HuggingFace Papers 2025-08-12

数据来源：HuggingFace Papers

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1. GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models

We present GLM-4.5, an open-source Mixture-of-Experts (MoE) large language model with 355B total parameters and 32B activated parameters, featuring a hybrid reasoning method that supports both thinking and direct response modes. Through multi-stage training on 23T tokens and comprehensive post-training with expert model iteration and reinforcement learning, GLM-4.5 achieves strong performance across agentic, reasoning, and coding (ARC) tasks, scoring 70.1% on TAU-Bench, 91.0% on AIME 24, and 64.2% on SWE-bench Verified. With much fewer parameters than several competitors, GLM-4.5 ranks 3rd overall among all evaluated models and 2nd on agentic benchmarks. We release both GLM-4.5 (355B parameters) and a compact version, GLM-4.5-Air (106B parameters), to advance research in reasoning and agentic AI systems. Code, models, and more information are available at https://github.com/zai-org/GLM-4.5.

中文摘要

我们推出了GLM-4.5，这是一个开源的混合专家（MoE）大型语言模型，具有3550亿个总参数和320亿个活跃参数，采用混合推理方法，支持思考和直接回应模式。通过对23万亿个token进行多阶段训练，以及专家模型迭代和强化学习的全面后期训练，GLM-4.5在代理、自我推理和编码（ARC）任务中表现出色，在TAU-Bench上得分70.1%，在AIME 24上得分91.0%，在SWE-bench Verified上得分64.2%。与几个竞争对手相比，GLM-4.5的参数数量少得多，在所有评估模型中整体排名第三，在代理基准中排名第二。我们发布了GLM-4.5（3550亿参数）和一个精简版GLM-4.5-Air（1060亿参数），以推进推理和智能体人工智能系统的研究。代码、模型及更多信息可在https://github.com/zai-org/GLM-4.5获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了GLM-4.5模型系列，旨在解决如何构建一个能够统一掌握复杂问题解决、泛化和自我改进能力的大型语言模型（LLM），使其在多个关键领域（如代理能力、复杂推理和高级编程技能）表现出色。具体来说，论文试图解决以下问题：

统一不同能力：目前的LLM在特定领域（如数学推理或代码修复）表现出色，但缺乏一个强大的开源模型能够在代理能力、推理和编程等多个领域都表现出色。GLM-4.5试图通过结合混合推理模式（思考模式和直接响应模式）来实现这一目标。
提高模型效率和性能：GLM-4.5采用混合专家（MoE）架构，通过多阶段训练（包括预训练、中训练和后训练）来提高模型的计算效率和性能。这包括在大规模数据上进行预训练，以及在特定领域数据上进行中训练和后训练，以增强模型在推理、代理和编程任务上的能力。
优化模型参数和架构：论文探讨了如何通过调整模型的参数和架构（如增加层数、调整隐藏维度和注意力头数量）来提高模型的推理能力和性能，同时保持计算效率。
提升模型的安全性和可靠性：通过在多个基准测试（如SafetyBench）上评估模型的安全性，确保模型在处理潜在有害或敏感话题时能够做出适当的响应。
推动开源模型的发展：通过发布GLM-4.5及其紧凑版本GLM-4.5-Air，论文旨在推动开源模型在推理和代理AI系统研究中的发展，并提供代码和模型权重以促进研究的可重复性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与GLM-4.5模型相关的研究工作，这些工作涵盖了大型语言模型（LLM）的架构设计、预训练方法、推理能力提升、代理能力评估、安全性评估等多个方面。以下是一些关键的相关研究：

预训练方法和架构设计

Nemotron-CC [32]: 提出了一种改进的Common Crawl数据集，用于长视野预训练，通过数据质量提升来优化预训练过程。
Fineweb-2 [27]: 介绍了一种多语言数据处理流程，用于适应不同语言的预训练需求。
DeepSeek-V3 [23] 和 Kimi K2 [34]: 这些模型在架构设计上对GLM-4.5有启发，尤其是在混合专家（MoE）架构的应用上。
Llama [37]: 提出了一种高效的开源基础语言模型，对GLM-4.5的架构设计有参考价值。

推理能力提升

DeepSeekMath [31]: 探讨了如何通过强化学习提升数学推理能力，为GLM-4.5的推理能力提升提供了方法论。
MMLU-Pro [43]: 提供了一个更具挑战性的多任务语言理解基准，用于评估和提升模型的推理能力。
LiveCodeBench [19]: 提供了一个用于评估大型语言模型在代码生成任务上的基准，有助于提升模型的编程能力。

代理能力评估

TAU-Bench [48]: 提供了一个用于评估工具代理在现实世界领域中交互能力的基准。
BrowseComp [45]: 提供了一个用于评估浏览代理能力的基准，用于测试模型在信息检索任务上的表现。
Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) [26]: 提供了一个用于评估模型调用用户定义函数能力的基准。

安全性评估

SafetyBench [51]: 提供了一个全面的基准，用于评估大型语言模型在处理潜在有害或敏感话题时的安全性。

其他相关研究

Gemini [33]: 提供了一种多模态模型，对GLM-4.5的多模态能力提升有启发。
Qwen3 [47]: 提供了一种高效的开源模型，对GLM-4.5的架构设计和训练方法有参考价值。
Minimax-M1 [7]: 提出了一种通过闪电注意力提升测试时计算效率的方法，对GLM-4.5的效率优化有参考价值。

这些研究为GLM-4.5模型的设计、训练和评估提供了理论基础和实践指导，帮助GLM-4.5在多个领域实现性能提升。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键步骤来解决构建一个在代理能力（Agentic）、推理（Reasoning）和编程（Coding）等多个领域表现出色的大型语言模型（LLM）的问题：

1. 模型架构设计

混合专家（MoE）架构：GLM-4.5采用MoE架构，通过损失无关平衡路由（loss-free balance routing）和Sigmoid门控来提高训练和推理的计算效率。与DeepSeek-V3和Kimi K2不同，GLM-4.5减少了模型的宽度（隐藏维度和路由专家数量），增加了层数，以提高推理能力。
自注意力组件优化：采用分组查询注意力（Grouped-Query Attention）和部分RoPE（Rotary Position Embedding），并增加了注意力头的数量，以提高推理性能。
QK-Norm：为了稳定注意力logits的范围，引入了QK-Norm技术。
多Token预测（MTP）层：在模型中加入MTP层，以支持推理时的推测解码。

