Alibaba（阿里巴巴）

TailSieve: Partial-Rollout-Guided Tail Routing for LLM Rollouts

TailSieve：面向大语言模型（LLM）rollout的部分rollout引导式长尾路由

Tianqi Xu, Lu Lv, Haoyang Huang, Wenjie Huang, Zhanming Shen, Yuhao Shen, Baolin Zhang, Xinyi Hu, Shuang Ge, Jun Dai, Tianyu Liu, Suorong Yang, Zhikai Li, Ye Bai, Jun Zhang, Lei Chen, Yue Li, Mingchen Wan

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 TailSieve是面向LLM rollout的部分rollout引导式框架，通过联合控制长尾路由与副本分配，仅路由即可实现最高1.67倍加速，结合专用推测解码可达2.59倍加速，同时保留策略内生成并避免长度偏差。

Beyond Visual Memory: Mechanistic Diagnostics of Latent Visual Reasoning

超越视觉记忆：潜在视觉推理的机制诊断

Jiawei Guo, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Xinpei Zhao, Huaxing Liu, Shuai Dong, Feifei Zhai, Yu Zhou

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里集团亚马通） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 通过分解潜在令牌为三个可测试组件，发现边界标记和格式而非潜在槽贡献了主要性能提升，揭示了潜在视觉推理的真正机制。

RAVE: Re-Allocating Visual Attention in Large Multimodal Models

RAVE: 重新分配大型多模态模型中的视觉注意力

Xi Leng, Xinhong Ma, Ziqiang Dong, Feng Zhang, Xiaoying Tang, Yang Yang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴文勤业务部） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 针对大型多模态模型中标准注意力机制存在的跨模态误分配和视觉内不平衡问题，提出轻量级成对门控机制RAVE，通过学习查询-键偏置重新分配视觉注意力，在多个多模态基准上平均提升3个百分点，尤其对感知密集型任务效果显著。

E2Rank: Unifying Text Embedding and Listwise Reranking for Effective and Efficient Search

E2Rank：统一文本嵌入与列表式重排序以实现高效且有效的搜索

Qi Liu, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Pengjun Xie, Jiaxin Mao

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 E2Rank是统一文本嵌入与列表式重排序的框架，通过将列表式提示视为伪相关反馈查询，在单一模型内实现高效检索与重排序，在BEIR等基准上性能优异且延迟更低。

Comments Accepted by EMNLP 2026 main conference. Code and models are avaliable at this https URL (https://alibaba-nlp.github.io/E2Rank)

Forge4D: Feed-Forward 4D Human Reconstruction and Interpolation from Uncalibrated Sparse-view Videos

Forge4D：基于未校准稀疏视图视频的前馈式4D人体重建与插值

Yingdong Hu, Yisheng He, Jinnan Chen, Weihao Yuan, Kejie Qiu, Zehong Lin, Siyu Zhu, Zilong Dong, Steven Hoi, Jun Zhang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； NUS（新加坡国立大学） ； FDU（福建大学） 纠错

AI总结 提出Forge4D模型，将4D人体重建与插值简化为流式3D高斯重建和稠密运动预测任务，结合自监督损失实现高效重建与插值，在多数据集上验证有效性。