Alibaba（阿里巴巴）

An Empirical Study of Training Pixel-Space Text-to-Image Diffusion Models

像素空间文本到图像扩散模型训练的实证研究

Dengyang Jiang, Ruoyi Du, Zhennan Chen, Dongyang Liu, Zanyi Wang, Mingzhe Zheng, Xiangpeng Yang, Huanqia Cai, Aiming Hao, Yuming Jiang, Peng Gao, Harry Yang, Steven Hoi

机构 * Alibaba Token Hub（阿里巴巴令牌中心） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本文通过实证研究提出潜空间到像素空间的训练策略，确定关键设计选择，使像素空间文本到图像扩散模型性能媲美或超越潜空间模型，且推理加速3.18至4.75倍，为相关研究提供实用指南。

Comments Z-Image-Pixel & Empirical Insight of Training Pixel-Space Diffusion Models

Ask, Condition or Abstain: Reinforcement Learning for Missing-Premise Reasoning

询问、条件化或弃权：针对缺失前提推理的强化学习

Yongqi Tong, Zhenyu Zhang, Zimi Liu, Kewei Fu, Mingli Song, Haofei Zhang, Junshao Zhang, Hong Zhu, Jiang-Ming Yang, Xin Zhang, Jianshe Li

机构 * Ant International（蚂蚁国际） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Dingtalk, Alibaba Group（阿里巴巴集团钉钉） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本研究提出ACA-RL框架，结合MPB基准，训练模型应对缺失前提的推理任务，可询问、条件化或弃权，提升欠定问题处理能力。

D2-ScaleAgent: Dual-Dimensional Scaling for Long Document Understanding

D2-ScaleAgent：面向长文档理解的双维度缩放方法

Hao Zhang, Longrong Yang, Lunhao Duan, Ziyang Wang, Qing-Guo Chen, Shanshan Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态RAG长文档理解方法缺乏动态计算缩放能力的问题，提出D2-ScaleAgent双维度缩放智能体框架，在相关基准上取得良好效果。

Executable Code Knowledge: Code as a Native, Validation-Carrying Knowledge Representation for AI Coding Agents

可执行代码知识：作为AI编码智能体原生、带验证的知识表示的代码

Xueping Gao

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

AI总结 该研究提出可执行代码知识（ECK）及其单元ECKU，构建Python原型验证其在编码智能体任务中的效果，支持源绑定、验证等功能，为AI编码智能体提供了混合架构方案。

Comments 11 pages. Submitted to AgenticDev 2026, co-located with ASE 2026

Efficient Audio-Visual Generation via Synchrony-Aware Cross-Modal Sparse Attention

基于同步感知跨模态稀疏注意力的高效视听生成

Shengchuan Gao, Teng Hu, Bohao Feng, Luchen Li, Wenqiang Wang, Hongqian Deng, Ran Yi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Alibaba Cloud Computing（阿里巴巴云计算） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出同步感知加速框架，通过受保护的稀疏注意力策略在保留视听生成质量与同步性的同时提升推理效率。

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

Pushing the Limits of High-Resolution Weather Forecasting through Data Scaling

通过数据缩放推动高分辨率天气预报的极限

Yang Zhao, Peisong Niu, Tian Zhou, Ziqing Ma, Guanlong Ma, Rong Jin, Huiling Yuan, Liang Sun

机构 * State Key Laboratory of Severe Weather Meteorological Science and Technology, Nanjing University（南京大学灾害性天气气象科技国家重点实验室） ； School of Atmospheric Science, Nanjing University（南京大学大气科学学院） ； Ant Healthcare, Ant Group（蚂蚁集团蚂蚁医疗） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 纠错

AI总结 该研究针对高分辨率天气预报的 data bottleneck，提出BaguanHR框架，通过变量级超分辨率合成高分辨率数据，使预报性能超越现有方法，且数据量与预报误差呈幂律关系。

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