2. 预训练和中训练

预训练数据：预训练语料库包括网页、社交媒体、书籍、论文和代码库的文档。通过精心设计的数据处理流程，确保高质量的数据用于训练。
- 网页数据：通过质量评分对网页进行分桶，优先采样高质量文档，并使用SemDedup技术去除相似网页。
- 多语言数据：包含多语言文档，通过质量分类器优先采样高质量的多语言文档。
- 代码数据：从GitHub等平台收集代码数据，通过语言特定的质量模型进行分类，并应用Fill-In-the-Middle训练目标。
- 数学和科学数据：收集与数学和科学相关的文档，并通过模型评分和分类器预测来优先采样高质量文档。
中训练（Mid-Training）：在预训练后，通过多个阶段的中训练进一步提升模型在特定应用领域的表现。
- 代码库级代码训练：通过合并同一仓库的代码文件学习跨文件依赖，并加入GitHub的issue、PR和commit数据。
- 合成推理数据训练：添加合成的数学、科学和编程竞赛推理内容。
- 长文本和代理训练：扩展训练序列长度至128K，并采样长文档和大规模合成代理轨迹。

3. 后训练（Post-Training）

专家模型迭代：将后训练过程分为两个阶段：专家训练和统一训练。
- 专家训练：构建专门针对推理、代理和通用聊天领域的专家模型，并通过监督微调（SFT）提供冷启动，使模型具备基础能力。
- 统一训练：通过自蒸馏技术整合多个专家模型，最终生成一个能够通过深思熟虑的推理和直接响应模式生成回答的综合模型。
强化学习（RL）：在后训练中，使用强化学习进一步提升模型的推理和代理能力。
- 推理RL：采用基于难度的课程学习，动态调整采样温度，并针对代码和科学领域采用特定的损失计算方法和数据筛选策略。
- 代理RL：通过人类反馈的强化学习（RLHF）提升模型遵循人类指令的能力，并在代理任务上应用迭代自蒸馏技术。
- 通用RL：通过结合规则反馈、人类反馈和模型反馈的多源反馈系统，全面提升模型的整体性能。

4. 模型评估

基准测试：在多个基准测试（如TAU-Bench、BFCL V3、BrowseComp、MMLU-Pro、AIME 24、SWE-Bench Verified等）上评估模型的代理能力、推理能力和编程能力。
安全性评估：使用SafetyBench评估模型在处理潜在有害或敏感话题时的安全性。
手动评估：通过手动评估框架，对模型在真实场景中的表现进行评估，包括一般聊天、编程代理和逻辑推理能力。

通过上述方法，GLM-4.5在多个领域实现了性能的显著提升，并在多个基准测试中取得了优异的成绩。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来评估GLM-4.5模型在不同任务和基准测试中的性能。以下是主要的实验内容和结果：

1. 预训练和中训练阶段的实验

预训练数据处理：
- 对网页数据进行质量评分和分桶，优先采样高质量文档。
- 使用SemDedup技术去除相似网页。
- 对多语言文档进行质量分类和采样。
- 对代码数据进行预处理和质量分类，应用Fill-In-the-Middle训练目标。
- 对数学和科学文档进行评分和采样。
中训练阶段：
- 代码库级代码训练：通过合并同一仓库的代码文件学习跨文件依赖，并加入GitHub的issue、PR和commit数据。
- 合成推理数据训练：添加合成的数学、科学和编程竞赛推理内容。
- 长文本和代理训练：扩展训练序列长度至128K，并采样长文档和大规模合成代理轨迹。

2. 后训练阶段的实验

专家模型迭代：
- 专家训练：构建专门针对推理、代理和通用聊天领域的专家模型，并通过监督微调（SFT）提供冷启动。
- 统一训练：通过自蒸馏技术整合多个专家模型，最终生成一个能够通过深思熟虑的推理和直接响应模式生成回答的综合模型。
强化学习（RL）：
- 推理RL：
  - 采用基于难度的课程学习，动态调整采样温度。
  - 针对代码和科学领域采用特定的损失计算方法和数据筛选策略。
  - 实验结果表明，这些方法显著提高了模型在推理任务上的性能。
- 代理RL：
  - 通过人类反馈的强化学习（RLHF）提升模型遵循人类指令的能力。
  - 在代理任务上应用迭代自蒸馏技术，显著提高了模型的性能。
- 通用RL：
  - 通过结合规则反馈、人类反馈和模型反馈的多源反馈系统，全面提升模型的整体性能。

3. 模型评估实验

基准测试：
- 代理能力评估：
  - TAU-Bench：GLM-4.5在TAU-Bench上得分70.1%，在BFCL V3上得分77.8%，与Claude Sonnet 4相当。
  - BrowseComp：GLM-4.5得分26.4%，显著优于Claude Opus 4（18.8%），接近o4-mini-high（28.3%）。
- 推理能力评估：
  - AIME 24：GLM-4.5得分91.0%，显著优于其他模型。
  - GPQA：GLM-4.5得分79.1%，接近GPT-4.1。
  - LiveCodeBench (2407-2501)：GLM-4.5得分72.9%，接近GPT-4.1。
- 编程能力评估：
  - SWE-Bench Verified：GLM-4.5得分64.2%，优于GPT-4.1和Gemini-2.5-pro，接近Claude Sonnet 4。
  - Terminal-Bench：GLM-4.5得分37.5%，优于GPT-4.1和Gemini-2.5-pro。
安全性评估：
- 使用SafetyBench评估模型在处理潜在有害或敏感话题时的安全性。GLM-4.5在SafetyBench上得分89.87，与Kimi K2（90.48）和GPT-4.1（89.71）相当。
手动评估：
- 一般聊天：通过真实场景的用户提示进行评估，GLM-4.5在多个语言和类别上表现优异。
- 编程代理：通过CC-Bench评估GLM-4.5在真实世界编程任务中的表现，GLM-4.5在任务完成率和工具调用成功率上表现优异。
- 逻辑推理：通过新构建的复杂逻辑推理问题集评估模型的逻辑推理能力，GLM-4.5表现与领先模型相当。
- 翻译能力：通过100个挑战性的翻译案例评估模型的翻译能力，GLM-4.5显著优于专业翻译模型。

4. 实验结果总结

性能排名：
- GLM-4.5在所有评估模型中排名第3，GLM-4.5-Air排名第6。
- 在代理任务中，GLM-4.5排名第2，仅次于OpenAI o3。
- 在编程任务中，GLM-4.5排名第3，接近Claude Sonnet 4。
参数效率：
- GLM-4.5在参数效率上表现出色，仅使用DeepSeek-R1一半的参数和Kimi K2三分之一的参数，就取得了优异的性能。
模型发布：
- GLM-4.5和GLM-4.5-Air的模型权重已公开发布，以促进研究的可重复性和进一步的应用开发。

