Alibaba（阿里巴巴）

An Empirical Study of Training Pixel-Space Text-to-Image Diffusion Models

像素空间文本到图像扩散模型训练的实证研究

Dengyang Jiang, Ruoyi Du, Zhennan Chen, Dongyang Liu, Zanyi Wang, Mingzhe Zheng, Xiangpeng Yang, Huanqia Cai, Aiming Hao, Yuming Jiang, Peng Gao, Harry Yang, Steven Hoi

机构 * Alibaba Token Hub（阿里巴巴令牌中心） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本文通过实证研究提出潜空间到像素空间的训练策略，确定关键设计选择，使像素空间文本到图像扩散模型性能媲美或超越潜空间模型，且推理加速3.18至4.75倍，为相关研究提供实用指南。

Comments Z-Image-Pixel & Empirical Insight of Training Pixel-Space Diffusion Models

Ask, Condition or Abstain: Reinforcement Learning for Missing-Premise Reasoning

询问、条件化或弃权：针对缺失前提推理的强化学习

Yongqi Tong, Zhenyu Zhang, Zimi Liu, Kewei Fu, Mingli Song, Haofei Zhang, Junshao Zhang, Hong Zhu, Jiang-Ming Yang, Xin Zhang, Jianshe Li

机构 * Ant International（蚂蚁国际） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Dingtalk, Alibaba Group（阿里巴巴集团钉钉） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本研究提出ACA-RL框架，结合MPB基准，训练模型应对缺失前提的推理任务，可询问、条件化或弃权，提升欠定问题处理能力。

D2-ScaleAgent: Dual-Dimensional Scaling for Long Document Understanding

D2-ScaleAgent：面向长文档理解的双维度缩放方法

Hao Zhang, Longrong Yang, Lunhao Duan, Ziyang Wang, Qing-Guo Chen, Shanshan Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态RAG长文档理解方法缺乏动态计算缩放能力的问题，提出D2-ScaleAgent双维度缩放智能体框架，在相关基准上取得良好效果。

Executable Code Knowledge: Code as a Native, Validation-Carrying Knowledge Representation for AI Coding Agents

可执行代码知识：作为AI编码智能体原生、带验证的知识表示的代码

Xueping Gao

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

AI总结 该研究提出可执行代码知识（ECK）及其单元ECKU，构建Python原型验证其在编码智能体任务中的效果，支持源绑定、验证等功能，为AI编码智能体提供了混合架构方案。

Comments 11 pages. Submitted to AgenticDev 2026, co-located with ASE 2026

Efficient Audio-Visual Generation via Synchrony-Aware Cross-Modal Sparse Attention

基于同步感知跨模态稀疏注意力的高效视听生成

Shengchuan Gao, Teng Hu, Bohao Feng, Luchen Li, Wenqiang Wang, Hongqian Deng, Ran Yi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Alibaba Cloud Computing（阿里巴巴云计算） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出同步感知加速框架，通过受保护的稀疏注意力策略在保留视听生成质量与同步性的同时提升推理效率。

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

LongRCA Bench: Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures

LongRCA Bench：诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因

Yunfei Zhang, Boyu Feng, Changhua Pei, Zexin Wang, Zhihuang Peng, Xinlong Liu, Hengyue Jiang, Difeng Ma, Jiayi Zhang, Yongzhou Yao, Yanan Zhao, Fei Sun, Yintong Huo, Zhaoyang Liu, Jingjing Li, Gaogang Xie, Dan Pei

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准，本文提出无需训练的 RCTA 方法，在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线，表明需将二者作为独立评估目标。

Comments 17 pages, 5 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author

Pushing the Limits of High-Resolution Weather Forecasting through Data Scaling

通过数据缩放推动高分辨率天气预报的极限

Yang Zhao, Peisong Niu, Tian Zhou, Ziqing Ma, Guanlong Ma, Rong Jin, Huiling Yuan, Liang Sun

机构 * State Key Laboratory of Severe Weather Meteorological Science and Technology, Nanjing University（南京大学灾害性天气气象科技国家重点实验室） ； School of Atmospheric Science, Nanjing University（南京大学大气科学学院） ； Ant Healthcare, Ant Group（蚂蚁集团蚂蚁医疗） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 纠错

AI总结 该研究针对高分辨率天气预报的 data bottleneck，提出BaguanHR框架，通过变量级超分辨率合成高分辨率数据，使预报性能超越现有方法，且数据量与预报误差呈幂律关系。

Comments Accepted by ECCV2026

SkillZip: Evaluation-Free Skill Compression for Self-Evolving Agents by Discovering Reusable Structure

