Alibaba（阿里巴巴）

From Fixed to Free Cameras: Calibration-Free View-Robust Vision-Language-Action Model

从固定相机到自由相机：无需标定的视图鲁棒视觉-语言-动作模型

Wenhao Li, Xueying Jiang, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； HuPan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 针对真实机器人部署中相机位姿变动问题，提出CamVLA模型，解耦操控控制与相机几何，实现无标定视图鲁棒的机器人任务执行。

CanniUplift: A Holistic Framework for Mitigating Seller and Incentive Cannibalization in E-commerce Uplift Modeling

CanniUplift：缓解电商增益建模中商家蚕食与激励蚕食的整体框架

Zuwang He, Shihao Shu, Yuli Qu, Hanyu Gao, Ziliang Zhang, Diwei Chen, Xiangda Yan, Buyu Gao, Tanchao Zhu, Yumeng Li, Junxiong Zhu

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

AI总结 针对传统电商增益模型违反SUTVA的两类蚕食问题，提出含PGA、RDD和Treat-Attention的统一框架，实验与线上部署均验证其可显著提升平台增量GMV与ROI。

Comments Accepted to KDD 2026, 12 pages, 4 figures

Enhancing Large Multimodal Models in Key Information Extraction via Scene-Aware Document Synthesis

通过场景感知文档合成增强关键信息提取中的大型多模态模型

Zhipeng Xu, Zulong Chen, Qing Liu, Junhao Ji, Jinxin Hu, Yipeng Yu, Jianqiang Wan, Jun Tang, Zhao Li

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团之通义千问团队） ； Taobao and Tmall Group, Alibaba（阿里巴巴淘宝和天猫集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究关键信息提取难题，提出场景感知文档合成框架SAYRE，利用示例文档生成训练数据，引入错误驱动生成，提升Qwen3-VL骨干性能，证明该方法是改进多模态KIE的有效数据中心方法。

Geometry of Ordinal Representations in Language Models

语言模型中序数表示的几何结构

Saksham Bassi, Sharvi Tomar

机构 * Gemma Team（杰玛团队） ； Qwen Team（文生团队） 纠错

AI总结 研究在多个语言模型中测试序数任务，发现当序数变量可从令牌身份局部计算时会出现具有位置细胞特征平铺的一维流形，几何计算与架构有关，激活修补证实流形子空间集中任务相关信息。

Journal ref Mechanistic Interpretability Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 2026

Ghosts Beneath Textures: Texture-Relation Cues for Cross-Paradigm AI-Generated Image Detection

纹理之下的幽灵：跨范式人工智能生成图像检测的纹理关系线索

Haoyu Wang, Yiming Qin, Zhongjie Ba, Ziping Dong, Jishen Zeng, Peng Cheng, Kui Ren

机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究跨范式人工智能生成图像检测问题，构建基准ConImageGen，发现现有检测器跨范式泛化失败。识别跨范式取证线索，提出DTS-Det框架利用纹理关系检测，实验验证其有效性，性能达最优。

Oyster-II: Reinforcement Learning for Constructive Safety Alignment in Large Language Models

Oyster-II：大语言模型中用于建设性安全对齐的强化学习

Jiyang Guan, Yong Xie, Jun Chen, Jiexi Liu, Zipeng Ye, Defeng Li, Jiayu Shen, Jialing Tao, Hui Xue

机构 * Alibaba AAIG（阿里巴巴人工智能全球研究院） 纠错

AI总结 研究大语言模型安全等问题，指出传统策略不足。基于Oyster-I范式，提出Oyster-II框架，采用强化学习结合零强化学习范式，在多基准测试中安全维度表现出色。

Safety Testing LLM Agents at Scale: From Risk Discovery to Evidence-Grounded Verification

大规模安全测试LLM智能体：从风险发现到基于证据的验证

Yunhao Feng, Ruixiao Lin, Ming Wen, Qinqin He, Yanming Guo, Yifan Ding, Yutao Wu, Jialuo Chen, Zhuoer Xu, Xiaohu Du, Jianan Ma, Zixing Chen, Xingjun Ma, Yunhao Chen, Xinhao Deng

机构 * AntGroup（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） ； Deakin University（迪肯大学） 纠错

AI总结 提出Vera框架，通过文献驱动的风险发现、组合生成可执行安全用例和自适应执行与证据验证三阶段流水线，实现端到端自动化安全测试，在四个生产级智能体框架上发现严重漏洞，平均攻击成功率93.9%。

WorldRoamBench: An Open-World Benchmark for Long-Horizon Stability of Interactive World Models

WorldRoamBench：交互式世界模型长时稳定性的开放世界基准

Ting-Bing Xu, Jiacheng Sui, Zhe Gao, Kewei Shi, Wenjin Yang, Zhicheng Liu, Zhaoxu Sun, Mingchao Sun, Hongyu Pan, Fan Jiang, Mu Xu, Qi Fan, Yang Gao, Yong Li, Baoquan Chen

机构 * AMAP CV Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团AMAP CV实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出WorldRoamBench基准，从动作、视觉、物理和记忆四维度评估交互式世界模型的长时稳定性，包含600+测试用例，揭示现有模型在所有维度均不理想。

TryOnCrafter: Unleashing Camera Trajectories for Realistic Video Virtual Try-on via a Renderable 4D Try-on Proxy