通过这些实验，论文展示了GLM-4.5模型在多个关键领域的强大性能和广泛的适用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管GLM-4.5在多个领域表现出色，但论文中也提到了一些可以进一步探索的方向。以下是一些潜在的研究方向和改进点：

1. 模型架构优化

更高效的MoE架构：虽然GLM-4.5采用了MoE架构，但仍有改进空间。例如，可以探索更高效的路由机制和专家分配策略，以进一步提高计算效率和性能。
多模态能力：目前GLM-4.5主要集中在文本处理，可以进一步探索多模态能力，如图像、音频和视频的处理，以提升模型在多模态任务中的表现。
模型压缩和优化：探索更高效的模型压缩技术，如量化、剪枝和知识蒸馏，以减少模型的参数数量和计算成本，同时保持性能。

2. 预训练和中训练数据

更高质量的数据：进一步优化预训练数据的质量，通过更精细的数据清洗和去重技术，减少噪声和冗余数据。
更多领域的数据：扩展预训练数据的领域覆盖，包括更多专业领域的数据，如医学、法律、金融等，以提升模型在这些领域的表现。
动态数据更新：探索动态更新预训练数据的机制，以保持模型对最新知识的敏感性。

3. 强化学习策略

更复杂的RL策略：探索更复杂的强化学习策略，如多智能体强化学习（MARL）和元强化学习（Meta-RL），以提升模型在复杂任务中的适应性和泛化能力。
自适应RL：开发自适应的强化学习算法，能够根据任务的难度和模型的表现动态调整训练策略，以提高训练效率和效果。
长期规划和决策：在强化学习中，进一步探索长期规划和决策能力，特别是在代理任务中，提升模型在多步任务中的表现。

4. 模型评估和基准测试

更全面的基准测试：开发更多领域的基准测试，特别是在新兴技术和应用领域，如量子计算、生物信息学等，以更全面地评估模型的性能。
动态基准测试：探索动态基准测试，即基准测试能够根据模型的表现动态调整难度，以更准确地评估模型的能力。
跨领域评估：评估模型在跨领域任务中的表现，特别是在不同领域之间的迁移学习能力。

5. 模型安全性和可靠性

更严格的安全性评估：进一步加强模型的安全性评估，特别是在处理敏感信息和对抗攻击时的表现。
可解释性和透明度：提高模型的可解释性和透明度，使用户能够更好地理解模型的决策过程，增强对模型的信任。
伦理和道德考量：在模型设计和训练过程中，更多地考虑伦理和道德问题，确保模型的行为符合社会规范。

6. 应用和部署

实时交互能力：提升模型在实时交互任务中的表现，如在线客服、智能助手等，以提高用户体验。
边缘设备部署：探索在边缘设备上部署模型的方法，以减少对云端计算的依赖，提高系统的响应速度和隐私保护。
多语言和跨文化能力：进一步提升模型的多语言和跨文化能力，以更好地服务于全球用户。

7. 理论研究

模型泛化能力：深入研究模型的泛化能力，探索如何通过理论分析和实验验证来提高模型在未见任务上的表现。
模型收敛速度：研究模型的收敛速度和训练效率，开发更快的训练算法和优化策略。
模型的可扩展性：探索模型的可扩展性，特别是在大规模数据和计算资源上的表现，以推动模型的进一步发展。

这些方向不仅有助于提升GLM-4.5模型的性能和适用性，也为未来大型语言模型的研究和应用提供了新的思路和方向。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文介绍了一个名为GLM-4.5的开源大型语言模型，它是一个具有3550亿总参数和320亿激活参数的混合专家（MoE）模型。该模型通过多阶段训练，包括在23万亿tokens上的预训练和专家模型迭代以及强化学习的综合后训练，在代理（Agentic）、推理（Reasoning）和编程（Coding）任务上表现出色。GLM-4.5在TAU-Bench上得分70.1%，在AIME 24上得分91.0%，在SWE-bench Verified上得分64.2%，在参数数量远少于一些竞争对手的情况下，总体排名第3，代理基准测试排名第2。此外，论文还发布了GLM-4.5-Air，这是一个拥有1060亿参数的紧凑版本，旨在推动推理和代理AI系统的研究。

背景知识

大型语言模型（LLMs）正在从一般知识库向通用问题解决者演变，目标是实现类似人类水平的认知能力。
为了在现实世界场景中提高生产力和解决复杂的专业任务，需要发展特定的核心能力，包括代理能力、复杂推理和高级编程技能。
目前，虽然一些专有模型在特定领域表现出色，但缺乏一个强大的开源模型能在所有三个领域都表现出色。

研究方法

模型架构：GLM-4.5采用MoE架构，通过损失无关平衡路由和Sigmoid门控提高训练和推理效率。模型增加了层数，减少了宽度，以提高推理能力。自注意力组件采用分组查询注意力和部分RoPE，并增加了注意力头的数量。
预训练和中训练：预训练数据包括网页、社交媒体、书籍、论文和代码库的文档。中训练阶段包括代码库级代码训练、合成推理数据训练和长文本及代理训练，以进一步提升模型在特定应用领域的表现。
后训练：后训练分为专家训练和统一训练两个阶段。专家训练构建了针对推理、代理和通用聊天领域的专家模型，并通过监督微调（SFT）提供冷启动。统一训练通过自蒸馏技术整合多个专家模型，最终生成一个综合模型。强化学习（RL）用于进一步提升模型的推理和代理能力。

实验

基准测试：GLM-4.5在多个基准测试中表现出色，包括TAU-Bench、BFCL V3、BrowseComp、MMLU-Pro、AIME 24、SWE-Bench Verified等。
安全性评估：使用SafetyBench评估模型在处理潜在有害或敏感话题时的安全性，GLM-4.5得分89.87，与Kimi K2和GPT-4.1相当。
手动评估：通过真实场景的用户提示进行评估，GLM-4.5在多个语言和类别上表现优异。在编程代理任务中，GLM-4.5在任务完成率和工具调用成功率上表现优异。在逻辑推理和翻译能力评估中，GLM-4.5也表现出色。

