Alibaba（阿里巴巴）

AesRM: Improving Video Aesthetics with Expert-Level Feedback

AesRM：通过专家级反馈提升视频美学

Yujin Han, Yujie Wei, Yefei He, Xinyu Liu, Tianle Li, Zichao Yu, Andi Han, Shiwei Zhang, Tingyu Weng, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出AesRM框架，通过分解视频美学为视觉美学、视觉保真度和视觉合理性三个维度，构建了专家标注的AesVideo-Bench基准，并开发了AesRM-Base和AesRM-CoT模型，提升了视频美学评估的准确性和可解释性。

Comments 37 pages, 14 figures, 12 tables

To Diff or Not to Diff? Structure-Aware and Adaptive Output Formats for Efficient LLM-based Code Editing

要进行差异生成还是不进行差异生成？面向高效LLM代码编辑的结构感知和自适应输出格式

Wei Cheng, Yongchang Cao, Chen Shen, Binhua Li, Jue Chen, Yongbin Li, Wei Hu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； Tongyi Lab, Alibaba Group, China（通义实验室，阿里巴巴集团，中国） 纠错

AI总结 本文提出BlockDiff和FuncDiff两种结构感知差异格式及AdaEdit策略，通过减少生成复杂度提升长代码编辑效率，准确度与全代码生成相当，降低30%以上延迟和成本。

Comments Accepted in the Findings of ACL 2026

UAF: A Unified Audio Front-end LLM for Full-Duplex Speech Interaction

UAF：面向全双工语音交互的统一音频前端LLM

Yadong Li, Guoxin Wu, Haiping Hou, Biye Li

机构 * Alibaba Inc.（阿里巴巴公司） 纠错

AI总结 本文提出UAF，一种统一音频前端LLM，通过将多种语音前端任务统一为序列预测问题，提升全双工语音交互的响应速度和中断准确性。

Taxon: Hierarchical Tax Code Prediction with Semantically Aligned LLM Expert Guidance

Taxon: 基于语义对齐的LLM专家指导的层级税码预测

Jihang Li, Qing Liu, Zulong Chen, Jing Wang, Wei Wang, Chuanfei Xu, Zeyi Wen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Shenzhen)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出Taxon框架，通过语义对齐和专家指导实现层级税码预测，结合多专家架构和语义一致性模型，在实际业务中提升准确性与鲁棒性。