Alibaba（阿里巴巴）

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

RoadBench: Benchmarking MLLMs on Fine-Grained Spatial Understanding and Reasoning under Urban Road Scenarios

RoadBench: 在城市道路场景下对多模态大语言模型进行细粒度空间理解与推理的基准测试

Jun Zhang, Xin Zhang, Jie Feng, Long Chen, Junhui Wang, Zhicheng Liu, Depeng Jin, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系、北京信息科学与技术国家研究中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

AI总结 针对城市复杂场景中多模态大语言模型在细粒度空间理解与推理能力上的不足，提出RoadBench基准，包含8个任务、3040个测试用例，通过鸟瞰图和第一人称视角图像评估模型性能，揭示现有模型在此类任务上的显著缺陷。

Comments Accepted by ECCV 2026, the code and data are publicly available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/RoadBench