关键结论

GLM-4.5在多个领域的性能表现出色，特别是在推理和代理任务上，与一些专有模型相当。
GLM-4.5-Air作为一个紧凑版本，在1000亿参数规模的模型中表现优异，匹配或超过了其他模型。
GLM-4.5和GLM-4.5-Air的模型权重已公开发布，以促进研究的可重复性和进一步的应用开发。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: GLM-4. 5 Team,:,Aohan Zeng,Xin Lv,Qinkai Zheng,Zhenyu Hou,Bin Chen,Chengxing Xie,Cunxiang Wang,Da Yin,Hao Zeng,Jiajie Zhang,Kedong Wang,Lucen Zhong,Mingdao Liu,Rui Lu,Shulin Cao,Xiaohan Zhang,Xuancheng Huang,Yao Wei,Yean Cheng,Yifan An,Yilin Niu,Yuanhao Wen,Yushi Bai,Zhengxiao Du,Zihan Wang,Zilin Zhu,Bohan Zhang,Bosi Wen,Bowen Wu,Bowen Xu,Can Huang,Casey Zhao,Changpeng Cai,Chao Yu,Chen Li,Chendi Ge,Chenghua Huang,Chenhui Zhang,Chenxi Xu,Chenzheng Zhu,Chuang Li,Congfeng Yin,Daoyan Lin,Dayong Yang,Dazhi Jiang,Ding Ai,Erle Zhu,Fei Wang,Gengzheng Pan,Guo Wang,Hailong Sun,Haitao Li,Haiyang Li,Haiyi Hu,Hanyu Zhang,Hao Peng,Hao Tai,Haoke Zhang,Haoran Wang,Haoyu Yang,He Liu,He Zhao,Hongwei Liu,Hongxi Yan,Huan Liu,Huilong Chen,Ji Li,Jiajing Zhao,Jiamin Ren,Jian Jiao,Jiani Zhao,Jianyang Yan,Jiaqi Wang,Jiayi Gui,Jiayue Zhao,Jie Liu,Jijie Li,Jing Li,Jing Lu,Jingsen Wang,Jingwei Yuan,Jingxuan Li,Jingzhao Du,Jinhua Du,Jinxin Liu,Junkai Zhi,Junli Gao,Ke Wang,Lekang Yang,Liang Xu,Lin Fan,Lindong Wu,Lintao Ding,Lu Wang,Man Zhang,Minghao Li,Minghuan Xu,Mingming Zhao,Mingshu Zhai,Pengfan Du,Qian Dong,Shangde Lei,Shangqing Tu,Shangtong Yang,Shaoyou Lu,Shijie Li,Shuang Li,Shuang-Li,Shuxun Yang,Sibo Yi,Tianshu Yu,Wei Tian,Weihan Wang,Wenbo Yu,Weng Lam Tam,Wenjie Liang,Wentao Liu,Xiao Wang,Xiaohan Jia,Xiaotao Gu,Xiaoying Ling,Xin Wang,Xing Fan,Xingru Pan,Xinyuan Zhang,Xinze Zhang,Xiuqing Fu,Xunkai Zhang,Yabo Xu,Yandong Wu,Yida Lu,Yidong Wang,Yilin Zhou,Yiming Pan,Ying Zhang,Yingli Wang,Yingru Li,Yinpei Su,Yipeng Geng,Yitong Zhu,Yongkun Yang,Yuhang Li,Yuhao Wu,Yujiang Li,Yunan Liu,Yunqing Wang,Yuntao Li,Yuxuan Zhang,Zezhen Liu,Zhen Yang,Zhengda Zhou,Zhongpei Qiao,Zhuoer Feng,Zhuorui Liu,Zichen Zhang,Zihan Wang,Zijun Yao,Zikang Wang,Ziqiang Liu,Ziwei Chai,Zixuan Li,Zuodong Zhao,Wenguang Chen,Jidong Zhai,Bin Xu,Minlie Huang,Hongning Wang,Juanzi Li,Yuxiao Dong,Jie Tang

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.06471.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.06471

Arxiv ID: 2508.06471

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.06471

Published: 2025-08-08T17:21:06Z

Updated: 2025-08-08T17:21:06.000Z

2. Voost: A Unified and Scalable Diffusion Transformer for Bidirectional Virtual Try-On and Try-Off

Virtual try-on aims to synthesize a realistic image of a person wearing a target garment, but accurately modeling garment-body correspondence remains a persistent challenge, especially under pose and appearance variation. In this paper, we propose Voost - a unified and scalable framework that jointly learns virtual try-on and try-off with a single diffusion transformer. By modeling both tasks jointly, Voost enables each garment-person pair to supervise both directions and supports flexible conditioning over generation direction and garment category, enhancing garment-body relational reasoning without task-specific networks, auxiliary losses, or additional labels. In addition, we introduce two inference-time techniques: attention temperature scaling for robustness to resolution or mask variation, and self-corrective sampling that leverages bidirectional consistency between tasks. Extensive experiments demonstrate that Voost achieves state-of-the-art results on both try-on and try-off benchmarks, consistently outperforming strong baselines in alignment accuracy, visual fidelity, and generalization.

中文摘要

虚拟试穿旨在合成一个穿着目标服装的人的逼真图像，但准确建模服装与身体的对应关系仍然是一个持续的挑战，特别是在姿势和外观变化下。在本文中，我们提出了Voost——一个统一且可扩展的框架，它通过一个单一的扩散变换器共同学习虚拟试穿和试脱。通过共同建模这两个任务，Voost使每对服装-人能够相互监督，并支持在生成方向和服装类别上的灵活条件设定，增强了服装与身体之间的关系推理，而无需特定于任务的网络、辅助损失或额外标签。此外，我们还引入了两种推理时技术：关注温度缩放以提高对分辨率或遮罩变化的鲁棒性，以及利用任务间的双向一致性进行自我校正采样。大量实验表明，Voost在试穿和试脱基准测试中实现了最先进的结果，在对齐精度、视觉保真度和泛化能力上持续超越强劲的基线。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为 Voost 的统一且可扩展的扩散变换器框架，旨在解决虚拟试穿（Virtual Try-On, VTON）和虚拟试脱（Virtual Try-Off, VTOFF）任务中的关键挑战，即如何准确地建模服装与人体之间的对应关系，尤其是在姿势和外观变化的情况下。具体来说，论文试图解决以下问题：

精确对齐和细节保留：虚拟试穿需要将目标服装精确地合成到人体图像上，同时保留服装的细节和结构一致性。这要求模型能够理解服装与人体之间的空间对应关系，尤其是在姿势变化和遮挡的情况下。
双向建模：虚拟试穿和虚拟试脱是两个互补的任务。虚拟试穿的目标是将服装合成到人体上，而虚拟试脱的目标是从穿着服装的人体图像中重建出原始的服装图像。这两个任务都需要强大的服装与人体之间的关系建模能力，但现有的方法通常只关注其中一个任务，缺乏双向建模的能力。
可扩展性和灵活性：现有的虚拟试穿方法通常依赖于特定的任务网络、辅助损失函数或额外的标注数据，这限制了模型的可扩展性和灵活性。Voost 旨在通过一个统一的框架来处理这两个任务，无需为每个任务单独训练模型，从而提高模型的可扩展性和灵活性。
鲁棒性：在实际应用中，输入图像的分辨率、遮罩比例和空间布局可能会与训练时的分布有所不同。这要求模型在推理时具有足够的鲁棒性，以应对这些变化。
高质量生成：虚拟试穿和试脱的结果需要在视觉上具有高度的逼真性和细节保留能力，以满足电子商务和增强现实/虚拟现实（AR/VR）等领域的实际应用需求。