SkillZip：通过发现可重用结构实现自进化智能体的免评估技能压缩

Xiaofan Bai, Hongqiang Lin, Chao Liu, Yantao Zhang, Xuan Jin, Xipeng Cao, Yuhong Li

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 SkillZip 是一种免评估的自进化智能体技能压缩方法，通过提炼重复规则与动作序列实现高效压缩，在性能、泛化性及成本上优于评估引导压缩。

DiffImaginE: Imagine to Verify Entity Types with Diffusion

DiffImaginE：通过想象验证实体类型

Feng Zhang, Feiyu Han, Rongxin Yang, Yang Liu, Yancheng Chen, Rui Wang, Yingguang Yang, Tian Xueyun, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Xu Kefu, Congjing Ran, Fuhai Chen, Bin Chong

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fullive Innovation (Beijing) AI Technology Co., Ltd.（福莱创新（北京）人工智能科技有限公司） ； Baidu（百度） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 DiffImaginE将多模态命名实体识别的类型验证建模为条件潜在扩散推理，在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上，相比确定性对照模型取得了一致的性能提升。

BridgeAlign: Bridging Preference Alignment for Humanities and Social Sciences

BridgeAlign：面向人文社科的偏好对齐框架

Ru Peng, Haokai Xu, Xijun Gu, Tianyu Zhao, Zhiting Fan, Yawen Zeng, Yihong Zhuang, Jinyang Zhang, Kexin Yang, Jian Wu, Hao Chen, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Junbo Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 该研究针对人文社科领域的偏好对齐需求，提出BridgeAlign框架，经21万+合成偏好样本对齐后，使Qwen3-8B在17个基准测试中优于11个强基线，且人工偏好与知识能力无权衡。

RT-Lynx: Putting GEMM Sparsity in the Right Place for Diffusion Models

RT-Lynx：以正确方式将GEMM稀疏性应用于扩散模型

Xing Cong, Hanlin Tang, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Chenhao Xie

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 针对扩散模型推理成本高的问题，提出将N:M半结构化稀疏性从权重转移到激活，结合误差补偿技术，实现线性层平均1.55倍加速且保持生成质量。

Comments 33 pages, 18 figures, Accepted by ICML 2026

Retrofit: Continual Learning with Controlled Forgetting for Binary Security Detection and Analysis

Retrofit: 二进制安全检测与分析中的受控遗忘持续学习

Yiling He, Junchi Lei, Hongyu She, Shuo Shao, Xinran Zheng, Yiping Liu, Zhan Qin, Lorenzo Cavallaro

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 Retrofit通过受控遗忘机制在持续学习中平衡知识保留与适应性，无需历史数据，在恶意软件检测和二进制摘要任务中提升了性能和泛化能力。

Comments Accepted by USENIX Security 2026. The artifact received all three badges

HLE-Verified: A Systematic Verification and Structured Revision of Humanity's Last Exam

HLE-Verified: 人类最后考试的系统验证与结构化修订

Weiqi Zhai, Zhihai Wang, Jinghang Wang, Boyu Yang, Xiaogang Li, Xander Xu, Bohan Wang, Peng Wang, Xingzhe Wu, Anfeng Li, Qiyuan Feng, Yuhao Zhou, Taolin Han, Wenjie Luo, Yiyuan Li, Xiang Zheng, Yaxuan Wang, Ruixiang Luo, Guojie Lin, Peiyao Xiao, Chengliang Xu, Ben Wang, Zeyu Wang, Zichao Chen, Jianan Ye, Yijie Hu, Jialong Chen, Zongwen Shen, Yuliang Xu, An Yang, Bowen Yu, Dayiheng Liu, Junyang Lin, Hu Wei, Que Shen, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Qwen Team, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 HLE-Verified通过系统验证和结构化修订，减少噪声并提高模型评估的准确性。

Comments 14 pages, 10 figures

PRO-Bid: Pareto-Prioritized Regret Optimization for Constraint-Aware Generative Auto-Bidding

基于帕累托优先的约束感知生成自动出价

Binglin Wu, Yingyi Zhang, Xianneng Li, Ruyue Deng, Chuan Yue, Weiru Zhang, Xiaoyi Zeng

机构 * Dalian University of Technology Dalian China ； Dalian University of Technology \& City University of Hong Kong Dalian China ； Alibaba International Digital Commerce Group Hangzhou China ； Dalian University of Technology ； Dalian University of Technology \& City University of Hong Kong ； Alibaba International Digital Commerce Group 纠错

AI总结 PRO-Bid通过约束解耦帕累托表示和反事实遗憾优化机制，提升自动出价在约束下的性能和价值获取能力。

Comments Accepted to CIKM2026 Full Research Paper Track

EchoMask: Speech-Queried Attention-based Mask Modeling for Holistic Co-Speech Motion Generation

