Tencent（腾讯）

BrowserForge: Scaling Web Episode via Parallel Browser Sandboxes

BrowserForge：通过并行浏览器沙盒扩展网页交互序列数据规模

Fei Tang, Huawen Shen, Zhiqiong Lu, Zhengxi Lu, Pengyuan Lyu, Chengquan Zhang, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 提出BrowserForge框架，通过并行浏览器沙盒从开放网络生成20余万条不同网站的网页交互轨迹，微调多模态模型后在两个基准任务上性能显著提升。

CAFE: Self-Improving Search Agents Need Co-Evolving Feedback

CAFE：自改进搜索智能体需要协同演化的反馈

Boyang Liu, Senjie Jin, Peixin Wang, Zhangyue Yin, Yibo Wang, Yuhao Zhou, Xinbing Liang, Shizheng Zhu, Yuhui Wang, Jingqi Tong, Zhiheng Xi, Jiazheng Zhang, Clive Bai, Clarenceai, Blaze Chen, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 该研究提出 CAFE 框架，通过共享参数模型耦合搜索智能体与评判者的协同演化反馈，在七个及六个域外搜索基准上均优于现有 RL 智能体，减少答案幻觉且性能持续提升。

IAPO: Influence-Aware Policy Optimization for Credit Assignment in Multi-Turn Service Agents

IAPO：面向多轮服务智能体信用分配的感知影响策略优化

Bo Ren, Yirong Mao, Yi Yang, Wenhui Que

机构 * Fudan University（复旦大学） ； WeChat, Tencent Inc.（腾讯公司微信业务） 纠错

AI总结 本研究提出IAPO方法，将轨迹转化为影响依赖图以优化多轮服务智能体的信用分配，在三个服务智能体基准及BFCL-v4多轮任务上，性能优于多轮RL基线。

Comments 12 pages, 3 figures, 5 tables. Preprint

VideoHarness-RSI: Recursive Harness Self-Improvement for Long-Video Understanding with Frozen Vision-Language Models

VideoHarness-RSI：基于冻结视觉语言模型的长视频理解的递归 harness 自改进方法

Guoyang Xu, Hao Chen

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 该研究提出 VIDEOHARNESS-RSI，通过递归搜索可执行上下文构建程序，在冻结 VLM 上实现长视频理解的改进，且所选 harness 可迁移至其他长视频基准。

WeMM-Embedding: WeChat Multi-Modal Embedding Technical Report

WeMM-Embedding：微信多模态嵌入技术报告

Junjie Zhou, Ke Mei, Lei Li, Tianyi Wang, Fengyun Rao, Jing Lyu

机构 * WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉部） 纠错

AI总结 本报告提出WeMM-Embedding多模态嵌入模型家族，含2B、4B、9B变体，经两阶段训练后在公开基准及微信应用中表现优异，已部署并开源。