总结来说，论文的目标是通过一个统一的扩散变换器框架，同时解决虚拟试穿和试脱任务中的精确对齐、细节保留、双向建模、可扩展性和鲁棒性等问题，从而在多样化的姿势、服装类型、背景、光照条件和图像构图下生成高质量的结果。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

图像条件扩散模型

Textual Inversion [19] 和 DreamBooth [67]：这些方法通过嵌入注入或微调实现了概念特定的合成，但计算成本较高。
IPAdapter [86] 和 AnyDoor [12]：这些方法利用预训练的编码器（如 CLIP [63] 和 DINO [9, 59]）通过图像嵌入引导生成。
MasaCtrl [6]：引入了互相关注机制以保持对象身份，随后被基于参考的方法扩展。
参考基础方法：这些方法通过专用网络注入结构化视觉特征，以提高空间一致性。
基于连接的方法：这些方法作为轻量级替代方案，直接馈入条件信号，无需辅助模块。

使用生成模型的虚拟试穿

早期虚拟试穿系统：主要依赖于基于变形的方法，挑战在于将服装图像变形和对齐以匹配目标人的姿势和体型。
基于 GAN 的方法：随着 GAN 的出现，一系列基于 GAN 的方法通过对抗学习实现了更逼真的图像合成，但仍然难以保留服装细节和保持结构一致性。
基于扩散模型的方法：随着大规模文本到图像扩散模型的发展，一些工作采用了预训练的扩散骨干作为虚拟试穿的强大生成先验。关键挑战在于有效地引导模型学习服装与目标人之间的复杂关系。为此，提出了各种技术以改善空间对应关系和视觉保真度，如辅助损失函数、双重或参考网络、变形、外部图像编码器和空间连接。

虚拟试脱

相关研究：少数研究探索了虚拟试脱，即从穿着服装的人体图像中预测干净的服装图像。这一任务由于遮挡、褶皱和变形而具有挑战性，同样需要强大的关系建模。

这些相关研究为本文提出的 Voost 框架提供了背景和基础，Voost 通过联合学习虚拟试穿和试脱任务，在一个统一的扩散变换器中实现了双向建模，从而提高了服装与人体之间的对应关系建模能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法解决了虚拟试穿（Virtual Try-On）和虚拟试脱（Virtual Try-Off）任务中的关键问题：

1. 统一的扩散变换器框架

论文提出了一个名为 Voost 的统一框架，该框架通过一个单一的扩散变换器（diffusion transformer）联合学习虚拟试穿和虚拟试脱任务。这种联合学习方式使得每个服装-人体对都能为两个方向的任务提供监督，从而增强了服装与人体之间的关系建模能力，而无需特定于任务的网络、辅助损失函数或额外的标注数据。

2. 双向建模

Voost 采用了一种水平连接的布局，将服装图像和人体图像并排放置，形成一个统一的输入。通过选择性地遮蔽服装区域或人体区域，模型可以分别处理虚拟试穿和虚拟试脱任务。这种双向建模方式不仅提高了服装与人体之间的对应关系建模能力，还使得模型能够在一个统一的框架内处理两个任务。

3. 动态布局支持

Voost 利用基于令牌（token）的表示，支持动态输入布局，能够处理具有不同空间分辨率和宽高比的图像，而无需固定的输入尺寸。这种设计使得模型能够在一个批次中处理多样化的姿势、宽高比和图像构图，从而提高了模型的可扩展性和灵活性。

4. 任务令牌

Voost 引入了任务令牌（task token），该令牌由模式令牌（mode token）和类别令牌（category token）组成。模式令牌指定生成方向（试穿或试脱），类别令牌编码服装类型（上衣、下装或全身）。这种设计使得模型能够灵活地处理不同的任务方向和服装类别，而无需为每个任务或类别单独训练模型。

5. 推理时的技术改进

为了进一步提高模型的鲁棒性和生成质量，论文提出了两种推理时的技术：

注意力温度缩放（Attention Temperature Scaling）：通过动态调整注意力温度，适应推理时输入分辨率或遮罩比例的变化，从而提高模型对布局变化的鲁棒性。
自校正采样（Self-Corrective Sampling）：利用双向一致性，通过试穿和试脱预测的迭代细化，进一步优化生成结果。

6. 实验验证

论文通过在多个标准基准数据集（如 DressCode [55] 和 VITON-HD [13]）上进行广泛的实验，验证了 Voost 的有效性。实验结果表明，Voost 在对齐精度、视觉保真度和泛化能力方面均优于现有的强基线方法。此外，论文还通过用户研究进一步验证了 Voost 在视觉真实感和服装细节保留方面的优势。

7. 训练策略

Voost 采用了一种高效的训练策略，仅微调扩散变换器中的注意力模块，而冻结其他部分。这种选择不仅保留了预训练扩散模型的强大生成先验，还使得模型能够专注于服装与人体之间的关系建模，从而在虚拟试穿和试脱任务中取得更好的性能。

通过上述方法，Voost 成功地解决了虚拟试穿和试脱任务中的关键问题，提供了一个统一、可扩展且高效的解决方案。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证 Voost 框架的有效性：

1. 数据集和实验设置

数据集：使用了两个标准基准数据集：DressCode [55] 和 VITON-HD [13]。这些数据集包含了高分辨率的服装和对应的人体图像对。此外，还使用了一个额外的现实世界图像集合，这些图像在控制条件下拍摄，并且从在线来源中收集了多样化的姿势、背景和光照条件的图像。
实验设置：所有输出均以 1024×768 分辨率生成。模型在 16×NVIDIA H100 GPU 上进行训练，并在单个 NVIDIA A100 GPU 上进行评估。为了评估泛化能力，还在现实世界图像上进行了定性结果展示。

2. 定性比较

虚拟试穿（VTON）结果：与现有的虚拟试穿方法（如 StableVITON [41]、OOTDiffusion [84]、IDM-VTON [14]、CatVTON [15] 和 Leffa [91]）进行了定性比较。Voost 在保持服装细节和结构方面表现出色，尤其是在处理具有多样化姿势、背景和光照条件的现实世界图像时。
虚拟试脱（VTOFF）结果：与现有的虚拟试脱方法（如 TryOffDiff [78] 和 TryOffAnyOne [82]）进行了定性比较。Voost 在重建原始服装图像方面表现出色，能够处理各种服装类型，包括上衣、下装和连衣裙。
与商业模型的比较：还与一些商业虚拟试穿模型（如 Google DeepMind 的 Gemini 2.0 [23]、Kolors [43]、Pic Copilot [61] 等）进行了定性比较，展示了 Voost 在现实世界应用中的潜力。

