Alibaba（阿里巴巴）

Beyond Scattered Acceptance: Fast and Coherent Inference for DLMs via Longest Stable Prefixes

超越零散接受：通过最长稳定前缀实现DLMs的快速且一致推理

Pengxiang Li, Joey Tsai, Hongwei Xue, Kunyu Shi, Shilin Yan

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 通过最长稳定前缀调度器，提升DLMs推理速度3.4倍，同时保持输出质量。

Comments Accepted at ICLR 2026

Pailitao-VL: Unified Embedding and Reranker for Real-Time Multi-Modal Industrial Search

Pailitao-VL：统一的嵌入与重排序用于实时多模态工业搜索

Lei Chen, Chen Ju, Xu Chen, Zhicheng Wang, Yuheng Jiao, Hongfeng Zhan, Zhaoyang Li, Shihao Xu, Zhixiang Zhao, Tong Jia, Lin Li, Yuan Gao, Jun Song, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 Pailitao-VL通过统一嵌入与重排序方法，解决多模态工业搜索中的高精度、实时性和抗噪声问题，实现先进检索架构的高效部署。

Knowledge-informed Bidding with Dual-process Control for Online Advertising

基于双重过程控制的知识引导竞价

Huixiang Luo, Longyu Gao, Yaqi Liu, Qianqian Chen, Pingchun Huang, Tianning Li

机构 * Alibaba Health（阿里巴巴健康） 纠错

AI总结 KBD通过结合人类专业知识和双重过程控制，提升在线广告竞价优化的适应性和全局一致性。

FedAFD: Multimodal Federated Learning via Adversarial Fusion and Distillation

FedAFD: 通过对抗融合与蒸馏实现多模态联邦学习

Min Tan, Junchao Ma, Yinfu Feng, Jiajun Ding, Wenwen Pan, Tingting Han, Qian Zheng, Zhenzhong Kuang, Zhou Yu

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission, Hangzhou Dianzi University（浙江空间信息感知与传输重点实验室，杭州电子大学） ； Laboratory of Complex Systems Modeling and Simulation, School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University（复杂系统建模与仿真实验室，计算机科学与技术学院，杭州电子大学） ； Alibaba International Digital Commerce Group（阿里巴巴国际数字商业集团） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 FedAFD通过对抗融合与蒸馏方法，解决多模态联邦学习中的模态差异、任务差异和模型异质性问题，提升客户端与服务器的学习性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

MASQuant: Modality-Aware Smoothing Quantization for Multimodal Large Language Models

MASQuant: 多模态大语言模型的模态感知平滑量化

Lulu Hu, Wenhu Xiao, Xin Chen, Xinhua Xu, Bowen Xu, Kun Li, Yongliang Tao

机构 * Alibaba Cloud Computing, Alibaba Group（阿里巴巴云 computing，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 MASQuant通过模态感知平滑和跨模态补偿技术，解决多模态大语言模型的量化问题，实现稳定且高效的量化性能。

Comments Accepted to CVPR 2026

EasyAnimate: High-Performance Video Generation Framework with Hybrid Windows Attention and Reward Backpropagation

EasyAnimate：基于混合窗口注意力和奖励反向传播的高性能视频生成框架

Jiaqi Xu, Kunzhe Huang, Xinyi Zou, Yunkuo Chen, Bo Liu, MengLi Cheng, Jun Huang, Xing Shi

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

AI总结 EasyAnimate通过混合窗口注意力和奖励反向传播提升视频生成效率与质量，实现高性能视频生成。

Comments 10 pages, 8 figures, ACM MM 2025