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Alibaba(阿里巴巴)

2026-06-16 至 2026-06-16 共收录 11
2606.16905 2026-06-16 cs.CL 新提交

Speaking the Language of Science: Toward a General-Purpose Generative Foundation Model for the Natural Sciences

说科学的语言:面向自然科学的通用生成基础模型

Mingyang Li, Yurou Liu, Jieping Ye, Bing Su, Ji-Rong Wen, Zheng Wang

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。

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2606.16897 2026-06-16 cs.CL 新提交

Contrastive-Difference CKA Reveals Concept-Specific Structural Alignment Across Language Model Architectures

对比差异CKA揭示跨语言模型架构的概念特定结构对齐

Xueping Gao

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。

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2606.16817 2026-06-16 cs.CL cs.IR 新提交

Understanding the Behaviors of Environment-aware Information Retrieval

理解环境感知的信息检索行为

Ruifeng Yuan, Chaohao Yuan, David Dai, Yu Rong, Hong Cheng, Hou Pong Chan, Chenghao Xiao

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

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2606.16771 2026-06-16 cs.LG 新提交

GD$^2$PO: Mitigating Multi-Reward Conflicts via Group-Dynamic reward-Decoupled Policy Optimization

GD$^2$PO: 通过组动态奖励解耦策略优化缓解多奖励冲突

Haotian Liu, Yihao Liu, Jingwei Ni, Siyuan Huang, Xinpeng Liu, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Ruijin Ding, Junfeng Li, Zhechao Yu, Mengyu Zhou, Hongteng Xu, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

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

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2606.15592 2026-06-16 cs.CV 新提交

DenseControl: Instance-Level Controllable Synthesis of Dense Crowd Image

DenseControl: 密集人群图像的实例级可控合成

Juncheng Wang, Lei Shang, Wang Lu, Baigui Sun, Shujun Wang

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

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2606.15532 2026-06-16 cs.CL cs.LG 新提交

EIBench: A Simulator-Based Benchmark and Turn-Credit RL for Emotion Management

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

Rongzhi Zhu, Xiang Huang, Yuchuan Wu, Rui Wang, Zequn Sun, Tao Ren, Weiyao Luo, Bingxue Qiu, Jieping Ye, Yongbin Li, Wei Hu

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。

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2606.15327 2026-06-16 cs.LG 新提交

Semantic DLM+: Improving Diffusion Language Models through Bias-variance Trade-off in Transition Kernel Design

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

Keyue Jiang, Yuxiang Wang, Yanan Zhao, Xiang Yu, Qifang Zhao, Bohan Tang, Baojian Zhou, Yanghua Xiao, Lin Qu, Xiaoxiao Xu

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。

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2606.15244 2026-06-16 cs.LG 新提交

M-CTX: Exact and Scalable Spatial Context Retrieval for Trajectory Analytics

M-CTX:用于轨迹分析的精确保可扩展空间上下文检索

Kun Ma, Qilong Han, Chengjing Song, Jingzheng Yao, Xiao Han, Yuee Zhou, Changmao Wu

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

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2606.15225 2026-06-16 cs.LG cs.AI cs.IR 新提交

Edu-Theater: A Data-Efficient Agent Framework for Scalable Learner Behavior Simulation through Staging Roll-Call

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

Weibo Gao, Qi Liu, Linan Yue, Zheng Zhang, Yichao Du, Fangzhou Yao, Ao Yu, Zhenya Huang, Shijin Wang

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

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2606.15186 2026-06-16 cs.SD cs.AI eess.AS 新提交

FreeSonic: Training-Free Temporal-Aware Decoupled Attention for Precise Audio Editing

FreeSonic: 无需训练的时序感知解耦注意力用于精确音频编辑

Yuxuan Jiang, Mingyang Han, Yusheng Dai, Andong Wang, Tianhong Zhou, Jiaxin Ye, Dongxiao Wang, Haoxiang Shi, Boyu Li, Jun Song, Cheng Yu, Bo Zheng, Weibei Dou, Zehua Chen, Jun Zhu

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

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2606.08151 2026-06-16 cs.AI 新提交

Decision-Aware Memory Cards: Counterfactual-Inspired Context Selection and Compression for Tool-Using LLM Agents

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

Xinyu Guan, Qianyang Zhao, Yuming Deng

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

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