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!

Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?

这篇工作里，作者研究了o1训练前和后的模型，但关注的是pass@k指标。得出一个结论：虽然模型的bo1效果上升显著，但是bon其实没涨。这其实是这类训练方法的固有问题，因为没有引入外部的知识反馈，只有结果反馈

所以，在o1训练前需要一个hotstart，叫diversity training或者别的什么名字，先把bon的水平拉起来？说起来，之前kumar有一篇工作讲的是如何优化bo1，这两个连在一起，是不是就能左脚踩右脚了……

TongUI: Building Generalized GUI Agents by Learning from Multimodal Web Tutorials

这篇工作中，作者强调了gui教程数据的重要性，作者把wikihow等几个数据源的数据转换成了多步执行的形式，然后训进模型，发现涨分了。

开源数据，推荐！

PerceptionLM: Open-Access Data and Models for Detailed Visual Understanding

meta就是有钱，找人标了2.8M个video qa和caption，还开源了

开源，我直接推荐！

Exploring Expert Failures Improves LLM Agent Tuning

这篇工作的思路很精彩。作者发现目前的sft数据里，往往训练成功的trace，但是这些任务更可能是简单的。作者认为，失败的trace里反而更可能蕴含一些信息价值极高的step。能不能找到一种方案把这些step挑出来，然后也训进去呢？作者发现还真可以

ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs

推荐一下工友的工作。大家都在等待agent end2end rl起飞，这里迈出了第一步：如果在数学题中可以写代码，能不能训练出长thought呢？作者发现，在有一个工具的setting下，是可以做出正收益，让thought长度健康增长的。

其实这个方向并不新，几年前就一直有人做了，但是gsm8k。在aime级别题目、10k reasoning budget这个scaling尺度下，我印象中应该只有deep research有过正收益了

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。