近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
在大模型迈向推理时代的当下，数学推理能力已成为衡量语言模型智能上限的关键指标。
终于，华为盘古大模型系列上新了，而且是昇腾原生的通用千亿级语言大模型。我们知道，如今各大科技公司纷纷发布百亿、千亿级模型。但这些大部分模型训练主要依赖英伟达的 GPU。
尽管这些论文的结论统统指向了强化学习带来的显著性能提升，但来自图宾根大学和剑桥大学的研究者发现，强化学习导致的许多「改进」可能只是噪音。「受推理领域越来越多不一致的经验说法的推动，我们对推理基准的现状进行了严格的调查，特别关注了数学推理领域评估算法进展最广泛使用的测试平台之一 HuggingFaceH4，2024；AI - MO。」
本文作者刘圳是香港中文大学（深圳）数据科学学院的助理教授，肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生，刘威杨是德国马克思普朗克-智能系统研究所的研究员，Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学和加拿大 Mila 研究所的教授，张鼎怀是微软研究院的研究员。此论文已收录于 ICLR 2025。
人和智能体共享奖励参数，这才是强化学习正确的方向？
在大模型争霸的时代，算力与效率的平衡成为决定胜负的关键。
高质量数据枯竭，传统预训练走向终点，大模型如何突破瓶颈？
大家还记得那个 ICLR 2025 首次满分接收、彻底颠覆静态图像光照编辑的工作 IC-Light 吗？
在现实世界中，如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位（Affordance）对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning，就是希望模型能够根据视觉和语言线索，自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置，从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。
