Alibaba（阿里巴巴）

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。