Tencent（腾讯）

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

哪种语音表示更匹配文本原生推理？帧率和表示对语音-文本对齐的研究

Zhen Ye, Xu Tan, Yiming Li, Guangyan Zhang, Chimin Chan, Haohe Liu, Zhengxi Liu, Hongzhan Lin, Zheqi Dai, Xinshen Zhang, Peiwen Sun, Qiuqiang Kong, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Tencent, China（腾讯） ； University of Surrey, United Kingdom（Surrey大学） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR（香港 Baptist大学） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 研究语音与文本模态差异中的时间粒度不匹配问题，提出因子化FSQ和轻量非自回归音频LM头以降低帧率，发现4.17Hz帧率结合中间层表示对齐在语音问答中表现最佳。

Comments Accepted by Interspeech 2026 long paper

Redesign Mixture-of-Experts Routers with Manifold Power Iteration

重新设计混合专家模型的路由器：基于流形幂迭代

Songhao Wu, Ang Lv, Ruobing Xie, Yankai Lin

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大型语言模型部门） 纠错

AI总结 提出将路由器行与专家矩阵主奇异方向对齐，并基于流形幂迭代（MPI）重新设计路由器，通过“幂迭代-收缩”范式实现对齐，理论证明收敛性，实验验证1B至11B参数规模下模型效果提升。

Comments Preprint

Beyond Fully Random Masking: Attention-Guided Denoising and Optimization for Diffusion Language Models

超越完全随机掩码：扩散语言模型的注意力引导去噪与优化

Jia Deng, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Jinpeng Wang, Hongyu Lu, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Meituan（美团） ； WeChat, Tencent（腾讯微信） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（大型模型与智能治理北京市重点实验室） 纠错

AI总结 提出AGDO框架，利用注意力结构指导去噪顺序并强化关键令牌，在数学和编码基准上提升扩散语言模型的推理性能。

Comments 13 pages. Accepted to ACL 2026 Main Conference

ISAP-3D: Identity-Slot Aligned Part-Aware 3D Generation

ISAP-3D: 身份槽对齐的部件感知3D生成

Junlin Hao, Haoshuai Fu, Xibin Song, Wei Li, Ruigang Yang, Xinggong Zhang, Jinchuan Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对部件感知3D生成中因身份-布局纠缠导致的结构歧义问题，提出身份槽对齐框架ISAP-3D，通过语义身份令牌锚定每个部件并进行一对一布局预测，实现稳定可控的部件级3D生成。

Decoding Multimodal Cues: Unveiling the Implicit Meaning Behind Hateful Videos

解码多模态线索：揭示仇恨视频背后的隐含意义

Junyu Lu, Deyi Ji, Liqun Liu, Xiaokun Zhang, Youlin Wu, Roy Ka-Wei Lee, Peng Shu, Huan Yu, Jie Jiang, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Tencent（腾讯） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 提出IARE框架，通过信息增强和推理优化实现可解释的仇恨视频检测，在Ex-HateMM和Ex-ImpliHateVid数据集上达到最优性能。

Feature-Aligned Speech Watermarking for Robustness to Reconstruction Distortions

特征对齐的语音水印技术以抵抗重建失真

Haiyun Li, Shuhai Peng, Zhisheng Zhang, Jingran Xie, Xiaofeng Xie, Hanyang Peng, Zhiyong Wu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Key Laboratory of Intelligent Media and Content Understanding（深圳市智能媒体与内容理解重点实验室） ； Tencent AI Lab（腾讯人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出特征对齐水印方法，通过将水印与原始语音特征分布对齐，在保持不可感知性的同时提高水印能量，增强对语音重建模型的鲁棒性。

Comments Accepted by ICME2026

Beyond Uniform Token-Level Trust Region in LLM Reinforcement Learning

超越大语言模型强化学习中的统一令牌级信任区域

Renjie Mao, Xiangxin Zhou, Lvfang Tao, Yixin Ding, Yu Shi, Yongguang Lin, Yuheng Wu, Honglin Zhu, Qian Qiu, Wenxi Zhu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 针对PPO风格信任区域在自回归生成中的位置无关问题，提出CPPO方法，通过位置加权阈值和累积前缀预算动态调整令牌级约束，提升训练稳定性和推理准确性。

Comments Project Page: https://hunyuan-cppo.github.io/