Tencent（腾讯）

WeAgent-MMSearch: Native Text-Vision Interaction for Multimodal Search Agents

WeAgent-MMSearch：面向多模态搜索智能体的原生文本-视觉交互

Zongkai Liu, Hui Zhang, Liqiang Niu, Zhen Cao, Han Li, Juntao Liu, Wenchao Chen, Chengduo Zhao, Chao Yu, Fandong Meng

机构 * Weixin AI, Tencent（腾讯微信人工智能） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态搜索智能体忽略图像、长程交互易失败的问题，提出 WeAgent-MMSearch 系统，通过 WeAgent-Harness 实现文本-视觉交互，经 FA-GSPO 后训练后，模型在多模态搜索基准上性能大幅提升。

A Survey on Rubric-Guided Reinforcement Learning for Language Models

面向语言模型的准则引导强化学习综述

Zifei Shan, Fangning Shao

机构 * WeChat, Tencent（腾讯微信） 纠错

AI总结 该综述针对传统RLHF的缺陷，提出贝叶斯框架并沿先验-后验轴分类准则引导强化学习，分析语言学相关对齐问题，明确未来研究方向。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

Are LLMs Ready to Assist Physicians? PhysAssistBench for Interactive Doctor-Patient-EHR Assistance

LLMs 是否已准备好辅助医生？PhysAssistBench：交互式医患-电子病历辅助基准

Tianming Du, Peijie Yu, Sihan Shang, Danli Shi, My Linh Nguyen, Shengbo Gao, Guangyuan Li, Yinghong Yu, Yan Jiang, Qianlong Zhao, Behzad Bozorgtabar, Shaoxiong Ji, Jiazhen Pan, Daniel Rueckert, Jiancheng Yang

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； Tencent（腾讯） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 提出PhysAssistBench基准，通过构建交互式患者代理评估LLM在医患-EHR交互中的协调能力，发现当前模型不可靠，瓶颈在于多维度协调而非单一能力。

Comments 35 pages with 8 figures

EvoBrowseComp: Benchmarking Search Agents on Evolving Knowledge

EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试

Yunhan Wang, Jiaan Wang, Lianzhe Huang, Xianfeng Zeng, Fandong Meng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国）） 纠错

AI总结 提出EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。

Comments EMNLP 2026 Findings

Summarization is Not Dead Yet

摘要生成尚未消亡

Dongqi Liu, Chenxi Whitehouse, Zheng Zhao, Zhuchen Cao, Jian Li, Yabiao Wang

机构 * Saarland University（萨尔大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

AI总结 通过多维度评估，发现人类参考摘要在信息量和忠实度上仍优于大语言模型，后者仅在表面连贯性和流畅性上占优，表明摘要生成研究仍有挑战。

Comments EMNLP 2026 Main & Long Conference Paper

Exploring Autonomous Agentic Data Engineering for Model Specialization

探索用于模型专业化的自主智能体数据工程

Yujie Luo, Xiangyuan Ru, Jingsheng Zheng, Jingjing Wang, Yuqi Zhu, Jintian Zhang, Runnan Fang, Kewei Xu, Ye Liu, Zheng Wei, Jiang Bian, Zang Li, Shumin Deng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容部） 纠错

AI总结 本文提出自主智能体数据工程任务，让LLM作为自主数据工程师，通过端到端数据策划驱动模型专业化，实验显示GPT-5.2通过迭代数据适应使学生模型性能提升57.29%。

Comments Accepted by EMNLP 2026 main conference

Semantic Flow Regularization: Teaching LLMs to Generate Diverse Yet Coherent Responses

语义流正则化：教会LLMs生成多样且连贯的回复

Kerui Peng, Feifei Li, Xingyu Fan, Wenhui Que

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） ； Beijing, China（中国北京） 纠错

AI总结 针对大语言模型微调时输出多样性严重受限的跨风格坍缩问题，提出语义流正则化（SFR），通过条件流匹配监督骨干网络使用连续句子嵌入，在零部署成本下提升多样性和风格保真度。

MAIGO: Mitigating Lost-in-Conversation with History-Cleaned On-Policy Self-Distillation

MAIGO: 通过历史清理的在线策略自蒸馏缓解对话丢失

Haoyu Zheng, Yun Zhu, Shu Yuan, Shangming Chen, Qing Wang, Wenqiao Zhang, Jun Xiao, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对大语言模型在多轮对话中性能下降（对话丢失）的问题，提出MAIGO方法，通过在线策略自蒸馏和清理历史助手回复来减少自污染，无需验证器或推理时辅助，显著提升多轮对话准确性。

Beyond Chain-of-Thought: Rewrite as a Universal Interface for Generative Multimodal Embeddings

超越思维链：重写作为生成式多模态嵌入的通用接口

Peixi Wu, Ke Mei, Feipeng Ma, Bosong Chai, Zhibin Lan, Chenxi Zhao, Shannan Yan, Jie Chen, Zhangchi Hu, Yansong Peng, Bo Lin, Junjie Zhou, Dacheng Yin, Tianyi Wang, Fengyun Rao, Jing Lyu, Hebei Li, Xiaoyan Sun

机构 * WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉部） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对思维链推理在检索中产生冗余和语义歧义的问题，提出重写驱动的多模态嵌入框架RIME，联合优化生成与嵌入，并通过跨模态对齐和精炼强化学习实现高效准确的检索。

Comments Accepted by ACMMM 2026

StableWorld: Towards Stable and Consistent Long Interactive Video Generation

StableWorld: 向稳定和一致的长交互视频生成迈进

Ying Yang, Zhengyao Lv, Yujia Zeng, Tianlin Pan, Haofan Wang, Yueming Lyu, Binxin Yang, Hubery Yin, Chen Li, Jing Lyu, Ziwei Liu, Chenyang Si

机构 * PRLab, NJU（南京大学PRLab） ； HKU（香港大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； WeChat, Tencent Inc.（腾讯公司） ； NTU（国立清华大学） 纠错

AI总结 StableWorld通过动态帧淘汰机制提升长交互视频生成的稳定性和时间一致性，适用于多种生成框架。