Alibaba（阿里巴巴）

It's the humans, not the data: Geopolitical bias in LLMs originates in post-training, amplified by the language of the prompt

是人类，而非数据：LLM中的地缘政治偏见源于后训练，并通过提示语言放大

Stuart Bladon, Brinnae Bent

机构 * Alibaba（阿里巴巴） ； seven AI labs（七家人工智能实验室） 纠错

AI总结 研究发现大语言模型的地缘政治偏见主要源于后训练阶段而非预训练，且偏见方向与模型开发者所在国一致，提示语言会放大该偏见。

Comments 12 pages, 6 figures, 2 tables, 3 appendices. Code and scenario bank: https://github.com/recozers/LLM-Bias

From Correctness to Preference: A Framework for Personalized Agentic Reinforcement Learning

从正确性到偏好：个性化智能体强化学习框架

Ranxu zhang, zeyang li, Jiacheng Huang, Rui Zhang, Xiaozhou Xu, sun zhe, Yanyong Zhang, Chao Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出PARPO框架，通过解耦通用任务奖励与个性化偏好奖励，结合偏好解耦奖励模型和偏好对齐技能演化图记忆，实现个性化智能体强化学习。

Comments 34 pages, 7 figures, Under Review

Visually-Guided Policy Optimization for Multimodal Reasoning

视觉引导的多模态推理策略优化

Zengbin Wang, Feng Xiong, Liang Lin, Xuecai Hu, Yong Wang, Yanlin Wang, Man Zhang, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； SYSU（南方科技大学） ； BUPT（北京邮电大学） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型在推理中视觉关注不足和时序遗忘问题，提出视觉引导策略优化（VGPO）框架，通过视觉注意力补偿机制和双粒度优势重加权策略增强视觉聚焦，提升多模态推理性能。

Comments Accepted to ACL 2026, https://github.com/wzb-bupt/VGPO

UniReg: A Universal Model for Controllable CT Image Registration

UniReg: 一种用于可控CT图像配准的通用模型

Zi Li, Jianpeng Zhang, Tai Ma, Tony C. W. Mok, Yan-Jie Zhou, Zeli Chen, Xianghua Ye, Le Lu, Cheng Chen, Dakai Jin

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； The First Affiliated Hospital of Zhejiang University（浙江大学第一附属医院） 纠错

AI总结 提出UniReg，首个条件统一模型，通过整合解剖结构先验、配准类型约束和实例特征，实现多场景CT图像配准的精确性和泛化性。