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Tencent(腾讯)

2026-07-30 至 2026-07-30 共收录 6
2607.26754 2026-07-30 cs.CV 新提交

StatePlay: State-Aware Game World Models for Mechanics-Consistent Generation

StatePlay:用于机制一致性生成的状态感知游戏世界模型

Zijun Lin, Zeqing Wang, Cheston Tan, Bihan Wen, Yeying Jin

机构 * Tencent(腾讯)

AI总结 本文提出StatePlay,一种状态感知游戏世界模型,采用混合Transformer架构联合预测视觉内容与游戏状态,经实验验证可提升游戏生成的机制保真度。

Comments Project Page: https://jimntu.github.io/stateplay_page/

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2607.26181 2026-07-30 cs.AI 新提交

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

GoGoTB:基于规范驱动覆盖闭合的智能体式RTL验证

Xin Xin, Jincheng Lou, Junhui Li, Jinglin Yan, Panda Xiao, Di Wu, Haixiao Li, Weicong Lu, Weijian Fan, Xinyu Qu, Yuxiang Zhao, Min Yu, Zhixiong Di, Yibo Lin

机构 * Tencent(腾讯) School of Integrated Circuits, Peking University(北京大学集成电路学院) Southwest Jiaotong University(西南交通大学) Institute of Electronic Design Automation, Peking University(北京大学电子设计自动化研究所) Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits(北京集成电路高精尖创新中心)

AI总结 GoGoTB是实现端到端验证闭合的智能体式RTL验证框架,在8个RTL设计上无需人工干预,实现100%环境生成成功率及多维度高覆盖率,优于现有方法。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Xin Xin and Jincheng Lou contributed equally to this work and share first authorship

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2607.25852 2026-07-30 cs.CL 版本更新

AngelSpec: Towards Real-World High Performance Inference with Speculative Decoding

AngelSpec:通过推测解码实现现实世界中的高性能推理

Hong Liu, Rui Cen, Junhan Shi, Guangshuo Qin, Jiebin Zhang, Tianyu Liu, Runzhi Fan, Guoliang Zhao, Ruobing Xie, Kai Zhang, Song Liu, Guanghua Yu, Jianchen Zhu

机构 * Tencent Inc.(腾讯公司)

AI总结 研究旨在通过推测解码实现高性能推理,提出AngelSpec统一训练框架,在训练、架构、推理层面解决异质性问题,其DFly框架提升了接受长度和吞吐量。

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2607.25253 2026-07-30 cs.AI cs.IR 版本更新

The User Asks, Platforms Compete: How Agentic Recommendation Markets Take Shape

用户提问,平台竞争:代理推荐市场如何形成

Deyao Hong, Kehan Zheng, Qian Li, Jun Zhang, Jie Jiang, Hongning Wang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Tencent Inc.(腾讯公司)

AI总结 研究基于LLM的代理推荐市场,用户先提需求平台竞争注意力。实验发现新设置在获取与注意力间有紧张关系,竞争引发平台策略行为,关联反馈可增加购买机会,强调设计代理推荐需综合考虑多方面并作为联合机制设计问题。

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2604.14029 2026-07-30 cs.CV 版本更新

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker:从零开始训练多模态代理搜索模型

Yikun Liu, Yuan Liu, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学人工智能学院) CMIC, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学CMIC) WeChat AI, Tencent(腾讯WeChat AI)

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型,通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案,解决长周期交互中的证据检索问题,并在六个基准测试中超越现有模型。

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2601.11007 2026-07-30 cs.AI cs.CL 版本更新

AdaMARP: An Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing

AdaMARP: 一种自适应多智能体交互框架用于通用沉浸式角色扮演

Zhenhua Xu, Dongsheng Chen, Shuo Wang, Jian Li, Chengjie Wang, Meng Han, Yabiao Wang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Tencent Youtu Lab(腾讯优图实验室)

AI总结 AdaMARP提出了一种自适应多智能体交互框架,通过沉浸式信息格式和显式场景管理器提升角色扮演的沉浸感和适应性,实验表明其在角色一致性、环境基础性和场景转换等方面优于现有系统。

Comments ACL2026 Findings

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