Alibaba（阿里巴巴）

EvoTrainer: Co-Evolving LLM Policies and Training Harnesses for Autonomous Agentic Reinforcement Learning

EvoTrainer: 协同进化LLM策略与训练框架以实现自主智能体强化学习

Guhong Chen, Yingcheng Shi, Yongbin Li, Binhua Li, Xander Xu, Hu Wei, Shiwen Ni, Min Yang, Jieping Ye

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Tongyi Lab , Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； SUAT（深圳大学） 纠错

AI总结 提出EvoTrainer框架，通过协同进化LLM策略和训练端框架，基于经验反馈自动诊断、修正并积累可复用技能，在数学推理、编程竞赛和仓库级软件工程任务上匹配或超越人工设计的RL基线。

TVIR: Building Deep Research Agents Towards Text-Visual Interleaved Report Generation

TVIR：构建面向文本-视觉交错报告生成的深度研究智能体

Xinkai Ma, Zhiqi Bai, Dingling Zhang, Pei Liu, Yishuo Yuan, He Zhu, Jiakai Wang, Qianqian Xie, Yifan Zhao, Xinlong Yang, Hao Cong, Zhiheng Yao, Fengxia Xie, Zihao Xu, Haoran Xu, Zhaohui Wang, Minghao Liu, Shirong Lin, Yingshui Tan, Yuchi Xu, Wenbo Su, Zhaoxiang Zhang, Bo Zheng, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University Alibaba Group（南京大学阿里集团） 纠错

AI总结 提出TVIR基准和层次化多智能体框架，解决深度研究报告中视觉元素的事实可靠性与对齐问题。

Reward-SQL: Boosting Text-to-SQL via Stepwise Execution-Aware Reasoning and Process-Supervised Rewards

Reward-SQL：通过逐步执行感知推理和过程监督奖励提升Text-to-SQL

Yuxin Zhang, Meihao Fan, Ju Fan, Mingyang Yi, Yuyu Luo, Guoliang Li, Bin Wu, Wenchao Zhou

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云 computing） 纠错

AI总结 针对强化学习在Text-to-SQL中缺乏逐步执行感知推理和过程级奖励的问题，提出CoCTE框架和Reward-SQL方法，通过中间视图验证、结构化CTE及过程奖励模型，显著提升复杂查询的准确性和可解释性。