Tencent（腾讯）

VeriEvol: Scaling Multimodal Mathematical Reasoning via Verifiable Evol-Instruct

VeriEvol：通过可验证的进化指令扩展多模态数学推理

Haoling Li, Kai Zheng, Jie Wu, Can Xu, Qingfeng Sun, Han Hu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出VeriEvol框架，通过类型感知进化模块生成更难的问题，并利用HTV-Agent验证器确保答案可靠性，从而在强化学习中扩展多模态数学推理数据，提升模型性能。

BoxCtrl: 3D-Aware Visual Prompting for Geometric Image Editing

BoxCtrl: 面向几何图像编辑的3D感知视觉提示

Feifei Wang, Shiyuan Yang, Xiaoyu Li, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出BoxCtrl框架，通过投影到2D的RGB 3D边界框作为视觉提示，结合监督微调与强化学习两阶段训练，实现精确的3D几何编辑（平移、旋转、缩放等），达到最先进性能。

Comments Accepted by SIGGRAPH 2026

A Stackelberg Framework for Resource-Aware LLM Agents: Learning, Repair, and Conditional Guarantees

面向资源感知的LLM智能体的Stackelberg框架：学习、修复与条件保证

Baoxun Wang

机构 * Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容事业群） 纠错

AI总结 提出基于Stackelberg博弈的资源治理框架，通过控制器设定质量目标与成本激励，执行器响应资源动作，结合学习、修复与条件保证，在300轮实验中平均token成本降低17.4%，质量无显著差异。

Orthogonal Representation Editing: Decoupling Semantic Entanglement in Batch Knowledge Editing of LLMs

正交表示编辑：解耦大型语言模型批量知识编辑中的语义纠缠

Wenhao Yu, Zhicong Lu, Bo Lv, Fangyin Ma, Kaiwen Wei, Shihao Yang, Nayu Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） ； Kexin Technology（可心科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） 纠错

AI总结 针对批量知识编辑中语义表示纠缠导致性能下降的问题，提出正交表示编辑（ORE），通过构建通用语义子空间并对编辑向量施加正交约束来解耦纠缠，并引入门控非线性表示头自适应学习编辑位置，实验表明ORE在跨语言场景中表现优异。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Holmes: Multimodal Agentic Diagnosis for Mixed-Language Mobile Crashes at Industrial Scale

Holmes: 工业级混合语言移动崩溃的多模态智能诊断

Jia Li, Wenyuan Ma, Ting Peng, Haibin Zheng, Yuetang Deng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 提出多智能体系统Holmes，通过多模态运行时信号合成重构崩溃上下文，采用层次化检索-探索-推理架构，在70M行代码中实现87.6%函数级定位准确率，将平均排查时间降低98%至约77秒。

Comments Accepted at FSE'26 Industry Track

BatchGen: An Architecture for Scalable and Efficient Batch Inference

BatchGen：一种可扩展且高效的批量推理架构

Tairan Xu, Leyang Xue, Zhan Lu, Jinfu Deng, Hongyang Xiao, Yinsicheng Jiang, Congjie He, Matej Sandor, Le Xu, Luo Mai

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出序列协程计算模型，通过细粒度事件驱动协程动态重组工作负载，实现更大专家级批量、减少掉队者并跨设备重分配工作，在128 GPU集群上批量完成时间降低2.3倍，内存受限加速器上性能提升9.6倍。

SwarmX: Agentic Scheduling for Low-Latency Agentic Systems

SwarmX: 面向低延迟智能体系统的智能调度

Yeqi Huang, Yanwei Ye, Guomin Chen, Wenhao Su, Bin Gong, Jialian Li, Zhan Lu, Yangshen Deng, Xuan Sun, Le Xu, Luo Mai

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出SwarmX系统，通过调度专用神经预测器捕获提示、设备、运行时和目标模型特征，结合路由器与缩放器实现尾延迟感知决策，在近千GPU和百万CPU核的生产部署中，相比现有调度器将尾延迟降低61.5%，吞吐量提升2倍。

