Tencent（腾讯）

Advancing WordArt-Oriented Scene Text Recognition: Datasets and Methods

推进面向艺术字的场景文本识别：数据集与方法

Xingsong Ye, Yongkun Du, Jiaxin Zhang, Haojie Zhang, Chong Sun, Chen Li, Jing Lyu, Zhineng Chen

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI, Fudan University（复旦大学上海市多模态具身人工智能重点实验室） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 针对艺术字场景文本识别（WATER）的挑战，构建了百万级合成数据集WATER-S，并提出支持任意形状输入和自回归解码的WATERec模型，在WordArt-Bench上达到90.40%准确率。

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Can Aggregate Invariants Accelerate Continuous Subgraph Matching? Limits, Laws, and a Dynamic Spectral Index

聚合不变量能否加速连续子图匹配？极限、规律与动态谱索引

Minghao Chen, Jiale Zheng

机构 * Tencent Technology（腾讯科技） ； HUAWEI Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 研究聚合结构测试（如谱滤波）在动态图连续子图匹配中的可行性，发现其仅在候选集规模大时有效，并提出了动态局部谱索引。

Comments 11 pages, 3 figures, 3 tables

Benchmarking LLMs' Mathematical Reasoning with Unseen Random Variables Questions

使用未见过的随机变量问题对LLM的数学推理进行基准测试

Zijin Hong, Hao Wu, Su Dong, Junnan Dong, Yilin Xiao, Yujing Zhang, Zhu Wang, Feiran Huang, Linyi Li, Hongxia Yang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

AI总结 针对现有数学基准的可靠性问题，提出RV-Bench方法，通过生成随机变量问题评估LLM的真实推理能力，发现模型在已见和未见数据分布上的能力不平衡，且推理泛化有限但可通过测试时扩展提升。

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