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。

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