Tencent（腾讯）

Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation

Hunyuan3D 2.0：基于扩散模型的高分辨率纹理3D资产生成

Zibo Zhao, Zeqiang Lai, Qingxiang Lin, Yunfei Zhao, Haolin Liu, Shuhui Yang, Yifei Feng, Mingxin Yang, Sheng Zhang, Xianghui Yang, Huiwen Shi, Sicong Liu, Junta Wu, Yihang Lian, Fan Yang, Ruining Tang, Zebin He, Xinzhou Wang, Jian Liu, Xuhui Zuo, Zhuo Chen, Biwen Lei, Haohan Weng, Jing Xu, Yiling Zhu, Xinhai Liu, Lixin Xu, Changrong Hu, Shaoxiong Yang, Song Zhang, Yang Liu, Tianyu Huang, Lifu Wang, Jihong Zhang, Meng Chen, Liang Dong, Yiwen Jia, Yulin Cai, Jiaao Yu, Yixuan Tang, Hao Zhang, Zheng Ye, Peng He, Runzhou Wu, Chao Zhang, Yonghao Tan, Jie Xiao, Yangyu Tao, Jianchen Zhu, Jinbao Xue, Kai Liu, Chongqing Zhao, Xinming Wu, Zhichao Hu, Lei Qin, Jianbing Peng, Zhan Li, Minghui Chen, Xipeng Zhang, Lin Niu, Paige Wang, Yingkai Wang, Haozhao Kuang, Zhongyi Fan, Xu Zheng, Weihao Zhuang, YingPing He, Tian Liu, Yong Yang, Di Wang, Yuhong Liu, Jie Jiang, Jingwei Huang, Chunchao Guo

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 Hunyuan3D 2.0通过大规模形状生成模型和纹理合成模型，实现高分辨率纹理3D资产生成，其核心贡献在于提升几何细节、条件对齐和纹理质量，并提供用户友好的生产平台。

Comments GitHub link: https://github.com/Tencent/Hunyuan3D-2

MHSA: A Lightweight Framework for Mitigating Hallucinations via Steered Attention in LVLMs

MHSA：一种轻量级框架，通过引导注意力缓解LVLMs中的幻觉

Wei Ding, Yilin Li, Yudong Zhang, Ruobing Xie, Xingwu Sun, Jiansheng Chen, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tsinghua University, Tencent（清华大学腾讯） ； Tencent（腾讯） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 本文提出MHSA框架，通过学习修正跨模态注意力模式来缓解LVLMs中的幻觉，采用简单三层MLP生成器和DHCP判别器信号指导训练，无需修改模型参数即可在多种数据集和模型上有效减少判别和生成幻觉。

Comments 19 pages, 17 figures

Cognitive-Uncertainty Guided Knowledge Distillation for Accurate Classification of Student Misconceptions

认知不确定性引导的知识蒸馏用于准确分类学生误解

Qirui Liu, Hao Chen, Weijie Shi, Jiajie Xu, Jia Zhu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Tencent Financial Technology（腾讯金融科技） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Intelligent Education Technology and Application, Zhejiang Normal University（浙江省智能教育技术与应用重点实验室，浙江师范大学） 纠错

AI总结 本文提出一种两阶段知识蒸馏框架，通过认知不确定性机制挖掘高价值样本，提升学生误解分类的准确率，实验表明在少量数据下优于现有方法。

Comments ACL 2026 Findings. 10 pages, 5 figures, 19 tables

Video-Zero: Self-Evolution Video Understanding

Video-Zero: 自主进化视频理解

Ruixu Zhang, Deyi Ji, Lanyun Zhu, Xuanyi Liu, Yuxin Meng, Ruihang Chu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Tongji University（同济大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出Video-Zero框架，通过无标注的Questioner-Solver共进化机制，聚焦时间局部证据，提升视频理解的自进化能力，验证了证据中心自进化方法的有效性与迁移性。

Real2Sim in HOI: Toward Physically Plausible HOI Reconstruction from Monocular Videos

Real2Sim在HOI中的应用：从单目视频中向物理合理性迈进的HOI重建

Yubo Zhao, Yujin Chai, Yunao Dong, Chengfeng Zhao, Zijiao Zeng, Yuan Liu, Chi-Keung Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Tencent IEG（腾讯IEG） 纠错

AI总结 本文提出HA-HOI框架，通过单目视频重建物理合理的4D HOI动画，改进了人-物对齐、接触一致性、时间稳定性及模拟准备性。

Learning to Build the Environment: Self-Evolving Reasoning RL via Verifiable Environment Synthesis

学习构建环境：通过可验证环境合成实现自我进化推理RL

Yucheng Shi, Zhenwen Liang, Kishan Panaganti, Dian Yu, Wenhao Yu, Haitao Mi

机构 * Tencent HY LLM（腾讯 HY LLM） 纠错

AI总结 本文提出通过可验证环境合成实现自我进化推理RL，构建环境而非生成数据，利用环境构造循环提升模型能力，通过稳定的问题-验证不对称性保持奖励信息性。

Comments Tech report, work in progress

Entropy Polarity in Reinforcement Fine-Tuning: Direction, Asymmetry, and Control

强化微调中的熵极性：方向、不对称性与控制

Jiazheng Zhang, Ziche Fu, Junrui Shen, Yunbin Zhao, Yunke Zhang, Zhiheng Xi, Long Ma, Chenxin An, Zhihao Zhang, Shichun Liu, Dingwei Zhu, Shihan Dou, Shaofan Liu, Han Li, Wiggin Zhou, Aiden Adams, Tao Gui, Fei Huang, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan NLP Group（复旦大学自然语言处理组） ； Honor Device Co Ltd（荣誉设备有限公司） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文心） 纠错

AI总结 本文提出熵极性理论框架，揭示熵变化的token级机制，开发PAPO算法通过优势重加权实现熵控制，实验显示其在数学推理和代理基准中表现优异。