Alibaba（阿里巴巴）

DaX: Learning General Pathology Representations Across Scales

DaX: 跨尺度的通用病理学表示学习

Bokai Zhao, Yiyang Zhang, Long Bai, Tai Ma, Hanqing Chao, Minfeng Xu

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Hupan Lab（虎斑实验室） 纠错

AI总结 提出病理视觉基础模型DaX，通过改进DINOv3自监督学习，结合连续放大训练、跨尺度组织视图等设计，在44个公开数据集的161项临床任务上取得最佳平均性能。

BiEAR: A Human Auditory-Inspired Adaptive Binaural Front-end for Multi-Speaker Localisation and Distance Estimation

BiEAR: 一种受人类听觉启发的自适应双耳前端，用于多说话人定位和距离估计

Hanyu Meng, Eliathamby Ambikairajah, Vidhyasaharan Sethu, Qiquan Zhang, Haizhou Li

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Tongyi Speech Lab, Alibaba Group（通义语音实验室，阿里巴巴集团） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出受人类听觉启发的自适应双耳前端BiEAR，通过神经控制器动态调整滤波器组频率选择性，提升多说话人定位和距离估计的准确性与鲁棒性。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills

Socratic-SWE：通过轨迹衍生智能体技能实现自我进化的编码智能体

Chuan Xiao, Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang, Lin Qu

机构 * AI Data, Alibaba Group（阿里云数据） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出Socratic-SWE闭环自进化框架，通过将智能体历史求解轨迹蒸馏为结构化技能，生成针对性修复任务，实现编码智能体的持续自我改进。

Comments 21 pages, 5 figures. Under review

LoomVideo: Unifying Multimodal Inputs into Video Generation and Editing

LoomVideo: 统一多模态输入到视频生成与编辑

Jianzong Wu, Hao Lian, Jiongfan Yang, Dachao Hao, Ye Tian, Yunhai Tong, Jingyuan Zhu, Biaolong Chen, Qiaosong Qi, Aixi Zhang, Wanggui He, Mushui Liu, Jinlong Liu, Pipei Huang, Hao Jiang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出LoomVideo，一种5B参数的高效统一架构，通过多模态大语言模型和零开销Scale-and-Add条件机制，实现视频生成与编辑，显著降低计算复杂度并加速推理。

SegMoTE: Token-Level Mixture of Experts for Medical Image Segmentation

SegMoTE: 用于医学图像分割的令牌级混合专家模型

Yujie Lu, Jingwen Li, Sibo Ju, Yanzhou Su, he yao, Yisong Liu, Min Zhu, Junlong Cheng

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴 DAMO 院） 纠错

AI总结 提出SegMoTE框架，通过令牌级混合专家机制和渐进式提示令牌化，在极低标注成本下实现医学图像分割的跨模态自适应与SOTA性能。

CoQuIR: A Comprehensive Benchmark for Code Quality-Aware Information Retrieval

CoQuIR：面向代码质量感知信息检索的综合基准

Jiahui Geng, Fengyu Cai, Shaobo Cui, Qing Li, Liangwei Chen, Chenyang Lyu, Haonan Li, Derui Zhu, Walter Pretschner, Heinz Koeppl, Fakhri Karray

机构 * Linköping University（林波伊大学） ； MBZUAI（麦肯锡人工智能研究院） ； TU Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； University of Groningen（Groningen大学） ； Google Tokyo（东京Google） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； TU Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 提出首个大规模多语言代码质量感知检索基准CoQuIR，涵盖正确性、效率、安全性和可维护性四维度，通过细粒度标注和两个质量中心指标评估23个模型，发现顶尖模型常无法区分有缺陷代码，并探索了训练方法以提升质量感知能力。