Tencent（腾讯）

SkillWiki: A Living Knowledge Infrastructure for Agent Skills

SkillWiki: 一个用于智能体技能的活知识基础设施

Dingcheng Huang, Yuda Ding, Bingshuo Liu, Qingbin Liu, Xi Chen, Jiang Bian, Hongliang Sun, Zhiying Tu, Dianhui Chu, Xiaoyan Yu, Dianbo Sui

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tencent（腾讯） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出SkillWiki，一个支持智能体技能组织、落地和持续演化的活知识基础设施，通过将异构知识转化为可复用技能资产并关联原始证据，实现从知识摄入到技能生产、溯源探索、治理和执行驱动演化的完整生命周期。

On-Policy Distillation with Curriculum Turn-level Guidance for Multi-turn Agents

基于课程回合级指导的在线策略蒸馏用于多轮智能体

Gengsheng Li, Mao Zheng, Mingyang Song, Ruiqi Liu, Tianyu Yang, Jie Sun, Qiyong Zhong, Haiyun Guo, Junfeng Fang, Dan Zhang, Jinqiao Wang

机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对多轮智能体在线策略蒸馏中错误累积导致教师监督失效的问题，提出混合教师和学生生成回合的Guided-OPD算法，通过课程式衰减教师干预概率，在ALFWorld等任务上平均提升21.1%得分和25.5%成功率。

Wasserstein Convergence of ODE-Based Samplers in Decentralized Diffusion Model via Velocity Field Decomposition

基于速度场分解的去中心化扩散模型中ODE采样器的Wasserstein收敛性

Chencheng Tang, Xuanyu Xue, Fangyikang Wang, Chao Zhang, Hubery Yin

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对去中心化扩散模型中随机专家切换的ODE采样，通过速度场分解建立Wasserstein-2距离下的收敛保证，证明N步离散化以O(N^{-1/2}+ε)速率收敛。

Comments 50 pages, 9 figures. Preprint under review

T-Mem: Memory That Anticipates, Not Archives

T-Mem：预测而非归档的记忆

Weidong Guo, Dakai Wang, Zixuan Wang, Hui Liu, Yu Xu

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出T-Mem架构，通过写时触发机制覆盖描述性和关联性回忆，解决长对话中语义关联检索问题，在LoCoMo和LoCoMo-Plus上达到SOTA。

FastMix: Fast Data Mixture Optimization via Gradient Descent

FastMix: 通过梯度下降实现快速数据混合优化

Haoru Tan, Sitong Wu, Yanfeng Chen, Jun Xia, Ruobing Xie, Bin Xia, Xingwu Sun, Xiaojuan Qi

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent（腾讯） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出FastMix框架，将数据混合选择重新表述为双层优化问题，通过联合优化混合系数和模型参数，实现高效、可扩展的数据混合发现，在预训练和后训练中均优于基线方法且大幅降低搜索成本。

Journal ref ICLR-2026

PhoneHarness: Harnessing Phone-Use Agents through Mixed GUI, CLI, and Tool Actions

PhoneHarness: 通过混合GUI、CLI和工具操作利用手机使用代理

Chenxin Li, Zhengyao Fang, Zhengyang Tang, Pengyuan Lyu, Xingran Zhou, Xin Lai, Fei Tang, Liang Wu, Yiduo Guo, Weinong Wang, Junyi Li, Yi Zhang, Yang Ding, Huawen Shen, Sunqi Fan, Shangpin Peng, Zheng Ruan, Anran Zhang, Benyou Wang, Chengquan Zhang, Han Hu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出PhoneHarness，一个混合动作基准和执行框架，用于评估手机代理在可验证移动工作流中的表现，通过GUI、CLI和工具动作的组合，达到75.0%通过率，比最强基线高12.9个百分点。

Comments Project Page: https://phoneharness.github.io/

TS-Memory: Plug-and-Play Memory for Time Series Foundation Models

TS-Memory: 时间序列基础模型的即插即用记忆模块

Sisuo Lyu, Siru Zhong, Tiegang Chen, Weilin Ruan, Qingxiang Liu, Taiqiang Lv, Qingsong Wen, Raymond Chi-Wing Wong, Yuxuan Liang

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

AI总结 提出参数化记忆蒸馏方法TS-Memory，通过轻量级记忆适配器增强冻结的时间序列基础模型，在分布偏移下实现无检索的高效零样本预测，显著提升点预测和概率预测性能。

Dual-Uncertainty Guided Policy Learning for Multimodal Reasoning

双不确定性引导的多模态推理策略学习

Rui Liu, Dian Yu, Tong Zheng, Runpeng Dai, Zongxia Li, Wenhao Yu, Zhenwen Liang, Linfeng Song, Haitao Mi, Pratap Tokekar, Dong Yu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of North Carolina（北卡罗来纳大学） 纠错

AI总结 提出DUPL方法，通过量化感知不确定性和输出不确定性来引导策略更新，在多个多模态推理基准上显著提升模型准确率，优于现有方法。