3. 定量结果

评估指标：使用了标准的评估指标来衡量视觉保真度和结构一致性，包括 Fréchet Inception Distance (FID) [31]、Kernel Inception Distance (KID) [3]、LPIPS [89] 和 SSIM [81]。
结果：在 VITON-HD 和 DressCode 数据集上，Voost 在所有评估指标上均优于现有的方法。例如，在 VITON-HD 数据集上，Voost 的 FID 为 5.269，KID 为 0.404，SSIM 为 0.898，LPIPS 为 0.056，这些结果均优于其他基线方法。

4. 用户研究

用户研究设计：为了更好地评估感知保真度，进行了用户研究，比较了 Voost 与其他方法在 50 个随机样本上的表现。参与者根据三个标准进行评估：照片真实感、服装细节和服装结构。
结果：用户研究结果显示，Voost 在所有评估标准上均获得了最高的选择率，表明用户更倾向于 Voost 生成的结果，这进一步验证了 Voost 在视觉真实感和服装细节保留方面的优势。

5. 消融研究

双任务训练的效果：比较了联合训练单个模型与分别训练每个任务的模型的性能。结果表明，联合训练的模型在所有评估指标上均优于单任务模型，这表明联合训练能够促进更通用的服装-人体对应关系先验的形成。
推理时改进技术的效果：评估了两种推理时改进技术（注意力温度缩放和自校正采样）的效果。结果表明，这些技术在基准数据集上提供了显著的性能提升，尤其是在现实世界场景中。
不同训练策略的比较：比较了不同的训练策略，包括全模型微调、单个 DiT 块训练、注意力模块仅微调和 LoRA [33]。结果表明，注意力模块仅微调策略在所有评估指标上均优于其他策略，这表明该策略在保持预训练扩散模型的强大生成先验的同时，能够有效地适应虚拟试穿和试脱任务。

6. 失败案例分析

失败案例：尽管 Voost 在各种条件下表现出色，但在某些情况下仍存在失败案例。例如，当输入遮罩未能完全覆盖原始服装时，模型可能会使用暴露的区域作为强先验，导致目标服装的不完全替换。此外，即使遮罩正确，原始服装的阴影或阴影模式等微妙线索也可能偏置生成过程，导致目标服装的不完全或失真重建。

通过这些实验，论文全面验证了 Voost 在虚拟试穿和试脱任务中的有效性，展示了其在对齐精度、视觉保真度和泛化能力方面的优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 Voost 在虚拟试穿和试脱任务中取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 精确控制服装的贴合度

问题：当前模型在生成试穿结果时，对服装的贴合度控制不够精确，缺乏明确的结构或尺寸信息。
探索方向：可以引入额外的线索，如身体测量数据或服装元数据，以提高对服装贴合度的控制能力。例如，通过用户输入的尺寸信息或从图像中自动估计的身体参数，来指导生成更贴合目标人体的服装效果。

2. 多视角和 3D 虚拟试穿

问题：现有的虚拟试穿方法大多集中在 2D 图像上，对于多视角和 3D 虚拟试穿的支持有限。
探索方向：将 Voost 框架扩展到视频或 3D 合成任务中，以支持从不同视角查看试穿效果。这可能需要结合 3D 建模技术、视频扩散模型或基于 GAN 的方法，以实现更逼真的多视角和 3D 虚拟试穿体验。

3. 更鲁棒的遮罩和条件策略

问题：在某些情况下，输入遮罩未能完全覆盖原始服装，或者原始服装的阴影和阴影模式等线索会偏置生成过程。
探索方向：开发更鲁棒的遮罩生成和条件策略，以减少这些线索对生成过程的影响。例如，可以使用更先进的分割模型来生成更精确的遮罩，或者通过对抗训练来提高模型对这些线索的鲁棒性。

4. 用户交互和个性化

问题：当前的虚拟试穿方法大多是自动化的，缺乏用户交互和个性化选项。
探索方向：增加用户交互功能，允许用户在试穿过程中调整服装的颜色、纹理、贴合度等属性。这可以通过引入交互式界面和实时反馈机制来实现，从而提供更个性化的试穿体验。

5. 多类别和多任务扩展

问题：虽然 Voost 支持多种服装类别，但在处理更复杂的多类别和多任务场景时，可能需要进一步优化。
探索方向：探索如何将 Voost 框架扩展到更复杂的多类别和多任务场景中，例如同时处理多种服装类型和不同的试穿任务。这可能需要引入更高级的任务令牌设计和条件策略，以支持更灵活的多任务学习。

6. 实时性能优化

问题：虽然 Voost 在生成质量和泛化能力上表现出色，但在实时应用中，推理速度可能是一个限制因素。
探索方向：优化模型的推理速度，使其能够支持实时虚拟试穿。这可以通过模型压缩、量化、硬件加速等技术来实现，从而提高模型在实际应用中的效率和响应速度。

7. 跨领域应用

问题：虚拟试穿技术的应用范围可以进一步扩展到其他领域，如医疗服装、运动装备、虚拟角色定制等。
探索方向：探索 Voost 框架在不同领域的应用，例如在医疗服装设计中支持患者特定的试穿效果，或在虚拟角色定制中提供更逼真的服装合成。这可能需要结合特定领域的知识和数据，以优化模型的性能和适用性。

8. 多模态输入

问题：当前的虚拟试穿方法主要依赖于图像输入，对于多模态输入的支持有限。
探索方向：引入多模态输入，如结合文本描述、语音指令或手势识别，以提供更丰富的试穿体验。例如，用户可以通过语音指令调整服装的细节，或者通过手势选择不同的服装款式。

通过这些进一步的探索和改进，可以进一步提升 Voost 框架的性能和适用性，为虚拟试穿和试脱任务提供更强大的解决方案。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了 Voost，这是一个统一且可扩展的扩散变换器框架，用于同时处理虚拟试穿（Virtual Try-On, VTON）和虚拟试脱（Virtual Try-Off, VTOFF）任务。Voost 通过联合学习这两个任务，增强了服装与人体之间的对应关系建模能力，而无需特定于任务的网络、辅助损失函数或额外的标注数据。以下是论文的主要内容总结：

