Tencent（腾讯）

Controllable Affective Generation via Latent Vector Steering

基于潜在向量调控的可控情感生成

Xixian Yong, Siyuan Chang, Yingying Zhang, Xian Wu, Xiao Zhou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） 纠错

AI总结 针对大语言模型对齐后情感响应平淡的问题，提出轻量框架EmoVec，通过调控潜在向量实现可控情感生成，实验验证其能提升情感显著性且保留语义等特性。

Video-IFBench: Evaluating Instruction Following of Multimodal LLMs in Video Understanding Scenarios

Video-IFBench：评估多模态大语言模型在视频理解场景中的指令遵循能力

Hongbo Liu, Peixian Chen, Sihan Liu, Peiyuan Zhang, Kai Zou, Dian Zheng, Xiaoxing Hu, Yuhao Dong, Mengdan Zhang, Yunhang Shen, Haoyu Cao, Wei Liu, Weibo Gu, Xing Sun, Shengjie Zhao

机构 * TJU（天津大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； SJTU（上海交通大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； CUHK（香港中文大学） ； NTU（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文推出Video-IFBench基准，构建含四类模板的指令分类体系与半自动数据 pipeline，评估20余种MLLMs的视频指令遵循能力，发现当前模型在复杂指令上仍具挑战，推动相关研究。

4DStreamCtrl: Interactive Video Generation with Online 4D Control

4DStreamCtrl：基于在线4D控制的交互式视频生成

Shiqian Li, Chenguo Lin, Zhiguang Liu, Yu Tang, Jiarong Ou, Rui Chen, Yixin Zhu

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

AI总结 4DStreamCtrl将相机运动、物体轨迹与深度统一为3D点轨迹表示，结合蒸馏的因果流式模型，首次实现交互式4D可控实时视频生成，精度与效率均优于现有方法。

Comments 23 pages

CVE-SAI: Counterfactual Visual Evidence-Guided Selective Attribute Indexing for Risk-Controlled E-commerce Search

CVE-SAI：用于风险可控电商搜索的反事实视觉证据引导的选择性属性索引

Xiaolong Sun, Qichao Wang, Hangyu Li, Liang Chen

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本研究提出CVE-SAI方法，将电商属性推断与索引准入分离，通过反事实视觉证据控制风险，在5%不安全准入预算下，于Amazon Berkeley Objects数据集上实现了更优的属性补全与检索性能。

Unsupervised Post-Training of Foundation Models: A Survey

基础模型的无监督后训练：一项综述

Yijie Xu, Qianyi Cai, Huizai Yao, Yili Wang, Tianfu Wang, Cehao Yang, Xingbo Yao, Zhiyu Guo, Aiwei Liu, Xuming Hu, Weiyu Guo, Hui Xiong

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； WeChat, Tencent（腾讯微信） ； CUHK（香港中文大学） ； AI Robotics（人工智能机器人） 纠错

AI总结 该综述梳理80种无监督后训练（UPT）方法，按更新信号来源分类，揭示内部信号与任务结构对UPT效果的影响，构建统一框架用于UPT的选择与评估。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026. 20 pages, 3 figures, 8 tables

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

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。

Mitigating Rubric Interference in LLM Judges via On-Policy Self-Distillation

通过策略内自蒸馏缓解大语言模型评审员中的评分标准干扰

Dingyao Yu, Tong Zhang, Yutao Mou, Yunxiao Zhang, Wei Ye, Shikun Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Weixin Al, Tencent Inc（腾讯公司微信智能） 纠错

AI总结 本研究针对LLM评审员多评分标准评估时的干扰问题，提出SARA方法，通过策略内自蒸馏提升评估一致性，且该一致性可跨数据集迁移。

StepOPSD: Step-Aware Online Preference Self-Distillation for Agent Reinforcement Learning

StepOPSD: 面向智能体强化学习的步骤感知在线偏好蒸馏

Yanfei Zhang, Xu Lin, Chenglin Wu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Tencent（腾讯） ； DeepWisdom（深智沃） 纠错

AI总结 提出StepOPSD框架，以智能体步骤为信用分配单元，通过事后增强教师上下文重新评分步骤段，并在GRPO更新前进行归一化每步信用预算的优势塑造，解决多轮智能体强化学习中的信用分配不匹配问题。

Comments Already been accepted as an EMNLP2026 Findings paper

Boosting Reasoning in Large Multimodal Models via Activation Replay

通过激活回放提升大多模态模型的推理能力

Yun Xing, Xiaobin Hu, Qingdong He, Jiangning Zhang, Shuicheng Yan, Shijian Lu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文通过激活回放方法提升大模型的多模态推理能力，通过操控低熵激活来增强推理性能，验证了该方法在数学、视觉代理和视频推理等场景中的有效性。

Comments CVPR 2026