Alibaba（阿里巴巴）

Compositional Skill Routing for LLM Agents: Decompose, Retrieve, and Compose

面向LLM智能体的组合技能路由：分解、检索与组合

Xueping Gao

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

AI总结 提出SkillWeaver框架，通过迭代技能感知分解（SAD）将复杂查询分解为原子子任务，检索对应技能并组合为可执行计划，在CompSkillBench上验证了分解质量是主要瓶颈，SAD将分解准确率提升32.7%。

Beyond Domains: Reusing Web Skills via Transferable Interaction Patterns

超越领域：通过可迁移交互模式重用网络技能

Shiqi He, Yue Cui, Feijie Wu, Xinyu Ma, Jiaheng Lu, Yaliang Li, Bolin Ding, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Purdue University（普渡大学） ； McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出SkillMigrator代理，通过学习可迁移交互模式（TIP）匹配布局结构而非元素引用，实现跨站点技能重用，在WebArena和Mind2Web上成功轨迹的LLM动作数减少8-10%。

IndustryBench-MIPU: Benchmarking Multi-Image Attribute Value Extraction for Industrial Products

IndustryBench-MIPU：面向工业产品的多图像属性值提取基准

Haonan Qi, Jin Cao, Yongqi Zhang, Xintong Wang, Weidong Tang, Bin Chen, Chengfu Huo, Haojun Pan, Hengyu You, Jing Li, Yingde Wang, Liang Ding

机构 * Multimodal and Industrial AI Team（多模态与工业AI团队） ； Taobao&Tmall, Alibaba Group（淘宝&天猫，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出首个多图像工业产品理解基准IndustryBench-MIPU，通过结构化属性提取任务评估多模态大模型在规格表、铭牌、技术图纸上的文本识别、视觉推理、领域知识和跨图像证据整合能力，发现多图像完整性是核心瓶颈。

Rethinking Cross-Layer Information Routing in Diffusion Transformers

重新思考扩散变换器中的跨层信息路由

Chao Xu, Maohua Li, Qirui Li, Yixuan Xu, Yanke Zhou, Yunhe Li, Cuifeng Shen, Hanlin Tang, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Shao-Qun Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文研究了扩散变换器中跨层信息流动的问题，通过系统性的实证分析，识别了传统残差加法的三个具体症状，并提出了扩散适应性路由（DAR）方法，以实现可学习、时间步适应和非递增的子层输出聚合，从而提升模型性能。

FUSER: Feed-Forward MUltiview 3D Registration Transformer and SE(3)$^N$ Diffusion Refinement

FUSER: 前馈多视图3D配准Transformer与SE(3)^N扩散精化

Haobo Jiang, Jin Xie, Jian Yang, Liang Yu, Jianmin Zheng

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出FUSER，首个前馈多视图配准Transformer，在统一潜在空间中直接预测全局位姿，避免成对匹配；并引入SE(3)^N扩散精化框架FUSER-DF以校正估计。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Oral)

Branch-and-Browse: Efficient and Controllable Web Exploration with Tree-Structured Reasoning and Action Memory

Branch-and-Browse：具有树状推理与动作记忆的高效可控网页探索

Shiqi He, Yue Cui, Xinyu Ma, Yaliang Li, Bolin Ding, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； McMaster University（麦马斯特大学） 纠错

AI总结 提出Branch-and-Browse框架，通过树状结构化推理、网页状态重放和页面动作记忆，实现LLM网页代理的高效可控多分支探索，在WebArena上成功率35.8%，执行时间降低40.4%。

Blueprint First, Model Second: A Framework for Deterministic LLM Workflow

蓝图优先，模型其次：确定性LLM工作流框架

Libin Qiu, Yuhang Ye, Zhirong Gao, Xide Zou, Junfu Chen, Ziming Gui, Weizhi Huang, Xiaobo Xue, Wenkai Qiu, Kun Zhao

机构 * Alibaba（阿里巴巴） 纠错

AI总结 提出“蓝图优先，模型其次”框架，通过将工作流逻辑解耦为源代码蓝图并由确定性引擎执行，LLM仅处理子任务，在TravelPlanner上最终通过率提升97.6%，约束违反减少96.0%。

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