Tencent（腾讯）

Knowing When to Quit: Diagnosing and Training LLMs to Abort Futile Reasoning

何时该放弃：诊断与训练大语言模型以中止无效推理

Xinyan Guan, Jiali Zeng, Chunlei Xin, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun, Fandong Meng

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Weixin AI, Tencent Inc（腾讯微信人工智能） 纠错

AI总结 该研究针对大语言模型在超能力任务上产生无效推理的问题，提出CaRL方法对齐模型行为与能力边界，实验验证其可减少无效推理且不牺牲任务性能。

Hy-MultiTurn: A Six-Dimensional Benchmark for Deep Multi-Turn Dialogue Understanding

Hy-MultiTurn：用于深度多轮对话理解的六维度基准

Eileen Ye, Jiawen Tao, Yaoming Li, Chenxu Liu, Wenhan Yu, Yaxin Fan, Xiaokun Yuan, Mengzhou Wu, Yanbing Jiang, Maxm Pan

机构 * Tencent（腾讯） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 Hy-MultiTurn是含六种评估模式的中文深度多轮对话理解基准，含209个长对话任务，评估22种前沿模型发现其具挑战性，GPT-5.5仅41.1%响应达标且无模型全模式最优

Comments 33 pages, 7 figures, 8 tables

LLM Agents Are Latent Context Managers: Eliciting Self-Managed Context via State Proprioception

LLM 智能体是潜在上下文管理者：通过本体感觉仪表盘引发自我管理上下文

Binyan Xu, Haitao Li, Kehuan Zhang

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出 VISTA 框架，通过为 LLM 智能体提供上下文状态仪表盘（令牌使用量、时效性、访问历史），无需训练即可实现自我上下文管理，在多个基准上显著提升性能。

Comments 27 pages, 12 figures

Stem: Rethinking Causal Information Flow in Sparse Attention

Stem: 重新思考稀疏注意力中的因果信息流

Lin Niu, Xin Luo, Linchuan Xie, Yifu Sun, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, S Kevin Zhou

机构 * tencent（腾讯） ； ustc（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 Stem通过位置依赖的top-k和输出感知度量，优化稀疏注意力机制，提升LLMs在长上下文处理中的效率与准确性。

Comments Accepted at ICML 2026. Lin Niu and Xin Luo contributed equally to this work. Camera-ready version

Towards the Holographic Characteristic of LLMs for Efficient Short-text Generation

向LLMs的全息特性迈进：为高效短文本生成而努力

Shun Qian, Bingquan Liu, Chengjie Sun, Zhen Xu, Baoxun Wang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容组） 纠错

AI总结 本文提出HOLO插件，利用语言模型的全息特性提升短文本生成效率，通过提取目标关键词并补充平行文本生成，实现高效生成。