研究背景与动机

虚拟试穿（VTON）：目标是将目标服装合成到人体图像上，生成逼真的试穿效果。这一任务面临精确对齐、细节保留和姿势变化鲁棒性的挑战。
虚拟试脱（VTOFF）：目标是从穿着服装的人体图像中重建出原始的服装图像。这一任务同样需要强大的服装与人体关系建模能力。
现有方法的局限性：现有的虚拟试穿方法通常依赖于特定的任务网络、辅助损失函数或额外的标注数据，缺乏双向建模能力，且在多样化姿势和服装类型下的泛化能力有限。

Voost 框架

统一扩散变换器：Voost 采用了一个单一的扩散变换器，通过联合学习虚拟试穿和试脱任务，增强了服装与人体之间的对应关系建模能力。
双向建模：通过水平连接的布局，将服装图像和人体图像并排放置，形成一个统一的输入。通过选择性地遮蔽服装区域或人体区域，模型可以分别处理虚拟试穿和试脱任务。
动态布局支持：利用基于令牌的表示，支持动态输入布局，能够处理具有不同空间分辨率和宽高比的图像，提高了模型的可扩展性和灵活性。
任务令牌：引入了任务令牌，由模式令牌和类别令牌组成，分别指定生成方向和服装类型，使得模型能够灵活地处理不同的任务方向和服装类别。

推理时的技术改进

注意力温度缩放：通过动态调整注意力温度，适应推理时输入分辨率或遮罩比例的变化，提高模型对布局变化的鲁棒性。
自校正采样：利用双向一致性，通过试穿和试脱预测的迭代细化，进一步优化生成结果。

实验验证

数据集：在 DressCode 和 VITON-HD 数据集上进行实验，并在现实世界图像上展示泛化能力。
定性比较：与现有的虚拟试穿和试脱方法进行定性比较，Voost 在保持服装细节和结构方面表现出色，尤其是在处理多样化姿势和背景的现实世界图像时。
定量结果：在所有评估指标（如 FID、KID、LPIPS 和 SSIM）上，Voost 均优于现有的方法，显示出在对齐精度、视觉保真度和泛化能力方面的优势。
用户研究：用户研究结果表明，Voost 在视觉真实感和服装细节保留方面获得了用户的高度认可。
消融研究：验证了联合训练、推理时改进技术和注意力模块仅微调策略的有效性。

结论与未来工作

结论：Voost 通过联合学习虚拟试穿和试脱任务，提供了一个统一、可扩展且高效的解决方案，在对齐精度、视觉保真度和泛化能力方面均取得了显著的成果。
未来工作：进一步探索精确控制服装贴合度、多视角和 3D 虚拟试穿、更鲁棒的遮罩和条件策略、用户交互和个性化、实时性能优化、跨领域应用和多模态输入等方向，以进一步提升模型的性能和适用性。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Seungyong Lee,Jeong-gi Kwak

Categories: cs.GR,cs.AI,cs.CV,cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.04825.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.04825

Arxiv ID: 2508.04825

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.04825

Published: 2025-08-06T19:10:58Z

Updated: 2025-08-06T19:10:58.000Z

3. InfiGUI-G1: Advancing GUI Grounding with Adaptive Exploration Policy Optimization

The emergence of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has propelled the development of autonomous agents that operate on Graphical User Interfaces (GUIs) using pure visual input. A fundamental challenge is robustly grounding natural language instructions. This requires a precise spatial alignment, which accurately locates the coordinates of each element, and, more critically, a correct semantic alignment, which matches the instructions to the functionally appropriate UI element. Although Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) has proven to be effective at improving spatial alignment for these MLLMs, we find that inefficient exploration bottlenecks semantic alignment, which prevent models from learning difficult semantic associations. To address this exploration problem, we present Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO), a new policy optimization framework. AEPO employs a multi-answer generation strategy to enforce broader exploration, which is then guided by a theoretically grounded Adaptive Exploration Reward (AER) function derived from first principles of efficiency eta=U/C. Our AEPO-trained models, InfiGUI-G1-3B and InfiGUI-G1-7B, establish new state-of-the-art results across multiple challenging GUI grounding benchmarks, achieving significant relative improvements of up to 9.0% against the naive RLVR baseline on benchmarks designed to test generalization and semantic understanding. Resources are available at https://github.com/InfiXAI/InfiGUI-G1.

中文摘要

多模态大型语言模型（MLLMs）的出现推动了在图形用户界面（GUI）上操作的自主代理的发展，这些代理使用纯视觉输入。一个基本挑战是稳健地将自然语言指令与现实结合。这需要精确的空间对齐，准确定位每个元素的坐标，更关键的是正确的语义对齐，将指令与功能上合适的UI元素匹配。虽然具有可验证奖励的强化学习（RLVR）在提高这些MLLM的空间对齐方面已被证明是有效的，但我们发现低效的探索限制了语义对齐，这阻止了模型学习困难的语义关联。为了解决这个探索问题，我们提出了自适应探索策略优化（AEPO），这是一种新的策略优化框架。AEPO采用多答案生成策略以促进更广泛的探索，然后由基于效率原理的理论指导自适应探索奖励（AER）函数引导。经过AEPO训练的模型InfiGUI-G1-3B和InfiGUI-G1-7B在多个具有挑战性的GUI对接基准测试中建立了新的技术先进成果，在旨在测试泛化和语义理解的基准测试中，相较于简单的RLVR基线，取得了高达9.0%的显著相对提升。相关资源可在https://github.com/InfiXAI/InfiGUI-G1获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决多模态大型语言模型（MLLMs）在图形用户界面（GUI）操作任务中的一个关键问题：如何提高自然语言指令与GUI元素之间的语义对齐（semantic alignment）能力。尽管现有的强化学习方法（如RLVR）在空间对齐（spatial alignment）方面取得了一定的进展，但这些方法在语义对齐方面存在探索效率低下的问题，导致模型难以学习复杂的语义关联，尤其是在面对复杂GUI任务时。论文提出了一种新的策略优化框架——自适应探索策略优化（Adaptive Exploration Policy Optimization, AEPO），以克服标准强化学习中的探索瓶颈，从而提升模型在GUI任务中的语义对齐能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究工作：

MLLM-based GUI Agents and Grounding

OmniParser (Lu et al. 2024)：利用MLLM将视觉UI元素解析为传统结构化数据，是早期尝试之一。
OS-Atlas (Wu et al. 2024) 和 U-Ground (Gou et al. 2025)：探索混合接口，旨在实现跨环境的稳健和灵活性能。
SeeClick (Cheng et al. 2024)：首次仅依赖截图（视觉输入）和MLLM完成GUI任务，引入了GUI grounding任务。
大规模预训练：如Qin et al. (2025a)、Yang et al. (2025a)、Wu et al. (2025b) 等，通过在GUI特定语料库上进行大规模预训练来增强MLLM的视觉定位能力。
针对性监督微调（SFT）：如Yang et al. (2025c)、Hui et al. (2025) 等，通过监督学习对MLLM进行微调以提升性能。
推理导向框架：如Luo et al. (2025)、Lee et al. (2025)、Wei et al. (2025) 等，通过推理增强MLLM的GUI grounding能力。
坐标无关方法：如Wu et al. (2025c)，通过生成注意力图而不是显式坐标来提升性能。
推理时优化策略：如Wu et al. (2025a)，在不重新训练的情况下提升性能。

