Tencent（腾讯）

Memory Augmentation Unlocks Efficient Chain-of-Thought Reasoning

记忆增强解锁高效思维链推理

Simeng Zhang, Yilong Chen, Wenyuan Zhang, Zhenyu Zhang, Yao Chen, Junyuan Shang, Tingwen Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 该研究提出无需训练的记忆增强压缩框架，构建可复用推理记忆提升思维草稿压缩效果，在多任务上获显著准确率提升并加速推理，兼容多种压缩机制。

EviRank: Structured Relevance Evidence for Multimodal Image Re-ranking

EviRank：用于多模态图像重排序的结构化相关性证据

Enjun Du, Siyi Liu, Zirong Chen, Xinyu Zuo, Jinwen Luo, Ruiwen Tao, Lisheng Duan, Haijin Liang, Jin Ma, Junfu Pu, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tencent Yuanbao（腾讯元宝） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态图像重排序器的不足，提出EviRank将查询解析为结构化证据包，通过证据条件验证实现重排序，在五个基准上达SOTA，蒸馏学生模型保留超90%能力且成本更低。

LoRC: Detecting AI-Generated Images via Low-Rank Collapse in Semantic Residuals

LoRC：基于语义残差中的低秩坍缩检测AI生成图像

Haozhen Yan, Ruoxin Chen, Jiahui Zhan, Bo Wang, Youchang Xiao, Shouhong Ding, Liqing Zhang, Taiping Yao, Jianfu Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

AI总结 本研究针对AI生成图像检测问题，提出LoRC框架，利用生成器语义残差的低秩坍缩特征，在多基准测试中平均提升7.0%准确率，在39个未见过的生成器上达97.0%准确率，具备强泛化性与鲁棒性。

Comments ECCV 2026 Spotlight

Certified Multi-Turn Robustness for LLM Safety via Compositional Bounds and Safety Persistence

通过组合边界与安全持久性实现大语言模型安全的多轮认证鲁棒性

Yang Liu, Bin Chong, Wenkai Yang, Shuai Zhang, Yancheng Chen, Feiyu Han, GuoZhen, Cheng Zhang, Huaibing Xie, Changze Lv, Shihan Dou, Pluto Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 针对LLMs易受多轮越狱攻击的问题，提出MTCR框架，通过状态对抗MDPs等方法实现多轮认证鲁棒性，实验表明其经验安全性能超认证边界。

Routing Before Looking: Query-Adaptive Evidence Acquisition for Long-form Video Understanding

先路由后查看：面向长视频理解的查询自适应证据获取

Tianyue Wang, Xuying Wu, Yuxiang Ma, Ruiming Liang, Jiaxuan Kang, Yanchao Hao, Zheng Wei, Leigang Qu, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southeast University（东南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对长视频理解中查询需求与证据获取策略不匹配的问题，提出Route2Look框架，通过查询自适应路由策略选择证据获取工具，实现最优性能与帧效率。

Comments Accept to EMNLP 2026

Denoising the Future: Context-Aware Spectral Diffusion for Temporal Knowledge Graph Extrapolation

去噪未来：用于时序知识图谱外推的上下文感知谱扩散

Yanglei Gan, Peng He, Run Lin, Peiyuan Jiang, Yifan Wang, Qiao Liu

机构 * Southwest Minzu University（西南民族大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对现有扩散式时序知识图谱外推方法的目标判别信号削弱问题，提出FreqDiff频率感知扩散框架，通过双流去噪器与频域正则化项提升性能，在四个公开基准上达最优表现。

Comments EMNLP 2026 Main

CAS: Conformalized Agentic Search via Adaptive Retrieval and Policy Weighting

CAS：通过自适应检索与策略加权实现的保形智能体搜索

Zixi Zhu, Jiayuan Su, Jian Zhang, Yu Lin, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学ZJU-UIUC学院） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 本研究针对搜索智能体RL微调的可靠性问题，提出CAS框架，通过自适应检索与策略加权结合CP技术，提升推理准确率并减少冗余搜索，构建高可靠高效智能体范式。

Comments 21 pages, including figures, tables, and appendix