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!

Is Your Image a Good Storyteller?

这篇文章的角度很清奇。之前大家总是讲VLM数据是不是reasoning rich的，这里作者考虑的问题是说，图片本身是不是富含语义的？比如下面这张著名的图就富有多重语义。这篇工作试图去衡量一张图片本身的semantic richness

PRMBENCH: A Fine-grained and Challenging Benchmark for Process-Level Reward Models

作者提出了一个评测PRM用的benchmark，包含6000多道数学题。这个领域之前似乎有一些工作，但是好像一直不火。不知道是不是因为prm可能需要和policy的分布绑定？

VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction

之前vita是做得比较早的4o类工作，最近更新了1.5版本

AgentRefine: Enhancing Agent Generalization through Refinement Tuning

之前有篇工作叫Agent-FLAN，把几个Agent数据集merge在一起做sft。这篇工作推广成了AgentRefine主要瞄准错误纠正，作者设计了一套框架来合成reflection数据，对比AgentFLAN涨点不少

Probing Visual Language Priors in VLMs

作者探索了一个现象：VLM是不是都不看图，而是直接返回了在text-only数据中学到的世界知识？所以作者专门构造了一个知识冲突的测试集，让模型必须要看图才能把问题回答正确。

Unifying Specialized Visual Encoders for Video Language Models

作者提到一个有意思的观点：不同的vision encoder有他们各自的长处，已有的vlm只使用一个encoder是不全面的。作者由此构造了一个综合多个encoder作为输入的模型。发现在不同下游任务里表现都很好

这个角度做下去……就是在vison encoder里引入MoE了？之前有几篇工作，比如janus或者cambrian，都做了encoder集成这种设计。

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。