Tencent（腾讯）

Trajectory-Relative Hindsight Distillation for Agentic Reinforcement Learning

面向智能体强化学习的轨迹相对事后蒸馏

Haoyu Zheng, Yun Zhu, Qing Wang, Wenqiao Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对智能体强化学习中事后信号分配不清的问题，提出TRIAL框架，通过轨迹相对步分配优化监督信号，在WebShop、ALFWorld等任务上优于GRPO及多数基线方法，提升了任务性能。

Simple-OPD: Demystifying Warm-up for On-policy Distillation

Simple-OPD：揭开策略内蒸馏的预热阶段之谜

Tao Liu, Taiqiang Wu, Mao Zheng, Xuan Luo, Runming Yang, Xuewei Yang, Junjie Wang, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文通过数据与训练视角研究OPD的预热阶段，发现预热依赖教师兼容CoT监督、LoRA近饱和训练优于全参数SFT，提出Simple-OPD方法并验证其有效性与鲁棒性。

ADIAS: Automated Design of Interactive Agentic Systems

ADIAS：交互式智能体系统的自动化设计

Lekang Jiang, Bohan Tang, Stephan Goetz, Yiwen Guo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本研究针对现有智能体设计方法的缺陷，提出以问题为中心的优化方案，构建ADIAS框架，在五个交互式基准中较最强基线平均提升25.2%，消融实验验证了关键机制的有效性。

Comments 23 pages, 7 tables, 5 figures

LoCA: Forward-Only LLM Tuning after One-Shot Calibration with Local Credit Assignment

LoCA：基于局部信用分配的一次性校准后仅前向的大语言模型调优

Linhan Xia, Rui Liu, Zhaofeng Zhang, Yihao Wang, Binrui Shen, Shengxin Zhu

机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） 纠错

AI总结 本文提出LoCA方法，通过一次性校准替换大语言模型调优的重复反向传播，在多个基准上优于LoRA，降低了GPU峰值内存、CPU稳态内存与前向传递时间。

CoSA: Accelerating Long-Context Inference via Proxy-Kernel Co-Designed Sparse Attention

CoSA：通过代理内核协同设计的稀疏注意力加速长上下文推理

Yufei Xue, Lin Niu, Hong Liu, Siran Liu, Hanyong Shao, Wei Liu, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Jun Zhang

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 研究针对自注意力长上下文推理成本高的问题，提出CoSA方法，通过结合内核感知代理与有序跳过内核，在两阶段实现高效稀疏注意力，在主流LLM和长上下文基准测试中，以低预算获高精度，加速注意力并减少端到端时间。

Identity as Presence: Towards Appearance and Voice Personalized Joint Audio-Video Generation

身份作为存在：迈向基于外观和声音的联合音频视频生成

Qin Chen, Yingjie Chen, Shilun Lin, Cai Xing, Binxin Yang, Long Zhou, Qixin Yan, Wenjing Wang, Dingming Liu, Hao Liu, Chen Li, Jing Lyu

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出一个统一的框架，实现身份感知的音频视频生成，通过数据整理管道和灵活的身份注入机制，提升生成内容的高保真度和一致性。