Alibaba（阿里巴巴）

Agentic Fusion of Large Atomic and Language Models to Accelerate Superconductors Discovery

代理融合大规模原子和语言模型以加速超导体发现

Mingze Li, Yu Rong, Songyou Li, Lihong Wang, Jiacheng Cen, Liming Wu, Anyi Li, Zongzhao Li, Qiuliang Liu, Rui Jiao, Tian Bian, Pengju Wang, Hao Sun, Jianfeng Zhang, Ji-Rong Wen, Deli Zhao, Shifeng Jin, Tingyang Xu, Wenbing Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, Beijing, China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团达摩院，杭州，中国） ； Hupan Lab, Hangzhou, China（虎扑实验室，杭州，中国） ； Institution of Physics, University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院物理研究所，北京，中国） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出ElementsClaw框架，结合大规模原子模型与语言模型，通过自主协作加速超导体发现，筛选240万晶体识别6.8万高置信度候选，发现四个新实验验证超导体。

SkillForge: Forging Domain-Specific, Self-Evolving Agent Skills in Cloud Technical Support

SkillForge: 在云技术支持中锻造领域特定的自我进化代理技能

Xingyan Liu, Xiyue Luo, Linyu Li, Ganghong Huang, Jianfeng Liu, Honglin Qiao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 SkillForge通过闭环创建-评估-改进机制，解决云技术支持中领域特定技能缺乏和持续优化的问题，实验表明其能显著提升技能质量。

Comments Accepted at ACM SIGIR 2026 Industry Track. 18 pages, 5 figures, 3 tables

Teaching LLM to be Persuasive: Reward-Enhanced Policy Optimization for Alignment from Heterogeneous Rewards

教LLM变得有说服力：来自异质奖励的强化学习后训练政策优化

Xia Zeng, Yihan Chen, Luhui Liu, Chao Luo, Ye Chen, Zhuoran Zhuang

机构 * Fliggy Alibaba（飞猪阿里） 纠错

AI总结 本文提出REPO方法，通过结合偏好训练奖励模型、LLM作为判断者和规则奖励函数，提升在线旅行社的价格谈判对话质量，实验显示在对话评分、优秀回应比例和坏案例修复率上均有显著提升。

Comments accepted by ACL 2026 indusry track

Multiple Consistent 2D-3D Mappings for Robust Zero-Shot 3D Visual Grounding

多一致的2D-3D映射用于鲁棒的零样本3D视觉定位

Yufei Yin, Jie Zheng, Qianke Meng, Zhou Yu, Minghao Chen, Jiajun Ding, Min Tan, Yuling Xi, Zhiwen Chen, Chengfei Lv

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Institute for Clarity in Documentation（文档清晰研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（Inria巴黎-鲁克蒙特研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒实验室） 纠错

AI总结 本文提出MCM-VG框架，通过建立多一致的2D-3D映射实现鲁棒的零样本3D视觉定位，解决开放词汇3D提案质量差的问题，提升目标定位和推理的准确性。

TCOD: Exploring Temporal Curriculum in On-Policy Distillation for Multi-turn Autonomous Agents

TCOD：探索在线蒸馏在多轮自主代理中的时间课程

Jiaqi Wang, Wenhao Zhang, Weijie Shi, Yaliang Li, James Cheng

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出TCOD框架，通过时间课程策略缓解在线蒸馏在多轮任务中的KL不稳定性，提升代理性能，实验显示性能提升达18个百分点，甚至超越教师模型。

Comments Update code, model weight

Integrating Weather Foundation Model and Satellite to Enable Fine-Grained Solar Irradiance Forecasting

融合天气基础模型与卫星实现精细化太阳能辐照度预报

Ziqing Ma, Kai Ying, Xinyue Gu, Tian Zhou, Tianyu Zhu, Haifan Zhang, Peisong Niu, Zheng Wang, Cong Bai, Liang Sun

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团达摩院） ； College of Computer Science, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出Baguan-solar框架，融合全球天气基础模型与高分辨率静止卫星图像，实现千米级24小时辐照度预报，优于现有基准模型，降低RMSE 16.08%。

Saber: An Efficient Sampling with Adaptive Acceleration and Backtracking Enhanced Remasking for Diffusion Language Model

Saber: 一种高效的采样方法，具有自适应加速和回溯增强的重新遮蔽，用于扩散语言模型

Yihong Dong, Zhaoyu Ma, Xue Jiang, Zhiyuan Fan, Jiaru Qian, Yongmin Li, Jianha Xiao, Zhi Jin, Rongyu Cao, Binhua Li, 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（阿里云实验室） 纠错

AI总结 本文提出Saber算法，通过动态调整每步未遮蔽令牌数量和回溯机制提升代码生成的推理速度和输出质量，实验显示在多个基准上Pass@1准确率提升1.9%，推理速度提升251.4%。

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