Alibaba（阿里巴巴）

Whisper-Aware LLM: Self-Supervised Uncertainty Learning for Robust Whispered Speech Recognition

感知耳语的大语言模型：用于鲁棒耳语语音识别的自监督不确定性学习

Gaopeng Xu, Zhenyu Wang, Zheng Xue, Yinfeng Xia, Haitao Yao

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） 纠错

AI总结 本文提出Whisper-Aware LLM框架，通过自监督学习量化声学信号缺陷并结合置信融合解码机制，在AISHELL6-Whisper数据集上将耳语语音识别的CER相对降低17%，幻觉率降至4.5%，达到最优性能。

Can Released LLM Vocabularies Support Token-Level Estimation of Hidden Corpora?

已发布的大语言模型词汇表能否支持隐藏语料库的词元级估计？

Qingjie Zhang, Xingzhang Ren, Zixuan Chen, Jinfeng Li, YueFeng Chen, Yitong Yang, Hui Xue, Dayiheng Liu, Han Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究针对隐藏语料库的词元级估计问题，提出分位数引导密度估计（QGDE）方法，利用已发布的LLM分词器词汇表实现了低误差的细粒度语料估计，为相关任务提供了新的有效信号来源。

Auditing Chinese Web-scale Corpora via Sampled BPE Token Statistics

通过采样BPE词元统计审计中文网页规模语料库

Qingjie Zhang, Ziqi Tang, Jie Zhang, Gelei Deng, Jinfeng Li, YueFeng Chen, Yitong Yang, Hui Xue, Tianwei Zhang, Han Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； SiliconProspect AI（硅景人工智能） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 针对中文网页污染审计的三项挑战，提出Sampled-BPE轻量级审计流程，在大幅降低运行时间和内存消耗的同时保持精度，审计多类语料库并发布分层中文网页词元数据集。

UniScale: Synergistic Entire Space Data and Model Scaling for Search Ranking

联合模型参数缩放与通用域数据集成用于电商搜索排序

Liren Yu, Caiyuan Li, Feiyi Dong, Tao Zhang, Zhixuan Zhang, Dan Ou, Haihong Tang, Bo Zheng

机构 * Taobao \& Tmall Group of Alibaba Hangzhou China ； Taobao \& Tmall Group of Alibaba Beijing China ； Taobao \& Tmall Group of Alibaba 纠错

AI总结 提出UniScale框架，通过联合数据缩放（ES$^3$样本构建系统）和模型设计（HHSFT异构层次融合Transformer），解决工业搜索中仅增大模型参数或调整架构带来的性能瓶颈，在电商搜索平台上实现购买量提升1.70%、GMV提升2.04%。

Comments Accepted at CIKM 2026

SynBoost: A Synergistic Framework for Fast Sampling of Diffusion Models

SynBoost：用于扩散模型快速采样的协同框架

Hu Yu, Hao Luo, Xueyang Fu, Jie Huang, Fan Wang, Feng Zhao

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） 纠错

AI总结 本研究针对扩散模型采样速度慢的问题，提出无需训练的SynBoost框架，通过双误差解耦策略缓解离散化与近似误差，可与现有采样器集成并提升速度与生成质量，在少步数场景中效果显著。