Alibaba（阿里巴巴）

OmniEncoder: See, Hear, and Feel Continuous Motion Like Humans With One Encoder

OmniEncoder: 通过一个编码器实现如同人类般连续的视觉、听觉与触觉感知

Detao Bai, Shimin Yao, Weixuan Chen, Chengen Lai, Yuanming Li, Zhiheng Ma, Xihan Wei

机构 * Tongyi Lab Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 OmniEncoder通过统一的Transformer架构，在共享潜在空间中对视觉和音频信号以25fps对称嵌入，解决多模态解耦与计算效率问题，提升连续视觉理解任务性能。

MAD-OPD: Breaking the Ceiling in On-Policy Distillation via Multi-Agent Debate

MAD-OPD: 突破基于策略的蒸馏的天花板：多智能体辩论

Jianze Wang, Ying Liu, Jinlong Chen, Xuchun Hu, Qilong Zhang, Yu Cao, Jun Wang, Hua Yang, Yong Xie, Qianglong Chen

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 MAD-OPD通过多智能体辩论机制突破单教师限制，提出多教师辩论框架和基于任务的分歧原理，提升代理任务和代码生成性能。

Comments Preprint. 9-page main paper + appendix. 8 figures, 7 tables. Code: https://github.com/chiefovoavicii/MAD-OPD

GIFT: Guided Fine-Tuning and Transfer for Enhancing Instruction-Tuned Language Models

GIFT：指导微调与迁移以增强指令微调语言模型

Zhiwen Ruan, Yichao Du, Jianjie Zheng, Longyue Wang, Yun Chen, Peng Li, Jinsong Su, Yang Liu, Guanhua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 GIFT通过整合指令模型的指导信息，提升指令微调语言模型的任务适应能力，实验显示其在数学和知识密集型基准上优于直接微调和迁移基线。

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