Alibaba（阿里巴巴）

Evo-Retriever: LLM-Guided Curriculum Evolution with Viewpoint-Pathway Collaboration for Multimodal Document Retrieval

Evo-Retriever：基于观点-路径协作的LLM引导课程进化多模态文档检索框架

Weiqing Li, Jinyue Guo, Yaqi Wang, Haiyang Xiao, Yuewei Zhang, Guohua Liu, Hao Henry Wang

机构 * Alibaba Cloud Computing（阿里巴巴云计算） 纠错

AI总结 本文提出Evo-Retriever框架，通过LLM引导的课程进化和观点-路径协作提升多模态文档检索性能，实现在ViDoRe V2和MMEB数据集上达到SOTA水平。

Comments Accepted by CVPR2026

Semantic One-Dimensional Tokenizer for Image Reconstruction and Generation

语义一维分词器用于图像重建与生成

Yunpeng Qu, Kaidong Zhang, Yukang Ding, Ying Chen, Jian Wang

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； Alibaba Group, Beijing, China（阿里巴巴集团，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出SemTok，一种语义一维分词器，通过压缩2D图像为1D离散token实现高效图像重建，采用三重创新框架提升生成效果。

Comments 18 pages,12 figures

Urban Socio-Semantic Segmentation with Vision-Language Reasoning

城市社会语义分割与视觉-语言推理

Yu Wang, Yi Wang, Rui Dai, Yujie Wang, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu, Yansheng Li

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团地图部门） 纠错

AI总结 本文提出SocioReasoner框架，通过视觉-语言推理实现城市社会语义分割，引入SocioSeg数据集，实验显示优于现有方法且具备强零样本泛化能力。

On-Policy RL Meets Off-Policy Experts: Harmonizing Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning via Dynamic Weighting

策略学习融合专家数据：通过动态加权实现监督微调与强化学习的和谐统一

Wenhao Zhang, Yuexiang Xie, Yuchang Sun, Yanxi Chen, Guoyin Wang, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出CHORD框架，通过动态加权将监督微调与强化学习统一，解决传统方法在整合时可能破坏响应模式和过拟合专家数据的问题，实验表明其在多个任务中具有稳定高效的性能。

Content-Aware Mamba for Learned Image Compression

内容感知Mamba用于学习图像压缩

Yunuo Chen, Zezheng Lyu, Bing He, Hongwei Hu, Qi Wang, Yuan Tian, Li Song, Wenjun Zhang, Guo Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出Content-Aware Mamba，通过动态适应图像内容的处理策略，提升学习图像压缩中全局冗余消除效率，实现优于现有方法的率失真性能。

Comments ICLR2026 poster

CHARM: Calibrating Reward Models With Chatbot Arena Scores

CHARM：通过聊天机器人竞技场分数校准奖励模型

Xiao Zhu, Chenmien Tan, Pinzhen Chen, Rico Sennrich, Huiming Wang, Yanlin Zhang, Hanxu Hu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Singapore University of Technology（新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 本文提出CHARM方法，通过利用Chatbot Arena的Elo分数校准奖励模型，减少模型偏好偏差，提升奖励模型的准确性和公平性。