今天是重量级，ICLR投稿直接来了187篇
MathGLM-Vision: Solving Mathematical Problems with Multi-Modal Large Language Model
唐杰老师的工作，作者搞了个MathVL sft数据集，把mathglm的多模态数学能力提上去了
talk is cheap, show me your dataset [doge]
VisScience: An Extensive Benchmark for Evaluating K12 Educational Multi-modal Scientific Reasoning
另外唐杰老师还出了个多模态的科学问题测试集，和上面那个就放一起说了
Instruction Following without Instruction Tuning
很有趣的工作，作者发现一个滑点：现在大家做instruction tuning训练，都是在(ins, response)对上训练，但这是必要的吗？作者发现，即使去掉ins，只让模型训练去直接生成response，竟然训出来的模型也有instruction following能力？？？甚至是，不需要在所有domain，即使只在某些domain看到一些response，也能在所有domain泛化出instruction following能力
让我想起来之前看到的inverse Instruction tuning，模型有能力只看到response去猜到query是什么。所以，假设模型能做inverse instruction tuning，那好像确实不太需要看到instruction
MobileVLM: A Vision-Language Model for Better Intra- and Inter-UI Understanding
小米的工作，最近挺少见的GUI
Automation相关的论文。他们几个月前出了一篇MobileBench，原来有后手在这里等着。标注了几百万张安卓手机的截屏，
从里面挖掘出了一些文本的训练信号。
除了不开源，做得都挺好的……
OmniBench: Towards The Future of Universal Omni-Language Models
zhangge又出手了，这次是为omni模型设计的benchmark。涵盖了图片、视频、声音、文字多个模态