Comments 14 pages

Trip+: Benchmarking Agents in Personalized Interactive Travel Planning

Trip+: 个性化交互式旅行规划中的智能体基准测试

Junle Chen, Wei Chen, Yehong Xu, Zhengjun Huang, Yuqian Wu, Zhoujin Tian, Kai Wang, Lei Wang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hy（腾讯Hy） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出Trip+基准，通过多轮交互和分钟级行程生成与修订，评估智能体在个性化旅行规划中的可行性、偏好匹配及主观体验（如疲劳度），发现现有模型倾向于技术可行但耗时的行程。

AdaMem: Learning What to Remember for Personalized Long-Horizon LLM Agents

AdaMem: 学习为个性化长时程LLM代理记住什么

Xingyu Chen, Rui Wang, Zhaopeng Tu, Liefeng Bo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对长时程LLM代理中记忆膨胀导致QA准确率下降的问题，提出AdaMem方法，通过角色特定的记忆策略和基于反馈的轻量级自反思步骤，学习为每个用户记住重要信息，在减少9%记忆量的同时提升QA准确率最高9%。

Imitation Learning for Elder-Facing Speech Synthesis

面向老年人的模仿学习语音合成

Dongrui Han, Weidong Chen, Jiawen Kang, Mingyu Cui, Helen Meng, Xixin Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出模仿学习框架，结合两阶段在线策略奖励学习改进GRPO，从专家演示中学习TTS模型，以解决老年人偏好数据获取困难的问题，在客观和主观指标上优于基线。

Comments accepted by Interspeech 2026

From Knowing to Acting: Benchmarking Self-Awareness Capability of LLM Agents

从知道到行动：基准测试LLM代理的自我意识能力

Yifan Li, Shengbin Yue, Boyu Feng, Jinhu Qi, Bo Ke, Zixing Song, Hongru Wang, Zhongyu Wei, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

AI总结 提出KAPRO框架和KAware数据集，通过解耦元认知判断与自主执行，评估LLM代理的自我意识能力，发现其与任务成功强相关但在内部能力场景中下降，开源模型易过度使用工具。

BALTO: Balanced Token-Level Policy Optimization for Hallucination Mitigation

BALTO: 用于幻觉缓解的平衡令牌级策略优化

Ning Li, Zixuan Guo, Yan Xu, Wenbo Fei, Yifan Niu, Chang Luo, Yasheng Wang, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent（腾讯） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 针对大语言模型幻觉问题，提出BALTO框架，通过提取可验证事实声明并投影为令牌级标签，引入平衡信用分配机制，在六个模型-基准设置中实现最高忠实度，优于现有后训练基线。

LLM-as-Code: Agentic Programming for Agent Harness

LLM即代码：面向Agent框架的编程范式

Junjia Qi, Zichuan Fu, Jingtong Gao, Wenlin Zhang, Hanyu Yan, Xian Wu, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯贾维斯实验室） 纠错

AI总结 针对LLM作为编排器导致控制流幻觉和不可靠执行的问题，提出Agentic Programming范式，由程序控制所有流程，LLM仅作为代码组件在需要推理或生成时被调用，显著提升长序列操作的稳定性。

Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (AgenticSE)

HarmoView: Harmonizing Multi-View Constraints for Identity-Consistent Video Generation

HarmoView: 协调多视角约束以实现身份一致视频生成

Cong Wang, Zhentao Yu, Hongmei Wang, Weicong Liang, Zixiang Zhou, Zilin Yang, Jiarong Ou, Rui Chen, Yuan Zhou, Qinglin Lu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出HarmoView框架，通过多级特征注入、可学习代理令牌和Jump-RoPE等架构改进，结合渐进式视角课程训练，解决大视角变化下身份一致视频生成的外观保真度问题，在多视角基准上达到最优性能。

Comments Project Page: https://conallwang.github.io/HarmoView_Pages