Alibaba（阿里巴巴）

Cross-Head Attention Uplift Network with Inverse Propensity Score under Unobserved Confounding

交叉头注意力提升网络与未观测混杂下的逆倾向得分

Haoran Zhang, Chuanpu Li, Yuxin Fu, Bin Tong, Guan Wang, Bo Zheng, Feng Zhou

机构 * Center for Applied Statistics and School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学应用统计科学研究中心与统计学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出CHAUN网络和RA-IPS方法，解决提升建模中组间相似性利用和未观测混杂偏差问题，实验显示QINI评分提升高达25.6%。

Focusing on What Matters: Saliency-Harnessing Accurate Routing for Diffusion MoE

关注重要之处：面向扩散MoE的显著性引导精确路由

Haoyou Deng, Keyu Yan, Chaojie Mao, Xiang Wang, Yu Liu, Changxin Gao, Nong Sang

机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院图像处理与智能控制重点实验室） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

AI总结 针对扩散MoE中路由无法准确分配计算资源给显著令牌的问题，提出SharpMoE后训练框架，利用干净潜在特征作为无噪声引导信号，并引入轨迹路由损失，实现精确资源分配，在视觉生成中达到最优性能。

Comments ECCV 2026

Diagnosing Task Insensitivity in Language Agents

诊断语言智能体中的任务不敏感性

Jingyu Liu, Xiaopeng Wu, Kehan Chen, Chuan Yu, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘天集团） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京市大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（教育部新一代智能搜索与推荐工程研究中心） 纠错

AI总结 本文发现大语言模型在长程任务中因过度依赖训练模式而忽略任务指令，导致分布外泛化失败，并提出任务扰动负对数似然优化（Task-Perturbed NLL Optimization）来增强任务敏感性。

AIGP: An LLM-Based Framework for Long-Term Value Alignment in E-Commerce Pricing

AIGP：基于LLM的电商定价长期价值对齐框架

Chennan Ma, Yanning Zhang, Siqi Hong, Xiuchong Wang, Fei Xiao, Keping Yang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 提出AIGP框架，利用大语言模型结合领域知识与结构化数据，通过离线强化学习训练的长期价值评估器进行偏好优化，实现可解释的定价决策，在淘宝工厂的在线实验中GMV提升13.21%。

Comments Accepted by KDD 2026 Applied Data Science Track (Oral presentation)

Discovering Millions of Interpretable Features with Sparse Autoencoders

利用稀疏自编码器发现数百万可解释特征

XinYang He, Wei Wang, Bing Zhao, Xuan Ren, WenBo Li, WeiXu Qiao, Hu Wei, Lin Qu

机构 * AI DATA, Alibaba Group Holding Limited（阿里巴巴集团控股有限公司 AI DATA） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Qwen3-Instruct SAE，在Qwen3指令微调模型系列上训练稀疏自编码器，通过激活级和模型级评估揭示稀疏性-保真度权衡，并展示其在拒绝行为引导中的应用。

Erase-then-Delta Attention: Decoupling Erase and Write Addresses in Delta-Rule Linear Attention

先擦除后增量注意力：在Delta规则线性注意力中解耦擦除与写入地址

Xiao Li, Chengruidong Zhang, Hao Luo, Xi Lin, Zekun Wang, Zihan Qiu, Yunfei Mao, Langshi Chen, Man Yuan, Minmin Sun, Huiqiang Jiang, Siqi Zhang, Rui Men, Wei Hu, Gong Cheng, Bo Zheng, Dayiheng Liu, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team（Qwen团队） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出Erase-then-Delta Attention (EDA)，通过解耦擦除和写入地址，在Delta规则基础上增加选择性擦除步骤，提升循环记忆模型的记忆管理能力，在2.5B密集和MoE 25B-A2.8B模型上取得最优性能。

Perception, Verdict, and Evolution: Hindsight-Driven Self-Refining Forensics Agent for AI-Generated Image Detection

感知、判断与进化：基于事后洞察的自优化取证智能体用于AI生成图像检测

Yangjun Wu, Keyu Yan, Yu Liu, Jingren Zhou, Fei Huang, Rong Zhang, Zhou Zhao, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出ForeAgent框架，采用感知-判断架构融合多视图线索，并引入事后洞察驱动的自优化策略，通过采样-反思-进化范式持续提升检测能力，在多个基准上达到最优性能。

Comments 10 pages

The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards

验证地平线：编码智能体奖励没有银弹

Binghai Wang, Chenlong Zhang, Dayiheng Liu, Jiajun Zhang, Jiawei Chen, Mingze Li, Mouxiang Chen, Rongyao Fang, Siyuan Zhang, Xuwu Wang, Yuheng Jing, Zeyao Ma, Zeyu Cui

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

AI总结 本文指出，随着编码智能体能力增强，验证解决方案比生成更难，并沿可扩展性、忠实性和鲁棒性三个维度分析验证信号质量，通过四种奖励构建实验表明验证必须与生成器共同进化。

Comments Authors are listed alphabetically by their first names

Wan-Streamer v0.1: End-to-end Real-time Interactive Foundation Models

Wan-Streamer v0.1: 端到端实时交互基础模型

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Wei Wang, Yupeng Shi, Mengyang Feng, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chen Liang, Cheng Yu, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuzheng Wang, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出Wan-Streamer，一种原生流式、端到端的交互基础模型，通过单一Transformer联合建模语言、音频和视频，实现低延迟全双工音视频交互，无需外部模块。

Comments Website: https://wan-streamer.com