Alibaba（阿里巴巴）

SpatialReward: Verifiable Spatial Reward Modeling for Fine-Grained Spatial Consistency in Text-to-Image Generation

SpatialReward: 可验证的空间奖励建模以实现文本到图像生成中的细粒度空间一致性

Sashuai Zhou, Qiang Zhou, Junpeng Ma, Yue Cao, Ruofan Hu, Ziang Zhang, Xiaoda Yang, Zhibin Wang, Jun Song, Cheng Yu, Bo Zheng, Zhou Zhao

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

AI总结 本文提出SpatialReward，一种专门评估生成图像中空间布局的可验证奖励模型，通过多阶段流程提升空间一致性与生成质量，实验表明其能更贴近人类判断。

Omni-WorldBench: Towards a Comprehensive Interaction-Centric Evaluation for World Models

Omni-WorldBench：迈向全面的交互导向的世界模型评估

Meiqi Wu, Zhixin Cai, Fufangchen Zhao, Xiaokun Feng, Rujing Dang, Bingze Song, Ruitian Tian, Jiashu Zhu, Jiachen Lei, Hao Dou, Jing Tang, Lei Sun, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Zeming Liu, Kaiqi Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, UCAS（UCAS计算机科学与技术学院） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, CASIA（复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, BUPT（网络与交换技术国家重点实验室） ； AMAP, Alibaba Group（阿里妈妈实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出Omni-WorldBench，一个针对4D世界模型交互响应能力的综合评估基准，通过Omni-WorldSuite和Omni-Metrics评估交互动作对状态转移的影响，分析现有模型的局限性。

On the Direction of RLVR Updates for LLM Reasoning: Identification and Exploitation

关于RLVR更新方向的LLM推理：识别与利用

Kexin Huang, Haoming Meng, Junkang Wu, Jinda Lu, Chiyu Ma, Ziqian Chen, Xue Wang, Bolin Ding, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He, Guoyin Wang, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文探讨RLVR更新方向对LLM推理的影响，提出通过Δlogp识别关键更新，并应用于测试时插值和训练时重加权以提升推理性能。

Rethinking Token Reduction for Large Vision-Language Models

重新思考大型视觉-语言模型中的标记缩减

Yi Wang, Haofei Zhang, Qihan Huang, Anda Cao, Gongfan Fang, Wei Wang, Xuan Jin, Jie Song, Mingli Song, Xinchao Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出MetaCompress，一种基于学习的无提示方法，解决多轮视觉问答中标记缩减的挑战，通过统一压缩映射提升效率与准确性。

Generalizable Self-Evolving Memory for Automatic Prompt Optimization

通用可推广的自我进化记忆用于自动提示优化

Guanbao Liang, Yuanchen Bei, Sheng Zhou, Yuheng Qin, Huan Zhou, Bingxin Jia, Bin Li, Jiajun Bu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出MemAPO框架，通过双记忆机制积累可推广的提示经验，提升提示优化的泛化能力和持续改进能力。

Unlocking Multimodal Document Intelligence: From Current Triumphs to Future Frontiers of Visual Document Retrieval

解锁多模态文档智能：从当前成就到视觉文档检索的未来前沿

Yibo Yan, Jiahao Huo, Guanbo Feng, Mingdong Ou, Yi Cao, Xin Zou, Shuliang Liu, Yuanhuiyi Lyu, Yu Huang, Jungang Li, Kening Zheng, Xu Zheng, Philip S. Yu, James Kwok, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文综述了视觉文档检索领域，探讨了多模态大语言模型时代下的方法演进与挑战，提出未来发展方向。

Comments Under review. This version updates the relevant works released before 15 March, 2026

AmbiSQL: Interactive Ambiguity Detection and Resolution for Text-to-SQL

AmbiSQL: 用于文本到SQL的交互式歧义检测与解决

Zhongjun Ding, Yin Lin, Tianjing Zeng, Rong Zhu, Bolin Ding, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 AmbiSQL通过交互式多选问题帮助用户澄清意图，解决文本到SQL中的歧义问题，提升SQL生成准确性。

UniAnimate-DiT: Human Image Animation with Large-Scale Video Diffusion Transformer

UniAnimate-DiT：基于大规模视频扩散变换器的人像图像动画

Xiang Wang, Shiwei Zhang, Longxiang Tang, Yingya Zhang, Changxin Gao, Yuehuan Wang, Nong Sang

机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学图像处理与智能控制重点实验室，人工智能与自动化学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出UniAnimate-DiT，利用Wan2.1模型实现一致的人像动画，通过LoRA技术优化参数，设计轻量姿态编码器并整合参考外观，实验表明其能生成高质量且时间一致的动画，支持从480p到720P的超分辨率。

Comments The training and inference code (based on Wan2.1) is available at https://github.com/ali-vilab/UniAnimate-DiT

RLHF in an SFT Way: From Optimal Solution to Reward-Weighted Alignment

通过SFT方式实现RLHF：从最优解到奖励加权对齐

Yuhao Du, Zhuo Li, Pengyu Cheng, Zhihong Chen, Yuejiao Xie, Xiang Wan, Anningzhe Gao

机构 * Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Qwen LLM Application Team, Alibaba（阿里巴巴Qwen大模型应用团队） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出VAR方法，通过变分推断视角简化RLHF，将对齐目标转化为离线奖励驱动的加权监督微调形式，提升训练稳定性和效果，实验证明其在帮助性和无害性指标上优于DPO，且在计算效率和收敛速度上优于在线采样方法。

Comments Published in TMLR-2026