Alibaba（阿里巴巴）

MAR-GRPO: Stabilized GRPO for AR-diffusion Hybrid Image Generation

MAR-GRPO：用于AR-扩散混合图像生成的稳定GRPO

Xiaoxiao Ma, Jiachen Lei, Tianfei Ren, Jie Huang, Siming Fu, Aiming Hao, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Feng Zhao

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

AI总结 本文提出稳定RL框架用于MAR，通过多轨迹期望减少梯度噪声，结合不确定性估计和一致性aware的token选择策略，提升图像生成质量与稳定性。

On the Step Length Confounding in LLM Reasoning Data Selection

在LLM推理数据选择中的步长混淆问题

Bing Wang, Rui Miao, Chen Shen, Shaotian Yan, Kaiyuan Liu, Ximing Li, Xiaosong Yuan, Sinan Fan, Jun Zhang, Jieping Ye

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, MoE, Jilin University（吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Mathematics, University of Michigan（密歇根大学数学系） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能研究中心） 纠错

AI总结 本文分析了自然性基于的数据选择方法在LLM推理数据中系统性偏好长推理步骤的问题，并提出ASLEC-DROP和ASLEC-CASL方法以缓解此混淆。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026. 15 pages, 9 figures. Code: https://github.com/wangbing1416/ASLEC

Walk the Talk: Bridging the Reasoning-Action Gap for Thinking with Images via Multimodal Agentic Policy Optimization

行走与言说：通过多模态代理策略优化弥合图像推理与行动之间的差距

Wenhao Yang, Yu Xia, Jinlong Huang, Shiyin Lu, Qing-Guo Chen, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Yuchen Zhou, Xiaobo Xia, Yuanyu Wan, Lijun Zhang, Tat-Seng Chua

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； AI Business, Alibaba Group（阿里巴巴集团智能计算研究院） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China（中山大学智能工程学院（深圳）） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University, China（浙江大学软件学院） ； School of Computing, National University of Singapore, Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出MAPO方法，通过强制生成视觉内容的显式文本描述，结合语义对齐与任务奖励，提升多模态推理能力，实验表明其在多个视觉推理基准上表现优异。

ART: Attention Replacement Technique to Improve Factuality in LLMs

ART：通过注意力替换技术提升大语言模型的事实性

Ziqin Luo, Yihao Quan, Xiaofeng Zhang, Xiaosong Yuan, Chen Shen

机构 * Department of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知系） ； Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） 纠错

AI总结 本文提出ART技术，通过替换大语言模型浅层的均匀注意力模式为局部注意力模式，减少幻觉问题，适用于多种LLM架构。

Logics-Parsing-Omni Technical Report

逻辑-解析-全能技术报告

Xin An, Jingyi Cai, Xiangyang Chen, Huayao Liu, Peiting Liu, Peng Wang, Bei Yang, Xiuwen Zhu, Yongfan Chen, Yan Gao, Yuan Gao, Baoyu Hou, Guangzheng Hu, Shuzhao Li, Weixu Qiao, Weidong Ren, Yanan Wang, Boyu Yang, Fan Yang, Jiangtao Zhang, Lixin Zhang, Lin Qu, Hu Wei, Xiaoxiao Xu, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出Omni Parsing框架，通过三级层次结构实现多模态解析，整合整体检测、细粒度识别和多级解释，构建证据锚定机制以提升逻辑推理能力，释放Logics-Parsing-Omni模型并发布评估基准。

Negative Binomial Variational Autoencoders for Overdispersed Latent Modeling

负二项变分自编码器用于过分散潜在建模

Yixuan Zhang, Jinhao Sheng, Wenxin Zhang, Quyu Kong, Feng Zhou

机构 * Southeast University（东南大学） ； China Medical University Shenyang（中国医科大学沈阳） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Center for Applied Statistics and School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学应用统计中心与统计学院） 纠错

AI总结 本文提出NegBio-VAE，通过引入分散参数的负二项潜在变量模型，改进了传统VAE在神经尖峰过分散建模中的不足，实验表明其在重建和生成性能及下游任务中表现更优。

AstraNav-World: World Model for Foresight Control and Consistency

AstraNav-World：面向前瞻性控制与一致性的世界模型

Jintao Chen, Junjun Hu, Haochen Bai, Minghua Luo, Xinda Xue, Botao Ren, Chengyu Bai, Shichao Xie, Ziyi Chen, Fei Liu, Zedong Chu, Xiaolong Wu, Mu Xu, Shanghang Zhang

机构 * Amap Alibaba（高德阿里巴巴） 纠错

AI总结 本文提出AstraNav-World，通过统一的概率框架联合推理未来视觉状态与动作序列，提升开放动态环境中的导航轨迹精度与成功率，实验表明其在真实场景中具备零样本适应能力。