Alibaba（阿里巴巴）

Efficient Vector Search in the Wild: One Model for Multi-K Queries

野外高效的向量搜索：一个支持多K查询的模型

Yifan Peng, Jiafei Fan, Xingda Wei, Sijie Shen, Rong Chen, Jianning Wang, Xiaojian Luo, Wenyuan Yu, Jingren Zhou, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 OMEGA是一种支持多K查询的高效向量搜索模型，通过动态细化和统计特性优化，实现高精度、高性能和低预处理成本。

Reference-guided Policy Optimization for Molecular Optimization via LLM Reasoning

基于参考的策略优化用于分子优化 via LLM 推理

Xuan Li, Zhanke Zhou, Zongze Li, Jiangchao Yao, Yu Rong, Lu Zhang, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（CMIC，上海交通大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（DAMO 院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（虎盘实验室） 纠错

AI总结 RePO通过结合强化学习和参考引导策略优化，在分子优化中提升探索与利用的平衡，优于SFT和RLVR方法。

Denoising as Path Planning: Training-Free Acceleration of Diffusion Models with DPCache

去噪作为路径规划：通过DPCache实现扩散模型的训练免费加速

Bowen Cui, Yuanbin Wang, Huajiang Xu, Biaolong Chen, Aixi Zhang, Hao Jiang, Zhengzheng Jin, Xu Liu, Pipei Huang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 DPCache通过全局路径规划框架实现扩散模型的高效加速，减少计算开销并提升生成质量。

Comments Accepted by CVPR 2026

FARTrack: Fast Autoregressive Visual Tracking with High Performance

FARTrack: 快速自回归视觉跟踪与高性能

Guijie Wang, Tong Lin, Yifan Bai, Anjia Cao, Shiyi Liang, Wangbo Zhao, Xing Wei

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家重点实验室） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 FARTrack通过任务特定自蒸馏和帧间自回归稀疏化，实现了高效且高性能的视觉跟踪，在GOT-10k上达到70.6%的AO，同时在GPU和CPU上分别达到343 FPS和121 FPS。

COMI: Coarse-to-fine Context Compression via Marginal Information Gain

COMI：通过边际信息增益的粗到细上下文压缩

Jiwei Tang, Shilei Liu, Zhicheng Zhang, Yujin Yuan, Libin Zheng, Wenbo Su, Bo Zheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 COMI通过边际信息增益实现粗到细的上下文压缩，在长上下文任务中提升压缩效率和语义保留能力。

Comments Accepted at ICLR 2026

DianJin-OCR-R1: Enhancing OCR Capabilities via a Reasoning-and-Tool Interleaved Vision-Language Model

DianJin-OCR-R1: 通过推理与工具交替的视觉语言模型增强OCR能力

Qian Chen, Xianyin Zhang, Lifan Guo, Feng Chen, Chi Zhang

机构 * Qwen DianJin Team, Alibaba Cloud Computing（文心一言团队，阿里云计算） 纠错

AI总结 DianJin-OCR-R1通过推理与工具交替的视觉语言模型框架，提升OCR识别的准确性和上下文理解能力。

NarrLV: Towards a Comprehensive Narrative-Centric Evaluation for Long Video Generation

NarrLV: 向长视频生成的综合性叙事导向评估迈进

X. Feng, H. Yu, M. Wu, S. Hu, J. Chen, C. Zhu, J. Wu, X. Chu, K. Huang

机构 * UCAS ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； AMAP, Alibaba Group（阿里云实验室） ； NTU（国立科技大学） ； PKU（北京大学） 纠错

AI总结 NarrLV是首个针对长视频生成模型的综合性叙事评估基准，通过引入时间叙事原子和基于MLLM的评估指标，全面评估模型在叙事表达上的能力。

Comments Project Page: https://amap-ml.github.io/NarrLV-Website/

ESGenius: Benchmarking LLMs on Environmental, Social, and Governance (ESG) and Sustainability Knowledge

ESGenius：对环境、社会和治理（ESG）及可持续性知识的LLM基准测试

Chaoyue He, Xin Zhou, Yi Wu, Xinjia Yu, Yan Zhang, Lei Zhang, Di Wang, Shengfei Lyu, Hong Xu, Xiaoqiao Wang, Wei Liu, Chunyan Miao

机构 * Alibaba-NTU Global e-Sustainability CorpLab (ANGEL)（阿里巴巴-NTU全球可持续性公司实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 ESGenius是首个针对LLM在ESG及可持续性知识评估的综合问答基准，通过RAG方法显著提升模型性能。

Comments EMNLP'25 Main Oral (42 pages, 10 figures, 11 tables), Nominations for Resource Award & Theme Paper Award

Journal ref In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2025), pages 14612-14653