随缘随笔
Insights Flow

压缩带来智能，5% 的论文决定学术界 95% 的成果！每天从 Arxiv 论文中总结分享最重要、最有趣的最多三篇论文。

Compression brings intelligence, 5% of papers determine 95% of AI technologies! Share the most important papers from Arxiv, every day, up to three!

Scaling up the think-aloud method

这篇工作挺好玩的，之前o1刚出的时候，大家做冷启数据，都是找人录音或者写题解。作者探索了录音的模式能不能scaling。让640个人玩24点游戏，然后用录音表达他们的所有想法，然后进行了一些分析，观察人类录音会不会表达人的所有想法。

其实这个方向里，pixmo做录音image caption，应该是效果很好。但是从perception到录音reasoning以后，似乎确实没有人把这事做出来

LlamaRL: A Distributed Asynchronous Reinforcement Learning Framework for Efficient Large-scale LLM Training

llama出了一篇rl framework的工作，把他们的rl训练框架开源了。这是能训405B的框架

Open CaptchaWorld: A Comprehensive Web-based Platform for Testing and Benchmarking Multimodal LLM Agents

一篇vlm puzzle的测试集。之前我也见到几篇puzzle的工作，但是基本都停留一个puzzle类型里出不同的题目，作者把这个称为验证码。这篇工作更像是每个puzzle是自底向上找出来的。

ZeroGUI: Automating Online GUI Learning at Zero Human Cost

这篇工作是self learning方向的。作者希望模型能在os环境中自由探索、题问题，然后找vlm评估。最近其实有不少工作在朝这个方向做探索，主要原因就是：os场景里，出题其实很难；而是出题以后，想要让题目环境每次都一致就更难

jifeng老师竟然还做gui agent

今天的工作竟然全是和entropy关闭相关的

Skywork Open Reasoner 1 Technical Report

skywork的o1工作，时隔多年，终于做出来了。作者也讲到了在训练中，维持entropy稳定的重要性

The Entropy Mechanism of Reinforcement Learning for Reasoning Language Models

ganqu师兄的工作。作者探讨了在rl过程中entropy关闭的问题，也就是说。rl后的模型，基本上开不开sample都差不多，因为top1 token占据了绝对优势。作者发现，这主要来源于训练时高概率的动作有更大的概率效果不错，进而让模型非常确信自己高概率的动作。通过一些算法上的改进，可以缓解这个问题。

这个和底下那个工作讲的是一个事情呀

Maximizing Confidence Alone Improves Reasoning

这篇工作中，作者尝试把rl场景的reward换成answer ppl。是的，就是不管答案对不对，只要ppl低就给分高。神奇的是，这个训练甚至有收益。作者把方法名叫做rent，感觉还蛮有深意的

半年没写论文阅读笔记，其实笔记草稿写了不少，都没转正。主要觉得像是机械的翻译，没有思想在里面，不如不发。最近大家开始陆陆续续放出来o1-like的模型了，其实翻过头看，大家的思考方式还是几年前的STaR，去年我也写过 一篇阅读笔记 介绍。

今天不妨来重新思考一下STaR，连接上跟进的几篇STaR-like的工作，谈谈我对于o1的理解吧。参考文献:

• STaR: Self-Taught Reasoner Bootstrapping Reasoning With Reasoning
• Quiet-STaR: Language Models Can Teach Themselves to Think Before Speaking
• Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models
• Training Chain-of-Thought via Latent-Variable Inference
• Rest Meets ReAct: Self-Improvement for Multi-Step Reasoning LLM Agent
• Search, Verify and Feedback: Towards Next Generation Post-training Paradigm of Foundation Models via Verifier Engineering
• Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning

今天来讲讲Many-Shot In-Context Learning，大概是deepmind一个月前的文章，读下来和之前Jason Wei那篇"Large Models do In-Context Learning Differently"的阅读体验有点像，是一篇"暗合scaling天意"的文章。

看完了我把他和另外两篇论文联系了起来，想到了未来LLM在context重建AI的可能性。最后，推荐大家读一下原文，deepmind论文就像乐高，阅读(拼搭)体验一直很好……

参考资料：

Many-Shot In-Context Learning

Many-Shot In-Context Learning in Multimodal Foundation Models

In-Context Reinforcement Learning with Algorithm Distillation

最近Apple出了自己的30B多模态大模型，涌现出了多模态的in-context learning效果，论文里一句"even better"让我想到库克那个嗓音……作者说明了很多在训练中收获到的经验教训，这是我最近几个月看的写法最清楚的一篇论文。正好借此讲讲多模态大模型：目前学界大火的VLM，到底是怎么跑的？

最近Sora巨火，仿佛开启了AIGC的新时代。Jason Wei表示：“Sora is the GPT-2 moment” for video generation。我在sora发布的大约第5个小时读了technical report，里面最打动我的其实是没提什么细节的recaption技术。让我回想想起了之前读DALL.E 3论文时的愉快体验。

所以今天来分享一下DALL.E 3论文里的recaption细节，并讨论几个问题和我的看法：1)OpenAI教你为什么要"先查看原始数据，再做创新" 2)Recaption和大家一直在聊的"training on synthetic data"是一回事吗? 3)recaption技术是否已经在(或者即将在)被其他领域使用？

另外，我总结了一下上篇笔记阅读量大的关键：语言表达要浅显易懂些，所以这篇笔记我可以声明一下：没学过AI也能看懂(我在博客里加了这个标签"from scratch"，所有我认为不懂AI或者只知道一点点的人也能看懂的博客都会加上这个标签)

参考文献：

https://openai.com/sora

Improving Image Generation with Better Captions

Automatic Instruction Optimization for Open-source LLM Instruction Tuning

WaveCoder: Widespread And Versatile Enhanced Instruction Tuning with Refined Data Generation

Reformatted Alignment

Rephrasing the Web: A Recipe for Compute and Data-Efficient Language Modeling

今天是2月29日，我迎来了研究生的第二个学期。上次2月29日已经是2020年，而下次2月29日要到2028年了。人生有多少4年，再加好久没有更新，遂写一写最近的生活吧。

其实我写总结这个track，还是因为最开始看了谭院士的博客 Wandai Blog：谭院士总是时间驱动，每天写一个sentence-level的总结，陆陆续续竟然坚持了十几年。时间是有惯性的，有点类似于顺着一个人的微信刷pyq，不会到了某个位置突然被卡掉，看下来有种震撼人心的感觉。所以我也想是不是记录一下自己的生活。

我当时选了另一种形式：事件感想驱动，更大的interval, 在corpus-level做记录，所以给自己起名字叫做"随缘"。现在想想可能并不适合，我和谭院士的记录方式也许应该倒一倒。我的生活当然没有谭院士丰富，用instruction tuning的话说：每天翻来覆去总是从一些task set里先sample task $t \in \mathcal{T}$，再sample $x \in \mathcal{X}_t$，最后预测 $y = me(x)$。做得多了，熟能生巧，常用的几个task的能力越来越高了，但一直没什么机会探索更大更diverse的instruction空间。

不过近期确实有所不同，我深感在过去一个月里，尝试的新事物堪比过去一两年。