Alibaba（阿里巴巴）

FineVLA: Fine-Grained Instruction Alignment for Steerable Vision-Language-Action Policies

FineVLA：面向可操控视觉-语言-动作策略的细粒度指令对齐

Xintong Hu, Xuhong Huang, Jinyu Zhang, Yutong Yao, Yuchong Sun, Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Sicheng Xie, Yitao Liu, Junhao Chen, Yixuan Chen, Yingming Zheng, Shuai Bai, Tao Yu

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） 纠错

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

Optimizing LLM Inference: Fluid-Guided Online Scheduling with Memory Constraints

优化大语言模型推理：带有内存约束的流引导在线调度

Ruicheng Ao, Gan Luo, David Simchi-Levi, Xinshang Wang

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） 纠错

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: Self-Memory Policy Optimization for Long-Horizon Agents

MemPO：面向长时程智能体的自我记忆策略优化

Ruoran Li, Xinghua Zhang, Haiyang Yu, Shitong Duan, Xiang Li, Wenxin Xiang, Chonghua Liao, Xudong Guo, Yongbin Li, Jinli Suo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

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。

Cross-modal Identity Mapping: Minimizing Information Loss in Modality Conversion via Reinforcement Learning

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

Haonan Jia, Shichao Dong, Xin Dong, Zenghui Sun, Jin Wang, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Kaifu Zhang

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） 纠错

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

A Survey on 3D Skeleton Based Person Re-Identification: Taxonomy, Advances, Challenges, and Interdisciplinary Prospects

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

Haocong Rao, Chunyan Miao

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） 纠错

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: Disaggregated Multi-Task Agentic RL Training at Scale

RollArt: 可分解的多任务智能体强化学习规模化训练

Wei Gao, Yuheng Zhao, Tianyuan Wu, Shaopan Xiong, Weixun Wang, Dakai An, Lunxi Cao, Dilxat Muhtar, Zichen Liu, Haizhou Zhao, Ju Huang, Siran Yang, Yongbin Li, Wenbo Su, Jiamang Wang, Lin Qu, Bo Zheng, Wei Wang

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） 纠错

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

Concrete Subspace Learning based Interference Elimination for Multi-task Model Fusion

基于具体子空间学习的多任务模型融合干扰消除

Anke Tang, Xianglin Luo, Li Shen, Yong Luo, Liang Ding, Han Hu, Bo Du, Dacheng Tao

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） 纠错

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。