuchen Yan, Jin Ma, Xu Tan, Yao Hu, Daoxin Zhang, Wenqi Zhang, Weiming Lu, Jun Xiao, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 本文提出GRIL框架，通过交互强化学习提升语言模型在不完整信息下的推理能力，显著提高前提检测并提升任务成功率。

Comments Code:https://github.com/ZJU-REAL/GRIL

SitEmb-v1.5: Improved Context-Aware Dense Retrieval for Semantic Association and Long Story Comprehension

SitEmb-v1.5：改进的上下文感知密集检索用于语义关联和长故事理解

Junjie Wu, Jiangnan Li, Yuqing Li, Lemao Liu, Liyan Xu, Jiwei Li, Dit-Yan Yeung, Jie Zhou, Mo Yu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信AI） ； IIE-CAS（国际 Institute 中国科学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出SitEmb模型，通过将短片段与更广的上下文窗口结合，提升长文档检索性能，实验表明其在书本情节检索任务中优于现有模型，且在多语言和下游任务中表现优异。

Comments ACL 2025 Main Conference. Our trained models can be downloaded from: https://huggingface.co/SituatedEmbedding

ReflectMT: Internalizing Reflection for Efficient and High-Quality Machine Translation

ReflectMT：内部化反思以实现高效且高质量的机器翻译

Kunquan Li, Yingxue Zhang, Fandong Meng, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University, China（厦门大学信息学院） ； WeChat AI, Tencent Inc, China（腾讯公司微信AI部门） 纠错

AI总结 ReflectMT通过强化学习提升机器翻译的反思与精炼能力，实现无需显式推理的高效高质量翻译，实验显示其在自动指标和GPT评估中优于多步推理模型。

AD-Copilot: A Vision-Language Assistant for Industrial Anomaly Detection via Visual In-context Comparison

AD-Copilot：通过视觉上下文比较实现工业异常检测的视觉-语言助手

Xi Jiang, Yue Guo, Jian Li, Yong Liu, Bin-Bin Gao, Hanqiu Deng, Jun Liu, Heng Zhao, Chengjie Wang, Feng Zheng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（计算机科学与工程系，南方科技大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯YouTu实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Centre for Frontier AI Research, A*STAR（前沿人工智能研究中心，A*STAR） 纠错

AI总结 AD-Copilot通过视觉上下文比较提升工业异常检测性能，采用新颖的数据筛选流程和比较编码器，在多个基准测试中取得优异成绩，超越人类专家水平。

Comments Code and models are released at https://github.com/jam-cc/AD-Copilot

Plug-and-Play Dramaturge: A Divide-and-Conquer Approach for Iterative Narrative Script Refinement via Collaborative LLM Agents

即插即用的戏剧编导：一种分而治之的方法，用于通过协作LLM代理进行迭代叙事脚本优化

Wenda Xie, Chao Guo, Yanqing Jing, Junle Wang, Yisheng Lv, Fei-Yue Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出Dramaturge方法，通过分层多个LLM代理，解决长叙事脚本优化中的全局结构问题和局部细节问题，提升脚本整体质量和细节。