Alibaba（阿里巴巴）

WebGen-R1: Incentivizing Large Language Models to Generate Functional and Aesthetic Websites with Reinforcement Learning

WebGen-R1: 通过强化学习激励大语言模型生成功能性和美观的网站

Juyong Jiang, Chenglin Cai, Chansung Park, Jiasi Shen, Sunghun Kim, Jianguo Li, Yue Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本文提出WebGen-R1框架，通过强化学习生成多页面功能性和美观的网站，解决了传统方法在多页面交互和审美评估上的不足。

AFMRL: Attribute-Enhanced Fine-Grained Multi-Modal Representation Learning in E-commerce

AFMRL: 基于属性增强的电商细粒度多模态表示学习

Biao Zhang, Lixin Chen, Bin Zhang, Zongwei Wang, Tong Liu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） 纠错

AI总结 本文提出AFMRL，通过属性生成任务提升电商细粒度多模态表示学习，结合属性引导对比学习和检索感知属性强化，实现更精准的相似商品检索。

Comments Accepted by ACL 2026

Adaptive Forensic Feature Refinement via Intrinsic Importance Perception

通过内在重要性感知实现自适应的 forensic 特征细化

Jiazhen Yang, Junjun Zheng, Kejia Chen, Xiangheng Kong, Jie Lei, Zunlei Feng, Bingde Hu, Yang Gao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Inc（阿里巴巴公司） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

AI总结 本文提出I2P框架，通过自适应识别关键层表示并约束任务驱动的参数更新，提升SID任务的特定性同时保留预训练表示的可迁移性。

PromptEcho: Annotation-Free Reward from Vision-Language Models for Text-to-Image Reinforcement Learning

PromptEcho：基于视觉语言模型的无标注奖励用于文本到图像强化学习

Jinlong Liu, Wanggui He, Peng Zhang, Mushui Liu, Hao Jiang, Pipei Huang

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

AI总结 PromptEcho通过冻结的视觉语言模型计算token级交叉熵损失，无需标注或训练奖励模型，提升文本到图像模型的提示跟随能力，实验显示在多个基准上取得显著提升。

From Competition to Synergy: Unlocking Reinforcement Learning for Subject-Driven Image Generation

从竞争到协同：解锁受主体驱动的图像生成中的强化学习

Ziwei Huang, Ying Shu, Hao Fang, Quanyu Long, Wenya Wang, Qiushi Guo, Tiezheng Ge, Leilei Gan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Customized-GRPO方法，通过Synergy-Aware Reward Shaping和Time-Aware Dynamic Weighting解决强化学习中身份保持与提示遵循的平衡问题，提升图像生成质量。

AdaMMS: Model Merging for Heterogeneous Multimodal Large Language Models with Unsupervised Coefficient Optimization

AdaMMS: 为异构多模态大语言模型设计的模型融合方法

Yiyang Du, Xiaochen Wang, Chi Chen, Jiabo Ye, Yiru Wang, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Zhifang Sui, Maosong Sun, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，北京大学） ； School of Software Microelectronics, Peking University（软件微电子学院，北京大学） ； Institute of Intelligent Computing, Alibaba Group（智能计算研究院，阿里巴巴集团） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） ； Jiangsu Collaborative Innovation Center for Language Competence, Jiangsu, China（江苏省语言能力协同创新中心，江苏，中国） ； ModelTC Open Source Organization, Beijing, China（ModelTC开源组织，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出AdaMMS，一种针对异构多模态大语言模型的模型融合方法，通过映射、融合和搜索三个步骤解决异构模型融合难题，无需标注数据即可在视觉语言基准测试中超越现有方法。

Comments CVPR 2025

Learning to Evolve: A Self-Improving Framework for Multi-Agent Systems via Textual Parameter Graph Optimization

学习进化：通过文本参数图优化实现多智能体系统的自改进框架

Shan He, Runze Wang, Zhuoyun Du, Huiyu Bai, Zouying Cao, Yu Cheng, Bo Zheng

机构 * Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） 纠错

AI总结 本文提出Textual Parameter Graph Optimization框架，通过文本梯度和Group Relative Agent Optimization策略，实现多智能体系统的自优化，提升性能。

CodeRL+: Improving Code Generation via Reinforcement with Execution Semantics Alignment

CodeRL+: 通过执行语义对齐改进代码生成

Xue Jiang, Yihong Dong, Mengyang Liu, Hongyi Deng, Tian Wang, Yongding Tao, Rongyu Cao, Binhua Li, Zhi Jin, Wenpin Jiao, 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） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出CodeRL+，通过将执行语义对齐整合到RLVR训练流程中，提升代码生成的准确性，实验显示其在pass@1指标上平均提升4.6%。

Comments Accepted by ACL 2026