Alibaba（阿里巴巴）

Ripple-Pivot Search: Active Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models

波纹枢轴搜索：扩散大语言模型的主动并行解码

Yushi Ye, Xu Chen, Haoyun Jiang, Jinsong Lan, Haihong Tang, Bo Han, Ivor Tsang, Yanfeng Wang, Bo Zheng, Jiangchao Yao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学合作中位数网络创新中心） ； Alibaba Group TMLR Group（阿里巴巴集团TMLR团队） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； A*STAR CFAR and Nanyang Technological University（新加坡科研局计算科学中心和南洋理工大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出RPS方法，利用dLLM解码的波纹效应，在保持生成质量的同时，大幅提升解码速度与准确率，适用于推理及代码生成任务。

FunnelCausalNet: Funnel-aware Joint Conversion-Revenue Uplift for Multi-tier Coupon Allocation

FunnelCausalNet：面向多层优惠券分配的漏斗感知联合转化-收益 uplift 模型

Yu Zhang, Zhihan Wang, Guanlin Chen, Min Jiang, Shuai Li

机构 * AMap Alibaba Group（阿里巴巴高德集团） 纠错

AI总结 FunnelCausalNet 是一种耦合转化与价值头的 uplift 估计器，在半合成与工业数据集上均展现出优于基线的 GMV 效应误差降低及 DeltaROI 表现，为多层优惠券分配提供了漏斗感知的分配方案。

Comments 11 pages, 3 figures. Accepted at the 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2026)

Generative Video Compression Based on Hierarchical Referencing

基于分层参考的生成式视频压缩

Daowen Li, Ding Ding, Zifu Zhang, Kai Li, Ying Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出基于分层参考的生成式视频压缩方法GVCHR，通过分层结构优化潜在编码与生成重建，在多个基准数据集上较现有最优方法实现LPIPS和DISTS指标下50.5%、54.0%的BD-rate增益，视觉质量显著提升。

Measure, Don't Optimize: Forecasting Recovery in LLM Unlearning

测量，而非优化：预测大语言模型遗忘中的恢复情况

Zirui Song, Huaxing Liu, Xiang Wang, Shuai Li, Xinye Li, Lang Gao, Jinghui Zhang, Zheng Lu, Fengxian Ji, Xiaojun Chang, Xiuying Chen

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团 AMAP） 纠错

AI总结 该研究提出推理时审计方法J-Access，对398个采用8种遗忘方法的公开模型审计后发现，J-Access可评估模型残留知识恢复易感性，直接最小化J-Access无法促进真正删除，内部审计不应随意转为优化目标。

Comments In processing

simpleposter: A simple baseline for product poster generation

simpleposter: 产品海报生成的一个简单基线

Benlei Cui, Fangao Zeng, Weitao Jiang, Yuwen Zhai, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Wenxiang Shang, Pipei Huang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出SimplePoster，一种基于修复的简单框架，实现产品外观忠实保留和精确文本布局控制，实验显示其在主体保留率和文本准确性上优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR 2026

Robotic Manipulation is Vision-to-Geometry Mapping: Vision-Geometry Backbones over Language and Video Models

机器人操作是视觉到几何映射（f(v)→G）：超越语言和视频模型的视觉-几何骨干

Zijian Song, Qichang Li, Jiawei Zhou, Zhenlong Yuan, Tianshui Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis（大数据分析与处理广东省重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era人工智能实验室） ； AMAP, Alibaba（阿里妈妈实验室） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

AI总结 本文提出基于视觉-几何骨干的机器人操作方法，通过直接利用预训练的3D表示生成动作，优于传统语言或视频模型，在精确操作和零样本泛化中表现更优。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026

Diffusion Probe: Generated Image Result Prediction Using CNN Probes

扩散探针：利用CNN探针进行生成图像结果预测

Benlei Cui, Bukun Huang, Zhizeng Ye, Xuemei Dong, Tuo Chen, Hui Xue, Dingkang Yang, Longtao Huang, Jingqun Tang, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Laboratory for Statistical Monitoring and Intelligent Governance of Common Prosperity, School of Statistics and Data Science, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学统计与数据科学学院共同富裕统计监测与智能治理实验室） ； Southeast University（东南大学） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； ByteDance Inc.（字节跳动有限公司） 纠错

AI总结 本文提出Diffusion Probe框架，通过早期扩散交叉注意力分布预测最终图像质量，提升文本生成图像的效率与质量。

Comments CVPR 2026

TC-Padé: Trajectory-Consistent Padé Approximation for Diffusion Acceleration

TC-Padé：轨迹一致的Padé近似用于扩散加速

Benlei Cui, Shaoxuan He, Bukun Huang, Zhizeng Ye, Yunyun Sun, Longtao Huang, Hui Xue, Yang Yang, Jingqun Tang, Zhou Zhao, Haiwen Hong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） 纠错

AI总结 提出轨迹一致的Padé近似方法，通过有理函数建模特征演变，实现低步数下的高效扩散模型加速。

Comments CVPR 2026

Marco-Voice Technical Report

Marco-Voice技术报告

Fengping Tian, Chenyang Lyu, Xuanfan Ni, Haoqin Sun, Qingjuan Li, Zhiqiang Qian, Haijun Li, Longyue Wang, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang

机构 * Alibaba International Digital Commerce（阿里巴巴国际数字商业） 纠错

AI总结 本研究提出集成语音克隆与情感控制的Marco-Voice语音合成系统，通过说话人-情感解耦等机制构建CSEMOTIONS数据集，实现了表现力与可控性的显著提升。

Comments Technical Report. Our code and dataset are publicly available at https://github.com/AIDC-AI/Marco-Voice and https://huggingface.co/datasets/AIDC-AI/CSEMOTIONS respectively for non-commercial use only