TryOnCrafter: 通过可渲染的4D试穿代理释放相机轨迹以实现逼真的视频虚拟试穿

Hao Sun, Hao Yan, Mengting Chen, Quanjian Song, Yu Li, Juan Cao, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Sheng Tang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出TryOnCrafter，首个基于DiT的统一框架，通过可渲染4D试穿代理解耦人体与环境，实现相机可控的视频虚拟试穿，支持任意视角合成和下游应用。

Comments Project Page: https://sunhao242.github.io/TryOnCrafter_web.github.io/

Distribution Matching Distillation Meets Reinforcement Learning

分布匹配蒸馏与强化学习的结合

Dengyang Jiang, Dongyang Liu, Zanyi Wang, Qilong Wu, Liuzhuozheng Li, Hengzhuang Li, Xin Jin, David Liu, Changsheng Lu, Zhen Li, Bo Zhang, Mengmeng Wang, Steven Hoi, Peng Gao, Harry Yang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； SIAT, CAS（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； ZJUT（浙江工业大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出DMDR框架，结合奖励倾斜分布匹配与动态蒸馏策略，通过联合优化提升生成质量与可控性，优于多步生成模型。

Comments [ECCV 26] The synergy of reinforcement learning and distribution matching distillation. See more: https://github.com/vvvvvjdy/dmdr

HiSAC: Hierarchical Sparse Activation Compression for Ultra-long Sequence Modeling in Recommenders

HiSAC：用于推荐系统中超长序列建模的分层稀疏激活压缩

Kun Yuan, Junyu Bi, Daixuan Cheng, Changfa Wu, Shuwen Xiao, Binbin Cao, Jian Wu, Yuning Jiang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Renmin University（中国人民大学） 纠错

AI总结 针对推荐系统超长序列建模难题，提出HiSAC框架。通过编码交互、构建分层码本及投票机制确定偏好中心，利用注意力聚合历史信号，减少量化误差并保留长尾行为，在淘宝应用效果显著。

Generative Pseudo-Labeling for Pre-Ranking with LLMs

用于预排序的生成式伪标签与语言模型

Junyu Bi, Xinting Niu, Daixuan Cheng, Kun Yuan, Tao Wang, Binbin Cao, Jian Wu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Renmin University（中国人民大学） 纠错

AI总结 研究工业推荐系统预排序中训练与服务差异问题，提出生成式伪标签框架GPL，利用语言模型为未曝光物品生成无偏伪标签，提升点击率、推荐多样性和长尾物品发现。

BoRP: Bootstrapped Regression Probing for Scalable and Human-Aligned LLM Evaluation

BoRP：用于可扩展且符合人类偏好的大语言模型评估的自训练回归探测

Peng Sun, Xiangyu Zhang, Duan Wu, Lu Tan, Jian Lin, He Yang, Qi Qian, Yikai Wang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴Qwen业务单元） 纠错

AI总结 研究针对开放式对话AI用户满意度评估难题，提出BoRP框架。利用大语言模型潜在空间几何属性，通过极化指数自训练机制自动生成评分准则，用偏最小二乘法映射隐藏状态到连续分数，提升评估准确性与效率。

Comments This is a pre-print

TaoSR-AGRL: Adaptive Guided Reinforcement Learning Framework for E-commerce Search Relevance

TaoSR-AGRL：用于电子商务搜索相关性的自适应引导强化学习框架

Jianhui Yang, Yiming Jin, Pengkun Jiao, Chenhe Dong, Zerui Huang, Shaowei Yao, Xiaojiang Zhou, Dan Ou, Haihong Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 电商搜索中查询-产品相关性预测很关键，现有方法有局限。提出TaoSR-AGRL框架，通过规则感知奖励塑造和自适应引导重放两大创新，提升模型推理能力，在实验中表现优于基线，已成功部署。

Comments Accepted to The Web Conference (WWW) 2026, Industry Track, Oral

Journal ref Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW '26), 2026, pp. 7955-7966

IRG-MotionLLM: Interleaving Motion Generation, Assessment and Refinement for Text-to-Motion Generation

IRG-MotionLLM：用于文本到运动生成的交织运动生成、评估和细化

Yuan-Ming Li, Qize Yang, Nan Lei, Shenghao Fu, Ling-An Zeng, Jian-Fang Hu, Xihan Wei, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部人工智能与先进计算重点实验室） 纠错

AI总结 研究揭示运动评估和细化任务可促进知识流动，提出通过迭代文本-运动对话将运动生成与评估、细化紧密结合的新范式，介绍IRG-MotionLLM及训练方案，构建数据引擎，实验证明其性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

Z-Image: An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer

Z-Image: 一种基于单流扩散Transformer的高效图像生成基础模型

Image Team, Huanqia Cai, Sihan Cao, Ruoyi Du, Peng Gao, Aiming Hao, Steven Hoi, Zhaohui Hou, Shijie Huang, Dengyang Jiang, Yuming Jiang, Xin Jin, Liangchen Li, Zhen Li, Zhong-Yu Li, David Liu, Dongyang Liu, Qilong Wu, Feng Yu, Zechao Zhan, Chi Zhang, Shifeng Zhang, Ruikai Zhou, Shilin Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 提出Z-Image，一种6B参数的高效图像生成基础模型，采用可扩展单流扩散Transformer架构，通过优化数据基础设施和训练流程，仅用314K H800 GPU小时完成训练，性能媲美顶级商业模型。