Alibaba（阿里巴巴）

Marginal Advantage Accumulation for Memory-Driven Agent Self-Evolution

边际优势累积用于记忆驱动智能体自我进化

Mingyu Yang, Keye Zheng, Congchao Cheng, Yujie Liu, Xingkang Lu, Fan Jiang, Yefei Zheng

机构 * Alibaba International Digital Commerce Group（阿里巴巴国际数字商业集团） 纠错

AI总结 针对批量式轨迹蒸馏中跨批次证据缺失问题，提出边际优势累积（MAA）方法，通过差分信号构造、指数移动平均累积和语义身份合并，在16个设置中14个取得最佳结果，优化阶段token消耗减少约75%。

Comments 26 pages, 4 figures, 10 tables, 42 references

HydraHead: From Head-Level Functional Heterogeneity to Specialized Attention Hybridization

HydraHead：从头部级功能异质性到专业化注意力混合

Zhentao Tan, Wei Chen, Jingyi Shen, Yao Liu, Xu Shen, Yue Wu, Jieping Ye

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出HydraHead架构，沿头部维度混合全注意力和线性注意力，通过可解释性驱动的头部选择和尺度归一化融合模块，在长上下文任务中优于层级混合设计，仅用15B token训练即在512K上下文长度上提升69%。

Connect the Dots: Training LLMs for Long-Lifecycle Agents with Cross-Domain Generalization Via Reinforcement Learning

Connect the Dots：通过强化学习训练具备跨域泛化能力的长期生命周期智能体

Yanxi Chen, Weijie Shi, Yuexiang Xie, Boyi Hu, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出Connect the Dots框架，通过端到端强化学习训练LLM在长期任务中自我更新上下文并泛化到新领域，实验验证了跨域泛化能力。

Comments Work in progress; we will continuously update the codebase and arXiv version

Unified Multimodal Autoregressive Modeling with Shared Context-Visual Tokenizer is Key to Unification

统一多模态自回归建模：共享上下文-视觉分词器是实现统一的关键

Wujian Peng, Lingchen Meng, Yuxuan Cai, Xianwei Zhuang, Yuhuan Yang, Rongyao Fang, Chenfei Wu, Junyang Lin, Zuxuan Wu, Shuai Bai

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（可信具身AI研究院，复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（通义实验室，阿里公司） 纠错

AI总结 提出UniAR框架，通过单一离散视觉分词器桥接视觉理解与生成，采用并行位预测和扩散解码，在图像生成和编辑上达到最优，同时保持多模态理解竞争力。

Comments ICML2026. Project page https://sharelab-sii.github.io/uniar-web

Qwen-RobotNav Technical Report: A Scalable Navigation Model Designed for an Agentic Navigation System

Qwen-RobotNav 技术报告：为智能体导航系统设计的可扩展导航模型

Jiazhao Zhang, Gengze Zhou, Hale Yin, Yiyang Huang, Zixing Lei, Qihang Peng, Haoqi Yuan, Jie Zhang, Xudong Guo, Xiaoyue Chen, An Yang, Fei Huang, Zhibo Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Zhuoyuan Yu, Jingyang Fan, Zhixuan Liang, Pei Lin, Ye Wang, Haoyang Li, Anzhe Chen, Kun Yan, Xiao Xu, Jiahao Li, Lulu Hu, Minying Zhang, Shurui Li, Wenhu Xiao, Shuai Bai, Xuancheng Ren, Chenxu Lv, Chenfei Wu, Xiong-Hui Chen

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

AI总结 提出 Qwen-RobotNav 可扩展导航模型，通过参数化接口支持多种任务模式和可调观测参数，在15.6M样本上训练，联合视觉语言数据防止行为坍缩，在多个导航基准上取得新最优结果，并展示零样本泛化能力。