Alibaba（阿里巴巴）

CodeTracer: Towards Traceable Agent States

CodeTracer：迈向可追溯的代理状态

Han Li, Yifan Yao, Letian Zhu, Rili Feng, Hongyi Ye, Jiaming Wang, Yancheng He, Pengyu Zou, Lehan Zhang, Xinping Lei, Haoyang Huang, Ken Deng, Ming Sun, Zhaoxiang Zhang, He Ye, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University College London（伦敦大学学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 CodeTracer通过解析异构运行 artifacts，重建状态转换历史，并定位故障起始点，提升代理调试效率。

ExpSeek: Self-Triggered Experience Seeking for Web Agents

ExpSeek：面向Web代理的自触发经验寻求

Wenyuan Zhang, Xinghua Zhang, Haiyang Yu, Shuaiyi Nie, Bingli Wu, Juwei Yue, Tingwen Liu, Yongbin Li

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Tongyi Lab , Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 ExpSeek通过自触发机制实现Web代理的经验主动获取，提升交互能力，实验表明其在不同规模模型上均取得显著性能提升。

Comments ACL 2026 Findings, the code is accessible at https://github.com/WYRipple/ExpSeek

Memp: Exploring Agent Procedural Memory

Memp：探索代理程序记忆

Runnan Fang, Yuan Liang, Xiaobin Wang, Jialong Wu, Shuofei Qiao, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； State Key Lab. for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出Memp，一种可学习、可更新且终身的程序记忆系统，通过提炼历史轨迹生成细粒度指令和高层脚本抽象，提升代理在TravelPlanner和ALFWorld任务中的成功率和效率。

Comments ACL 2026 Findings

Calibrated Speculative Decoding: Frequency-Guided Candidate Selection for Efficient Inference

校准的推测解码：基于频率的候选选择以实现高效的推理

Xuwen Zhou, Fangxin Liu, Chao Wang, Xiao Zheng, Hao Zheng, Min He, Li Jiang, Haibing Guan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云 computing） 纠错

AI总结 本文提出校准的推测解码，通过频率引导的候选选择和概率保护的接受机制，提升大语言模型推理效率，实测效果优于现有方法。

Comments ACL 2026 Main Conference

YOCO++: Enhancing YOCO with KV Residual Connections for Efficient LLM Inference

YOCO++：通过KV残差连接增强YOCO以实现高效的LLM推理

You Wu, Ziheng Chen, Yizhen Zhang, Haoyi Wu, Chengting Yu, Yuchi Xu, Wenbo Su, Bo Zheng, Kewei Tu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出YOCO++，通过在底层层与底层之间加入加权残差连接，提升YOCO的性能，实现50%的KV缓存压缩率下的最佳表现。

Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution

记住我，精进我：一种面向经验驱动代理进化的动态过程记忆框架

Zouying Cao, Jiaji Deng, Li Yu, Weikang Zhou, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Hai Zhao

机构 * AGI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（AGI研究院，计算机科学学院，上海交通大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海市教育委员会智能交互与认知工程重点实验室，上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出ReMe框架，通过多维蒸馏、情境适应重用和基于效用的精炼机制，解决传统静态记忆存储的不足，实验证明其在BFCL-V3和AppWorld上达到新状态，展示了自进化记忆在终身学习中的高效性。

Comments 20 pages, 10 figures, 15 tables, ACL'26-Findings

Beyond Black-Box Interventions: Latent Probing for Faithful Retrieval-Augmented Generation

超越黑盒干预：用于忠实检索增强生成的潜在探测

Linfeng Gao, Qinggang Zhang, Baolong Bi, Bo Zeng, Zheng Yuan, Zerui Chen, Zhimin Wei, Shenghua Liu, Linlong Xu, Longyue Wang, Weihua Luo, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（厦门大学），中华人民共和国文化和旅游部，中国） 纠错

AI总结 本文提出ProbeRAG框架，通过潜在冲突探测和注意力调节提升检索增强生成的忠实度，解决传统方法在评估知识冲突时的不足。

Comments ACL 2026 Findings; Code is available at https://github.com/LinfengGao/ProbeRAG

RL-PLUS: Countering Capability Boundary Collapse of LLMs in Reinforcement Learning with Hybrid-policy Optimization

RL-PLUS: 通过混合策略优化对抗LLMs在强化学习中的能力边界崩溃

Yihong Dong, Xue Jiang, Yongding Tao, Huanyu Liu, Kechi Zhang, Lili Mou, Rongyu Cao, Yingwei Ma, Jue Chen, Binhua Li, Zhi Jin, Fei Huang, Yongbin Li, Ge Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

AI总结 RL-PLUS通过混合策略优化解决LLMs在强化学习中的能力边界崩溃问题，结合内部利用与外部数据提升推理能力，实验表明其在数学推理和分布外任务中表现优异。

Comments Accepted to ACL 2026 (main)