今天推荐一个 Dense Image Captioning 的最新技术 —— CapRL (Captioning Reinforcement Learning)。CapRL 首次成功将 DeepSeek-R1 的强化学习方法应用到 image captioning 这种开放视觉任务，创新的以实用性重新定义 image captioning 的 reward。
大语言模型（LLMs）推理能力近年来快速提升，但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO，通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的领域，为高效推理监督提供了全新思路。
蚂蚁集团这波操作大圈粉！智东西10月28日报道，10月25日，蚂蚁集团在arXiv上传了一篇技术报告，一股脑将自家2.0系列大模型训练的独家秘籍全盘公开。今年9月至今，蚂蚁集团百灵大模型Ling 2.0系列模型陆续亮相，其万亿参数通用语言模型Ling-1T多项指标位居开源模型的榜首
当AI开始「自己学会学习」，人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero，在从未见过的游戏中依旧稳定高效。
当强大的多模态大语言模型应用于地球科学研究时，它面临着无法忽视的 「阿克琉斯之踵」
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
具身智能是近年来非常火概念。一个智能体（比如人）能够在环境中完成感知、理解与决策的闭环，并通过环境反馈不断进入新一轮循环，直至任务完成。这一过程往往依赖多种技能，涵盖了底层视觉对齐，空间感知，到上层决策的不同能力，这些能力便是广义上的具身智能。
近日，号称是首个专注于金融市场的 AI 实验室的美国实验室 Nof1 启动了一个将多个 AI 大模型置于真实金融市场中进行自动化交易对决的实验平台。这一项目的名称叫做 Alpha Arena，它是一个
数据集蒸馏是一种用少量合成数据替代全量数据训练模型的技术，能让模型高效又节能。WMDD和GUARD两项研究分别解决了如何保留原始数据特性并提升模型对抗扰动能力的问题，使模型在少量数据上训练时既准确又可靠。
自回归（AR）大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率；扩散 LLM（dLLM）以并行生成见长，但过去难以稳定跑赢自回归（AR）模型，尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持上仍存挑战。
