Tencent（腾讯）

ProgramTab: Boosting Table Reasoning of LLMs via Programmatic Paradigm

ProgramTab：通过编程范式提升大语言模型的表格推理能力

Pei Guo, Enjie Liu, Yunzhi Tan, Mochi Gao, Jianxin Zhang, Ruichao Zhong, Juntao Li, Bo Hu, Zang Li

机构 * Big Data and AI Platform Department, Tencent（腾讯大数据与人工智能平台部） ； Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 研究基于大语言模型的表格推理问题，提出ProgramTab框架，指导LLMs用Python代码预处理表格数据并进行关键内容提取，实验证明该框架能有效处理表格推理任务，性能优于基于LLM的基线。

Comments Large Language Models, Table Reasoning, In-context Learning

EasyOPD: An Easy-to-use On-Policy Distillation Framework for Large Language Models

EasyOPD：一种易于使用的大语言模型在线策略蒸馏框架

Jie Sun, Mao Zheng, Mingyang Song, Qiyong Zhong, Gengsheng Li, Zhepei Hong, Chang Wu, Pengfei Liu, Junfeng Fang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent（腾讯） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对传统语言模型蒸馏问题，提出基于verl构建的EasyOPD框架，分离用户配置等，为三种OPD设置实例化方法，经多基准测试，其实现可通过同一后端执行，还发布了相关配置、文档及演示包。

Comments 10 pages, 2 figures

Predictive Divergence Masks for LLM RL

用于大语言模型强化学习的预测性散度掩码

Xiangxin Zhou, Jiarui Yao, Penghui Qi, Bowen Ping, Jiaqi Tang, Haonan Wang, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型强化学习中PPO方向标准不足，提出预测性散度掩码，通过判断策略梯度步骤对散度的影响改进训练，针对离散softmax策略推导预测并开发轻量级估计器，提升不同模型规模和精度设置下的强化学习训练效果。

OmniX: Any-view and Any-time 4D Reconstruction via Feed-forward Trajectory Fields

OmniX：通过前馈轨迹场进行任意视角和任意时刻的4D重建

Yanqin Jiang, Tengfei Wang, Zhengwei Wang, Chenjie Cao, Junta Wu, Wenhan Luo, Weiming Hu, Jin Gao, Chunchao Guo

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超智能安全北京重点实验室） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 针对前馈4D重建方法局限，提出OmniX框架，通过解耦动态运动建模与静态几何预测，利用动态令牌和3D运动结构生成轨迹场，并构建数据引擎和数据集，在多任务上取得领先性能。

Comments Accepted by ECCV 2026, project page: https://omnix4d.github.io/

SPARK: Susceptibility-Guided Profiling and Steering of Latent Reasoning States in Large Language Models

SPARK：大语言模型中基于敏感性的潜在推理状态分析与引导

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Zihao Guo, Xiangyang Yang, Kai Tang, Lin Chen, Cheng Tan, Jihua Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 研究大语言模型推理失败问题，提出SPARK方法，利用隐藏状态响应诊断推理状态并引导测试时干预，通过长度控制敏感性等手段，在实验中提升了Qwen3系列模型性能，证明敏感性对推理失败诊断及干预的作用。

Long-Horizon-Terminal-Bench: Testing the Limits of Agents on Long-Horizon Terminal Tasks with Dense Reward-Based Grading

长视野终端基准测试：使用基于密集奖励的评分方式测试智能体在长视野终端任务中的极限

Zongxia Li, Zhongzhi Li, Yucheng Shi, Ruhan Wang, Junyao Yang, Zhichao Liu, Xiyang Wu, Anhao Li, Yue Yu, Ninghao Liu, Lichao Sun, Haotao Mi, Leowei Liang

机构 * Tencent（腾讯） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Lehigh University（里海大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 研究针对现有终端基准测试局限，引入长视野终端基准测试（Long-Horizon-Terminal-Bench），含46个长视野任务。通过分解为分级子任务提供密集中间奖励，评估15个前沿模型，揭示改进空间，分析失败模式，发布该基准测试助力长视野终端智能体发展。

Comments 17 pages

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS：一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance（字节跳动） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nex-AGI Team（Nex-AGI团队） 纠错

AI总结 提出FARS系统，通过分阶段智能体协作自动生成研究项目，在67个AI/ML主题上产出166篇论文，经282份评审验证其可产出有价值成果，同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

NaviCache: Test-Time Self-Calibration Caching for Video Generation

NaviCache: 视频生成的测试时自校准缓存

Zheqi Lv, Zhibo Zhu, Jinke Wang, Qi Tian, Shengyu Zhang, Zhengyu Chen, Chengxi Zang, Zhou Zhao, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文生视频） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型计算成本高的问题，提出NaviCache方法，将特征演化重构思为惯性导航系统问题，通过双状态估计架构自适应跟踪特征变化比和潜在漂移，实现有界误差的计算跳过，在多个模型上取得优异性能。

Comments Published at ICML 2026: Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Embodied-R1.5：通过具身基础模型演化物理智能

Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出统一具身基础模型Embodied-R1.5，通过自动化数据管道和多任务平衡强化学习，在8B参数下实现24项基准中16项最优，并支持微调为VLA模型。

Comments Embodied R1.5 technical report. Project page: https://embodied-r.github.io/

Causal2Vec: Improving Decoder-only LLMs as Embedding Models through a Contextual Token

Causal2Vec：通过上下文标记提升解码器-only LLMs作为嵌入模型

Ailiang Lin, Zhuoyun Li, Yusong Wang, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 Causal2Vec通过引入上下文标记提升解码器-only LLMs的嵌入性能，无需修改原有架构或增加计算开销，实现了在MTEB基准上的新状态。

ProAct: A Benchmark and Multimodal Framework for Structure-Aware Proactive Response

ProAct：用于结构感知主动响应的基准和多模态框架

Xiaomeng Zhu, Fengming Zhu, Weijie Zhou, Ye Tian, Zhenlin Hu, Yufei Huang, Yuchun Guo, Xinyu Wu, Zhengyou Zhang, Fangzhen Lin, Xuantang Xiong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), Hong Kong SAR, China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Tencent, Shenzhen, China（腾讯（中国深圳）） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究所（SIAT），中国科学院） 纠错

AI总结 针对主动智能体开发受资源缺乏阻碍的问题，引入ProAct-75基准，提出由多模态大语言模型驱动的ProAct-Helper，其利用任务图进行行动选择，实验证明该方法在触发检测等方面优于闭源模型。