Alibaba（阿里巴巴）

Beyond the Stability-Exploration Dilemma: Environmental Regularization for LLM Policy Optimization

超越稳定性-探索困境：面向大语言模型策略优化的环境正则化方法

Xianlei Zhou, Xiangdi Meng, Yu He, Tianyu Qi, Shuyan Guan, Xianli Zhang, Jian Zhang, Xin Li, Qika Lin, Jun Liu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究针对大语言模型策略优化的稳定性-探索困境，提出ERPO方法，通过查询KL散度正则化输入侧分布，接入现有策略优化流水线，在数学推理基准上实现了更强准确率与更稳定行为。

Comments Accepted to EMNLP 2026 main conference

MobilePA-Bench: Benchmarking Mobile Planner Agents on Complex Real-World Tasks

MobilePA-Bench：面向复杂真实世界任务的移动规划智能体基准测试

Yi Zhu, Xiongwei Wu, Qiyi Wang, Tingyu Qu, Jiajun Liu, Sihan Cao, Long Chen, Weigao Sun, Feida Zhu, Yiran Zhong, Steven Hoi

机构 * Alibaba（阿里巴巴） 纠错

AI总结 该研究提出 MobilePA-Bench 基准，针对现有移动智能体评估基准的盲区，从多维度测试移动规划智能体，发现前沿 LLM 在移动场景中存在可靠性问题，该基准可用于诊断与加速可靠移动智能体开发。

From Corpora to Co-Evolving Capabilities: Capability-Centric Data Design for Generalist Image Generation

从语料到协同进化的能力：面向通用图像生成的以能力为中心的数据设计

Xingjian Wang, Zhao Wang, Taihang Hu, Jun Zheng, Zhengrui Chen, Qinye Zhou, Zhengtao Wu, Yongchao Du, Zuan Gao, Chao Lin, Yefeng Shen, Yuan Wang, Xiaoli Xu, Zhengze Xu, Hao Yan, Denghui Yang, Yuhang Yu, Huayu Zhang, Mingzhou Zhang, Mengting Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 该研究提出能力驱动的数据基础设施，构建三类监督引擎，整理大规模图像语料，训练多模态扩散模型，在CPI-Bench等评估中展现良好生成与迁移能力。

Comments 19 pages, 10 figures

Tora3: Trajectory-Guided Audio-Video Generation with Physical Coherence

Tora3：基于轨迹的音频视频生成与物理一致性

Junchao Liao, Zhenghao Zhang, Xiangyu Meng, Litao Li, Ziying Zhang, Siyu Zhu, Long Qin, Weizhi Wang

机构 * Alibaba Cloud Computing（阿里巴巴云 computing） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 Tora3通过引入轨迹作为共享的运动先验，提升音频视频生成的物理一致性，采用轨迹对齐的运动表示和混合流匹配方案，改进运动真实性和运动-声音同步性。

Comments accepted by ACM MM 2026

Open Rubric System: Scaling Reinforcement Learning with Pairwise Adaptive Rubric

开放评分系统：通过成对自适应评分表扩展强化学习

Ruipeng Jia, Yunyi Yang, Wen Wang, Yuxin Wu, Yongbo Gai, Siyuan Tao, Mengyu Zhou, Jianhe Lin, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴文勤大模型应用团队） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 开放评分系统通过成对自适应评分表和可验证评分表实现强化学习的稳健对齐，提升开放性任务的辨别力和可验证性。