Alibaba（阿里巴巴）

LongMedBench: Benchmarking Medical Agents for Long-Horizon Clinical Decision-Making

LongMedBench：用于长期临床决策的医疗智能体基准测试

Zihan Xu, Yanzhen Chen, Xiaocheng Zhang, Zhiting Fan, Weiqi Zhai, Hongxia Xu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Transvascular Implantation Devices Research Institute（血管内植入装置研究所） 纠错

AI总结 介绍基于EHR的LongMedBench基准，用于长期临床决策。构建含多患者多事件数据集，提出评估分类法。实验表明大语言模型在隐式时间推理有挑战，RAG和智能体记忆系统对信息检索有帮助，决策任务性能依赖模型即时上下文。

Comments Submitted manuscript prior to peer review in MICCAI 2026

RynnWorld-Teleop: An Action-Conditioned World Model for Digital Teleoperation

RynnWorld-Teleop：用于数字遥操作的动作条件世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Hangyu Li, Biao Gong, Kehan Li, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究针对机器人学习数据收集瓶颈，提出数字遥操作范式，用生成世界模型解耦数据收集与物理约束。以RynnWorld-Teleop系统实现，含多种技术，能实时生成，训练策略可零样本转移，还能增强数据集，是高保真可扩展数据引擎。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-Teleop.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-Teleop

Enabling Agents to Communicate Entirely in Latent Space

使智能体能够在潜在空间中完全交流

Zhuoyun Du, Runze Wang, Huiyu Bai, Zouying Cao, Xiaoyong Zhu, Yu Cheng, Bo Zheng, Wei Chen, Haochao Ying

机构 * State Key Lab of CAD&CG（CAD与CG国家重点实验室） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Medical Imaging Artificial Intelligence（浙江医学影像人工智能重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出Interlat方法，通过利用LLM的连续隐藏状态实现智能体间的潜在空间通信，实验表明其在跨异构模型中表现优异，提升了推理速度并保持性能。

Comments Accepted to ACL 2026