Alibaba（阿里巴巴）

RynnValue: Scaling Robotic Value Foundation Models with Temporal Distance

RynnValue：基于时间距离扩展机器人价值基础模型

Dongchi Huang, Hongyin Zhang, Bohan Hou, Siteng Huang, Zhian Su, Hang Guo, Tong Lu, Zhaofeng Xu, Jiahao Tang, Jianfei Yang, Donglin Wang, Peixi Peng, Mingxiu Chen, Deli Zhao, Xin Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院（阿里巴巴集团）） ； Hupan Lab（湖畔实验室） 纠错

AI总结 该研究提出开源机器人价值基础模型 RynnValue，以时间距离为监督目标，在多维度超越现有方法，可提升机器人策略的真实世界任务成功率并实现零样本泛化。

Comments 23 pages, 5 figures

DUET: A Diversity-Quality Duet of Distillation Experts for Two-Step Video Generation

DUET：用于两步视频生成的蒸馏专家的多样性-质量二重奏

Zian Li, Litong Gong, Borui Liao, Pengfei Liu, Xinyu Wang, Xinyuan Wei, Yifan Gao, Tiezheng Ge, Muhan Zhang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究提出DUET模型，通过噪声级专家二重奏协调两步视频生成中质量与多样性的权衡，经改进的DUET+进一步提升质量并保留多样性优势，效果显著。

RL-Native Distillation: Exploiting Scored Trajectories for Few-Step Image Generation

原生强化学习蒸馏：利用带分数轨迹实现少步图像生成

Yuhan Li, Fangao Zeng, Sicong Kang, Mengfei Xu, Hao Zhou, Wei Li, Pipei Huang, Bingbing Ni

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Taobao & Tmall group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 该研究提出REST框架，将RL与蒸馏联合训练，通过AMD优化，实现少步无CFG图像生成，性能优于40步RL教师，成本低、迭代少。

Beyond Solvability: Task Learnability as a Static Prior for LLM RL Post-Training

超越可解性：任务可学习性作为大语言模型强化学习后训练的静态先验

Ting Zhou, Zhenqing Ling, Daoyuan Chen, Qianli Shen, Yilun Huang, Ying Shen, Yaliang Li

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究提出TrajVal估计任务可学习性，将其作为静态先验用于LLM的RL后训练任务采样，可提升数据效率并与在线调度方法互补。

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

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Business Arena: Benchmarking LLM Agents in a Realistic Marketplace

商业竞技场：在现实市场中对大语言模型智能体进行基准测试

Yijun Pan, Yukun Lian, Kunyu Shi, Junbo Li, Hongwei Xue, Sicong Xie, Guannan Zhang, Xiaoying Xing

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 研究人员推出Business Arena测试平台，评估15个前沿LLM智能体在跨境商店运营中的表现，发现其平均最终净资产差9倍，最优模型仍逊于人类策略，为商业智能体评估提供了现实测试基准。

PACE: A Playback-Aligned Context Engine for LLM-Based Full-Duplex Voice Dialogue

PACE：面向基于大语言模型的全双工语音对话的播放对齐上下文引擎

Shibo Wang, Zicheng Zhang, Libo Wang, Junfeng Ma

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究针对全双工语音对话的生成上下文错位问题，提出了中间件层PACE，通过将模型上下文锚定到客户端播放边界解决该问题，在GCM-Bench等数据集上验证了其有效性。

Learning an Interior Layout Policy in a Domain Specific Language Action Space

在领域特定语言动作空间中学习室内布局策略

Yuhao Lu, Weichen Zhang, Wenyi Xiao, Haohui Chen, Yiyun Fei

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

AI总结 针对现有室内布局生成方法的缺陷，该研究提出基于LLM的LayoutDSL框架，通过领域特定语言动作空间学习布局策略，结合数据集构建与强化学习优化，显著提升了布局的空间合理性与设计逻辑性。