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RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
阿里“快乐马”团队再出手！正面叫板谷歌 Genie 3，世界模型 HappyOyster 来了
4月16日，阿里发布世界模型产品HappyOyster，由ATH创新事业部团队研发。它与谷歌Genie 3同属世界模拟器流派，采用长跨度世界演化建模，有漫游和导演两大核心能力，在多方面呈现差异化优势。
满分的「差」，Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》，指出编码智能体奖励设计存在结构性困境，任何奖励信号只是人类意图的‘替身’，验证需成系统与智能体协同演化，并研究多种验证者。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架
阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架，仅从 100 个种子问题出发，通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等，Solver 性能提升显著，工程友好，开启零数据自进化新路径。
突破传统检索瓶颈！阿里通义实验室发布 WebDancer，开启多步推理智能体新范式!
在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。
AI时代CRM的重生之路：阿里云上的Salesforce如何改写SaaS规则？
AI 浪潮下传统 CRM 面临效率、合规与智能融合等问题。阿里云上的 Salesforce 展出“中国定制化 AI CRM”方案，历经六年探索，从合规、生态到 AI 闭环构建能力，通过多行业实践重塑企业增长逻辑，为 SaaS 行业提供范本。
C3仓库AI代码门禁通用实践：基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审
本文介绍C3仓库基于Qwen3 - Coder+RAG的代码评审实践，在CI流水线监听代码修改触发AI评审，可发现逻辑风险、拦截高危缺陷。该实践能提升评审效率与质量，可复用于代码门禁平台或辅助编程工具，当前仍在持续优化。