EchoMask：用于整体同步语音动作生成的基于语音查询注意力的掩码建模

Xiangyue Zhang, Jianfang Li, Jiaxu Zhang, Jianqiang Ren, Liefeng Bo, Zhigang Tu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本研究提出EchoMask框架，通过MAM和SQA实现动作对齐的语音特征引导的掩码建模，生成高质量同步语音动作，性能优于现有最先进方法。

Comments 10 pages, 12 figures. Accepted to ACM Multimedia 2025. Project page: https://xiangyuezhang.com/EchoMask/; code and pretrained models: https://github.com/Xiangyue-Zhang/EchoMask

Journal ref Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), 2025, pp. 10827-10836

CPI-Bench: A Comprehensive,Practical and Intelligent Benchmark for Real-World Image Editing

CPI-Bench：面向真实世界图像编辑的综合、实用且智能的基准测试

Qinye Zhou, Jun Zheng, Yongchao Du, Yuan Wang, Zhengrui Chen, Zuan Gao, Taihang Hu, Chao Lin, Yefeng Shen, Xingjian Wang, Zhao Wang, Zhengtao Wu, Xiaoli Xu, Zhengze Xu, Hao Yan, Denghui Yang, Yuhang Yu, Huayu Zhang, Mingzhou Zhang, Mengting Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究针对现有图像编辑基准测试的局限，提出CPI-Bench这一综合实用的智能基准，其含三个核心子集，可有效区分模型性能，与人类评估偏好高度对齐，为模型优化提供指导。

Comments 13 pages, benchmark report

Rollplex: Cross-Phase GPU Spatial Sharing for Vision Language Model Post-Training

Rollplex：面向视觉语言模型后训练的跨阶段GPU空间共享

Hanfeng Lu, Tianyu Feng, Suyi Li, Yuheng Zhao, Wei Gao, Shaopan Xiong, Ju Huang, Siran Yang, Jiamang Wang, Lin Qu, Wei Wang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Inc（阿里巴巴公司） 纠错

AI总结 Rollplex是一种跨阶段GPU空间共享运行时，通过解耦RL后训练的参考与训练阶段、优化内存与并行度，提升VLMs后训练的GPU利用率与训练速度。

Comments 16 pages, 10 figures

Improving Generalization Robustness of Multimodal RLVR

提升多模态RLVR的泛化鲁棒性

Pengfei Zhou, Zhiwei Tang, Xiaopeng Peng, Chenrui Zhou, Lama Moukheiber, Yixing Ma, Bin Xu, Jiajun Song, Zhenglin Wan, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Bohan Zhuang, Fan Wang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对多模态RLVR泛化鲁棒性不足的问题，提出含动态三元奖励与一致性正则化器的PIRL方法，压力测试与动态评估中其性能下降幅度均小于GRPO。

Comments 32 pages, 5 figures

Localization then Neutralization: Gradient-guided Token Suppression against Visual Prompt Injection Attack

先定位再中和：梯度引导的令牌抑制对抗视觉提示注入攻击

Dongpeng Zhang, Ke Ma, Yangbangyan Jiang, Gaozheng Pei, Longtao Huang, Qianqian Xu, Qingming Huang

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, UCAS（UCAS交叉学科研究院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, UCAS（UCAS电子电气与通信工程学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Computer Science and Technology, UCAS（UCAS计算机科学与技术学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, UCAS（UCAS大数据挖掘与知识管理重点实验室） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型的视觉提示注入攻击，提出梯度令牌掩码（GTM）方法，通过梯度分析定位关键图像令牌并掩码中和，将攻击成功率降至接近零且计算开销极小。

RGB-D Video Generation for Improving Human-to-Robot Object Handover Prediction

用于改进人机物体交接预测的RGB-D视频生成

Tianyu Sun, Zhoujie Fu, Zihui Gao, Bang Zhang, Guosheng Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 针对人机物体交接数据集稀缺及现实-模拟差距问题，提出Hand2Bot数据集与PassGen生成流水线，实现高意图识别准确率与低误触发率，支持机器人稳健零样本迁移与早期意图预测。

I-SDPO: Instance-Level Adaptive Self-Distillation Policy Optimization

I-SDPO：实例级自适应自蒸馏策略优化

Yubo Zhang, Xinhong Ma, Zezhong Tan, Ziqiang Dong

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里通义千问大模型应用团队） 纠错

AI总结 针对GRPO在全错推理组无有效相对信号的问题，提出I-SDPO，按实例路由选择特权自蒸馏或GRPO，在SciKnowEval上实现全领域最优，平均mean@16准确率提升至70.31%。

