Alibaba（阿里巴巴）

Re$^3$Cap: Retrieval-Guided Refinement for Image Captioning Enhancement via Reinforcement Learning

Re³Cap：基于强化学习的图像字幕增强的检索引导优化

Haonan Jia, Shichao Dong, Zenghui Sun, Jiawen Zheng, Ziqi Miao, Gege Shi, Qiuyu Zhao, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝和天猫集团） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出Re³Cap方法，利用多模态检索作为推理信号，通过CRS和CQA优化图像字幕，在COCO-LN500基准上关系推理性能较GRPO提升8.64%，优于SFT。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

TLive-Omni: An Omni-Modal Understanding Model for E-Commerce Live Streaming

TLive-Omni：面向电商直播的全模态理解模型

Yibo Hu, Yu Qian, Mao Gu, Yingfan Tao, Yuhao Chen, Yongdong Luo, Zhuoqun Liu, Meiguang Jin, Junfeng Ma

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） 纠错

AI总结 本研究提出专为电商直播设计的全模态理解模型TLive-Omni，通过引入Per-vGrid等技术，结合多阶段训练流程，在电商直播基准任务上表现强劲且泛化能力出色。

No Judgment Without a Reason: Counterfactual Receipts for Versioned AI Evaluators

无理由不判断：面向版本化AI评估器的反事实收据

Ye Chen, Weining Zhang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Cheung Kong Graduate School of Business（长江商学院） 纠错

AI总结 该研究针对AI评估器的推理问责问题，提出反事实收据方法与ReasonBench基准，发现模型标准准确率掩盖鲁棒性缺陷，需解耦预测与认证以实现可信审计。

Comments 26 pages, 11 tables, 7 figures

UpgradeBench: A Decision-Centric Benchmark for Upgrading Fine-Tuned LLM Specialists

UpgradeBench：面向微调LLM专用模型升级的决策导向基准

Ye Chen, Weining Zhang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Cheung Kong Graduate School of Business（长江商学院） 纠错

AI总结 该研究提出UpgradeBench基准，针对LLM专用模型升级的决策问题，在多模型序列与任务上验证了适配器迁移等策略的效果，实现低成本高效升级。

Comments 23 pages, 12 tables, 3 figures

InfinityEdit: Infinite Video Editing with a Lightweight Edit-Ignition Adapter

InfinityEdit：基于轻量型编辑启动适配器的无限视频编辑

Yunze Tong, Mushui Liu, Canyu Zhao, Shiyi Zhang, Didi Zhu, Peng Zhang, Wanggui He, Jinlong Liu, Ying Chen, Hao Jiang, Pipei Huang, Bo Zheng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 InfinityEdit设计轻量型编辑适配器，解决无限视频编辑的延续性与稳定性问题，实现随编辑指令到来的视频流忠实编辑与无限生成。

Comments 18 pages

STAR-OPD: Structured Aspect-Cascade-Aware On-Policy Reward Distillation for ABSA Quadruple Extraction

STAR-OPD：面向ABSA四元组抽取的结构化级联感知在线策略奖励蒸馏

Tong Sun, Mingyang Ma, Jiayang Yu

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

AI总结 该研究针对ABSA四元组抽取中蒸馏模型的结构错误问题，提出STAR-OPD方法，通过在线策略蒸馏结合级联感知集结构奖励，在多个数据集上优于基线，缩小了学生-教师差距并提升了推理效率。

LongRCA Bench: Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures

LongRCA Bench：诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因

Yunfei Zhang, Boyu Feng, Changhua Pei, Zexin Wang, Zhihuang Peng, Xinlong Liu, Hengyue Jiang, Difeng Ma, Jiayi Zhang, Yongzhou Yao, Yanan Zhao, Fei Sun, Yintong Huo, Zhaoyang Liu, Jingjing Li, Gaogang Xie, Dan Pei

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准，本文提出无需训练的 RCTA 方法，在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线，表明需将二者作为独立评估目标。

Comments 18 pages, 6 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author