Alibaba（阿里巴巴）

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。