Tencent（腾讯）

M$^3$Exam: Benchmarking Multimodal Memory for Realistic User-Agent Interactions

M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准

Zhengjun Huang, Wenxuan Liu, Zhoujin Tian, Wei Chen, Junle Chen, Yuqian Wu, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology (Zhuhai)（北京理工大学（珠海）） ； Tencent Hy（腾讯（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出M$^3$Exam基准，用于评估多模态大语言模型在真实用户-智能体交互中的跨模态推理和隐式信息推断能力，并设计M$^3$Proctor方法通过按需处理视觉源提升准确率13%，同时降低索引构建时间和检索token超70%。

MMAE: A Massive Multitask Audio Editing Benchmark

MMAE：大规模多任务音频编辑基准

Ziyang Ma, Ruiqi Yan, Ruiyang Xu, Jie Fang, Zhikang Niu, Yi-Wen Chao, Wenming Tu, Tianrui Wang, Auden, Qi Chen, Wenxi Chen, Jiaying Chi, Yanru Huo, Zixuan Jiang, Xiquan Li, Yalin Li, Junxi Liu, Minghao Liu, Binghao Qiang, Yijia Shan, Zheshu Song, Tian Tan, Zixiang Wang, Zeyu Xie, Zhifei Xie, Xiaoyu Xing, Qixiang Xu, Chen Yang, Guanrou Yang, Shan Yang, Yifan Yang, Steve Yves, Haotian Zhang, Haina Zhu, Kai Yu, Liefeng Bo, Eng-Siong Chng, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； Tianjin University（天津大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出首个面向通用指令音频编辑的综合评估基准MMAE，涵盖7种音频模态、6级任务复杂度和8种操作类型，通过2000个样本和基于评分标准的评估框架揭示当前模型在精确执行和结构鲁棒性上的严重不足。

Comments Open-Source at https://github.com/ddlBoJack/MMAE

Stream3D-VLM: Online 3D Spatial Understanding with Incremental Geometry Priors

Stream3D-VLM：基于增量几何先验的在线3D空间理解

Hanxun Yu, Xuan Qu, Lei Ke, Boqiang Zhang, Yuxin Wang, Jianke Zhu, Dong Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出在线3D视觉语言模型Stream3D-VLM，通过自回归流控制、轻量视觉-空间特征融合模块和几何自适应体素压缩，实现从流式视频中实时理解3D空间，并构建超百万在线3D问答数据集，在多项任务上超越现有模型。

Comments Project Page: https://stream3d-vlm.github.io/

P-Cast Precision in FP8 Attention: Sink-Induced Collapse and the Optimality of S=2^8

P-Cast：FP8注意力中的精度——Sink引发的坍缩与S=2^8的最优性

Reed Lau

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对FP8注意力计算中softmax概率矩阵P在乘法前转换为FP8时的精度问题，分析了KV块迭代顺序和静态缩放因子对精度的影响，发现正向迭代导致非sink值下溢为0，反向迭代结合S=256可消除下溢，并证明S=256在比特精确、量化步长和覆盖范围上最优。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables, 1 algorithm. Technical note on FP8 E4M3 P-cast precision