Tencent（腾讯）

Sculpt4D: Generating 4D Shapes via Sparse-Attention Diffusion Transformers

Sculpt4D：通过稀疏注意力扩散变换器生成4D形状

Minghao Yin, Wenbo Hu, Jiale Xu, Ying Shan, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG实验室） 纠错

AI总结 Sculpt4D通过在预训练的3D扩散变换器中集成高效时间建模，解决4D生成中的时间伪影和计算需求问题，实现高保真4D合成。

Measure Twice, Click Once: Co-evolving Proposer and Visual Critic via Reinforcement Learning for GUI Grounding

两次测量，一次点击：通过强化学习共进化提议者和视觉评论者进行GUI定位

Wenkai Wang, Xiyun Li, Hongcan Guo, Wenhao Yu, Tianqing Fang, Haitao Mi, Dong Yu, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出通过强化学习共进化提议者和视觉评论者，以提升GUI定位的准确性和鲁棒性，通过动态平衡训练目标，增强模型在复杂界面布局中的泛化能力。

Planning Beyond Text: Graph-based Reasoning for Complex Narrative Generation

超越文本的规划：基于图的复杂叙事生成推理

Hanwen Gu, Chao Guo, Junle Wang, Wenda Xie, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent Turing Lab（腾讯人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出PLOTTER框架，通过结构图进行叙事规划，提升LLM在复杂叙事生成中的长上下文推理能力。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Reason Only When Needed: Efficient Generative Reward Modeling via Model-Internal Uncertainty

仅在必要时推理：通过模型内部不确定性实现高效的生成奖励建模

Chao Xue, Yao Wang, Mengqiao Liu, Di Liang, Xingsheng Han, Peiyang Liu, Xianjie Wu, Chenyao Lu, Lei Jiang, Yu Lu, Haibo Shi, Shuang Liang, Minlong Peng, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Tencent Yuanbao（腾讯元宝） ； UESTC（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出E-GRM框架，利用模型内部不确定性选择性触发推理，减少计算成本并提升答案准确性。

Comments accepted by ACL 2026 Findings