Comments 14 pages, 3 figures

HounsWorld: A Multimodal World Model for Hidden Patient-State Readout, Reconstruction, and Simulation

HounsWorld：用于隐藏患者状态读取、重建与模拟的多模态世界模型

Yunhao Bai, Zhongwei Qiu, Guangyu Guo, Yiming Huang, Tony C. W. Mok, Qinji Yu, Ling Zhang, Yan Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Laboratory（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究提出3B参数多模态世界模型HounsWorld，结合CT扫描与临床语言，通过共享潜在患者状态实现读取、重建、模拟三类任务，在HounsBench基准上表现优异，提升了CT理解能力。

SCOPE: Subspace Clustering with Online Per-Head Top-K Estimation for Sparse Video Attention

SCOPE：用于稀疏视频注意力的在线分头Top-K估计的子空间聚类

Qi Zhao, Qirui Li, Hanlin Tang, Yiduo Li, Zhen Guo, Cuifeng Shen, Chao Xu, Zhaosheng Chi, Xiaojin Lu, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Xi Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 SCOPE是一种无训练稀疏注意力框架，通过子空间聚类与在线分头Top-k估计解决视频DiTs的高成本问题，在6种配置中优于基线，实现1.99倍加速且保持28.46 dB PSNR。

UniSwap: Streaming Audio-Visual Identity Swapping for Talking Videos

UniSwap：用于说话视频的流音频-视觉身份交换

Yuxuan Zhang, Haozhong Xiong, Jiayi Song, Jinpeng Yu, Yang Shi, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴通义千问应用业务集团） 纠错

AI总结 UniSwap是首个流音频-视觉身份替换框架，通过多阶段适配技术解决现有方法音视频一致性差等问题，实现高效稳定的说话视频身份替换。

LiveAnimate: Stable Long-Form Streaming Human Animation in Real-Time

LiveAnimate：稳定的长时长流驱动人体动画实时生成系统

Yuxuan Zhang, Haozhong Xiong, Yubo Huang, Jiayi Song, Jinpeng Yu, Haofan Wang, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴通义千问应用业务组） ； Liblib AI 纠错

AI总结 LiveAnimate基于14B参数视频DiT，经两阶段训练结合PR-Sink等设计，实现19.63 FPS长时长流人体动画生成，兼顾实时性、质量与稳定性，优于现有系统。

AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning

AVA-Encoder：面向智能体原生的视频表示学习

Chuyue Li, Jinpeng Yu, Haozhe Wang, Tian Xueyun, Zhijing Zhang, Bingnan Li, Shuqi Gu, Kan Ren, Jiaming Liu, Ruihua Hua

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 针对创意智能体缺乏从高质量电影学习的有效方式的问题，提出AVA-Encoder框架，其视频表示经重构优化后，在相关基准上性能优于现有方法，还发布了配套框架、基准及数据集。

Ripple-Pivot Search: Active Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models

波纹枢轴搜索：扩散大语言模型的主动并行解码

Yushi Ye, Xu Chen, Haoyun Jiang, Jinsong Lan, Haihong Tang, Bo Han, Ivor Tsang, Yanfeng Wang, Bo Zheng, Jiangchao Yao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学合作中位数网络创新中心） ； Alibaba Group TMLR Group（阿里巴巴集团TMLR团队） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； A*STAR CFAR and Nanyang Technological University（新加坡科研局计算科学中心和南洋理工大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出RPS方法，利用dLLM解码的波纹效应，在保持生成质量的同时，大幅提升解码速度与准确率，适用于推理及代码生成任务。

FunnelCausalNet: Funnel-aware Joint Conversion-Revenue Uplift for Multi-tier Coupon Allocation

FunnelCausalNet：面向多层优惠券分配的漏斗感知联合转化-收益 uplift 模型

Yu Zhang, Zhihan Wang, Guanlin Chen, Min Jiang, Shuai Li

机构 * AMap Alibaba Group（阿里巴巴高德集团） 纠错

AI总结 FunnelCausalNet 是一种耦合转化与价值头的 uplift 估计器，在半合成与工业数据集上均展现出优于基线的 GMV 效应误差降低及 DeltaROI 表现，为多层优惠券分配提供了漏斗感知的分配方案。

Comments 11 pages, 3 figures. Accepted at the 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2026)

Generative Video Compression Based on Hierarchical Referencing

基于分层参考的生成式视频压缩

Daowen Li, Ding Ding, Zifu Zhang, Kai Li, Ying Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出基于分层参考的生成式视频压缩方法GVCHR，通过分层结构优化潜在编码与生成重建，在多个基准数据集上较现有最优方法实现LPIPS和DISTS指标下50.5%、54.0%的BD-rate增益，视觉质量显著提升。