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说科学的语言：面向自然科学的通用生成基础模型
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院）
AI总结 提出LOGOS模型，通过统一科学语法将异构任务转化为自回归框架中的下一个词预测，在多个科学任务上匹配或超越领域专用基线，验证了“一模型适用于所有”的可行性。
对比差异CKA揭示跨语言模型架构的概念特定结构对齐
机构 * Alibaba Cloud（阿里云）
AI总结 提出对比差异CKA（CKA_Delta）方法，发现不同LLM架构在概念表示上存在几何收敛与功能可迁移性分离的现象，能有效区分概念特定相似性与通用相似性。
理解环境感知的信息检索行为
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
AI总结 通过强化学习使LLM适应不同检索器的查询策略，发现不同检索器偏好不同查询风格，并提出分支式滚动技术提升训练稳定性。
Comments ACL 2026 Main
GD$^2$PO: 通过组动态奖励解耦策略优化缓解多奖励冲突
机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴通义千问大模型应用团队） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University（北京大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出GD$^2$PO算法，通过冲突感知过滤机制屏蔽奖励不一致的rollout，并结合查询级重加权，解决多奖励优化中的信号抵消问题，提升RL训练效率。
Comments 24 pages, 9 figures
DenseControl: 密集人群图像的实例级可控合成
机构 * the Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tongyi lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出DenseControl管道，通过隔离对象嵌入图和隐式尺度嵌入策略，实现密集人群图像中实例位置、大小、背景、风格和属性的精确控制，在合成质量和下游应用中达到最优。
Comments Accepted to IEEE TMM
EIBench: 基于模拟器的基准测试和用于情绪管理的回合信用强化学习
机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Qwen-Character Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen-Character团队）
AI总结 提出EIBench模拟器基准，包含2222个场景，通过2x2分类（支持、防御、修复、魅力）评估多轮情绪管理；并设计CTC-GRPO方法利用逐轮状态更新作为密集反馈，提升模型情绪智能。
语义DLM+：通过转移核设计中的偏差-方差权衡改进扩散语言模型
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Fudan University（复旦大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 本文通过分析泛化误差的三个关键因素，提出SemDLM+模型，通过全局转移和语义频率惩罚解决语义盆地问题，在LM1B和OpenWebText上提升了训练动态和生成质量。
M-CTX：用于轨迹分析的精确保可扩展空间上下文检索
机构 * Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 提出M-CTX框架，将空间上下文构建转化为空间数据库查询，通过索引加速实现226倍加速，解决轨迹预测中上下文构建的系统瓶颈。
Comments 14 pages, 10 figures, 12 tables. Submitted to ICDE 2027
Edu-Theater: 一种通过点名排演实现可扩展学习者行为模拟的数据高效智能体框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； Southeast University（东南大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； iFLYTEK Co., Ltd.（科大讯飞股份有限公司）
AI总结 提出Edu-Theater框架，通过构建群体水平能力先验和少量诊断查询，利用LLM智能体模拟学习者行为，在减少数据需求的同时提高模拟精度，并增强下游自适应测试等应用。
Comments LLM Agent, Educational Data Mining, Data Synthesis, Human Simulation
FreeSonic: 无需训练的时序感知解耦注意力用于精确音频编辑
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Monash University（蒙纳士大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出FreeSonic，一种无需训练的框架，利用基于Rectified Flow的TangoFlux模型，通过优化反转-逆过程、联合文本-音频注意力图以及调度注意力解耦，实现精确且一致的音频编辑，同时保持背景保真度。
Comments Accepted at Interspeech 2026
决策感知记忆卡：用于工具使用LLM智能体的反事实启发式上下文选择与压缩
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 提出CICL决策感知上下文层，通过构建上下文图、评分单元效用并打包为记忆卡，提升工具使用LLM智能体在行动时的证据选择与压缩能力，在SWE-bench验证集上实现检索命中率提升。
Comments 15 pages, 2 figures, 8 tables. Code is available at https://github.com/stephen-guan-researcher/CICL; Qwen-QLoRA adapter is available at https://huggingface.co/XinyuGuan/CICL
FineVLA：面向可操控视觉-语言-动作策略的细粒度指令对齐
机构 * XLANG Lab, The University of Hong Kong（XLANG实验室，香港大学） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（通义团队，阿里巴巴公司）
AI总结 提出FineVLA框架，通过构建细粒度数据集和训练策略，在保持任务成功率的同时实现机器人动作的细粒度可控性。
Comments 26 pages, 7 figures, 25 tables
优化大语言模型推理：带有内存约束的流引导在线调度
机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 本文提出流引导在线调度方法，通过等待阈值算法和嵌套等待算法，在内存约束下优化大语言模型推理的延迟和容量，减少过载时的延迟。
Comments 79 pages, 20 figures
MemPO：面向长时程智能体的自我记忆策略优化
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室）
AI总结 提出自我记忆策略优化算法(MemPO)，让智能体自主管理记忆，通过基于记忆有效性的信用分配机制选择性保留关键信息，在减少令牌消耗的同时提升任务性能。
TaoSR1：电商相关性搜索的思考模型
机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团）
AI总结 本文提出TaoSR1框架，通过CoT引导的监督微调、离线采样与DPO优化，解决电商搜索中相关性预测的推理误差与幻觉问题，实现高效部署。
Journal ref KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2, 2026
跨模态身份映射：通过强化学习最小化模态转换中的信息损失
机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团（阿里巴巴）） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 提出跨模态身份映射（CIM）框架，利用强化学习优化图像描述，通过检索一致性度量信息损失，无需额外标注，显著提升关系推理能力。
Comments Accepted to CVPR 2026
基于3D骨架的行人重识别综述：分类、进展、挑战与跨学科前景
机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University (NTU), Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院，新加坡） ； Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY), NTU, Singapore（老龄化积极生活卓越研究中心（LILY），南洋理工大学，新加坡） ； Alibaba-NTU Global e-Sustainability CorpLab (ANGEL), NTU, Singapore（阿里巴巴-南洋理工大学全球可持续发展企业实验室（ANGEL），南洋理工大学，新加坡）
AI总结 本文系统综述了基于3D骨架的行人重识别方法，提出了手工、序列和图建模三类分类法，并评估了监督、自监督和无监督学习范式下的最新技术，最后讨论了关键挑战与跨学科应用前景。
Comments Accepted by IJCAI 2026. A curated collection of valuable resources is available at https://github.com/Kali-Hac/3D-SRID-Survey
RollArt: 可分解的多任务智能体强化学习规模化训练
机构 * HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tongyi Lab, Alibaba（阿里云实验室）
AI总结 提出RollArt系统，通过将强化学习流水线分解到异构硬件上，实现多任务智能体RL的高效训练，相比现有系统减少1.31-2.05倍训练时间。
Comments 19 pages, 15 figures
基于具体子空间学习的多任务模型融合干扰消除
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology（北京理工大学信息与电子学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出连续松弛离散子空间学习方法，通过元学习框架识别低维共享子空间，解决多任务模型融合中的参数冲突问题，在视觉和语言任务上验证有效性。
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