Reinforcement Learning in MLLM

DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI 2025)：在大型语言模型中展示了强化学习的潜力。
Vision-R1 (Huang et al. 2025)、Visual-RFT (Liu et al. 2025d)、MedVLM-R1 (Pan et al. 2025)、InfiMMR (Liu et al. 2025c)：在不同领域展示了强化学习的广泛潜力。
GUI grounding中的强化学习应用：如Liu et al. (2025b)、Zhou et al. (2025b)、Tang et al. (2025)、Lian et al. (2025a)、Yang et al. (2025b) 等，通过强化学习提升GUI grounding性能。
UI-R1 (Lu et al. 2025a)：引入基于规则的动作奖励机制，使模型能够使用基于策略的算法进行优化。
GUI-R1 (Luo et al. 2025)：采用统一的动作空间建模策略，将不同平台的动作空间类别整合到一个框架中。
自监督和自进化强化学习：如Gao et al. (2025)、Yuan et al. (2025) 等，旨在解决传统监督微调（SFT）依赖大量多样化标注数据的局限性。
强化微调：如Zhang et al. (2025)，展示了集成训练的潜力。
R-VLM (Park et al. 2025)：引入两阶段缩放 grounding 过程，通过缩放视图细化预测，并结合IoU感知加权交叉熵损失来增强细粒度感知能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一个名为Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO) 的新策略优化框架来解决多模态大型语言模型（MLLMs）在图形用户界面（GUI）操作任务中的语义对齐问题。以下是该框架的主要组成部分和工作原理：

1. 问题定义

任务定义：将GUI grounding任务定义为一个直接的策略优化问题。目标是训练一个策略πθ，使其能够根据给定的上下文（包括GUI截图和自然语言指令）生成一个动作（坐标点），该动作能够准确对应到目标UI元素。
奖励函数：定义了一个确定性的奖励函数R(a, B)，如果生成的点p落在目标UI元素的边界框B内，则奖励为正，否则为负。

2. Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO)

AEPO框架通过以下三个核心机制来提升探索效率和语义对齐能力：

2.1 多答案生成（Multi-Answer Generation）

机制：模型在单次前向传播中生成一组N个候选点A = {p1, p2, …, pN}，而不是单一答案。这迫使模型不仅关注其最自信的预测，还探索其他可能的正确答案，显著提高采样正确动作的概率。
作用：解决了标准强化学习中低采样效率和策略置信陷阱的问题，特别是在语义复杂的样本上。

2.2 自适应探索奖励（Adaptive Exploration Reward, AER）

效率模型：AER基于效率模型η = U/C，其中U是效用，C是成本。
- 效用（U）：如果任何点pi ∈ A落在边界框B内，则探索成功（U = +1），否则失败（U = −1）。
- 成本（C）：成本由生成N个候选点的提议成本Cp = N和验证正确答案的验证成本Cv组成。在成功时，Cv = k（第一个正确点的排名），在失败时，Cv = N。
奖励函数： [ R_{\text{accuracy}}(A, B) = \begin{cases} \frac{1}{\sqrt{N \cdot k}} & \text{if } \exists p_i \in A \text{ s.t. } p_i \in B \ -\frac{1}{N} & \text{otherwise} \end{cases} ]
作用：AER动态地在失败时鼓励更广泛的探索，在成功时奖励高效、自信的预测。

2.3 共线性惩罚（Collinear Penalty）

机制：如果生成的点集A近似共线（通过检查任意三点形成的三角形面积是否接近零来判断），则将准确度奖励Raccuracy重置为一个较大的负值（-1）。
作用：防止模型采用简单的线性扫描策略，确保探索在语义空间中具有真正的多样性，而不仅仅是几何空间中的线性扫描。

3. 总体训练目标

总奖励：将格式奖励Rformat（如果输出字符串结构正确则为+1，否则为0）和准确度奖励Raccuracy结合起来，形成总奖励Rtotal = Rformat + Raccuracy。
优势估计：使用总奖励计算优势估计(\hat{A})，并直接指导策略参数的更新。

4. 训练过程

数据集：使用多个公共GUI数据集混合采样，包含约44k个样本。
数据过滤：排除那些模型能够轻松回答的样本，专注于更具挑战性的实例。
训练参数：使用16个H800 GPU进行训练，学习率为1e-6，批量大小为128，RLOO回滚次数为8，训练3个周期。

通过这些机制，AEPO框架能够显著提升模型在GUI grounding任务中的语义对齐能力，特别是在复杂和语义挑战的任务上。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了广泛的实验来验证所提出的 Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO) 框架的有效性。实验涉及多个基准测试，涵盖了不同的GUI任务和场景。以下是实验的详细设置和结果：

1. 实验设置

1.1 基准测试和指标

MMBench-GUI：一个综合性的基准测试，包含基本和高级指令，用于评估模型在不同复杂度任务上的整体效果。
ScreenSpot-Pro：一个高分辨率屏幕基准测试，专注于专业软件中的文本和图标定位任务，特别适合评估模型的语义理解能力。
UI-Vision：一个桌面应用基准测试，用于评估模型在多样化、未见环境中的泛化能力。
ScreenSpot-v2：一个涵盖移动、桌面和网络平台的基准测试，关注文本和图标/小部件元素。
UI-I2E-Bench：一个包含更多隐式指令的基准测试，要求模型进行语义和空间推理，而不仅仅是直接文本匹配。

主要评估指标是准确率（Accuracy），即预测的坐标点是否落在目标UI元素的边界框内。对于输出边界框的方法，使用其中心点作为预测点。

1.2 基线模型

内部基线：训练了一个与InfiGUI-G1模型相同数据集和优化超参数的Naive RLVR模型，作为内部基线进行对比。
外部基线：与多个最新的模型进行比较，包括基于监督微调（SFT）的模型（如UGround、OS-Atlas）和其他基于强化学习的模型（如GUI-R1、GUI-G2）。

1.3 实现细节

模型架构：InfiGUI-G1模型基于开源的Qwen2.5-VL-3B-Instruct和Qwen2.5-VL-7B-Instruct构建。
训练算法：采用RLOO（REINFORCE Leave-One-Out）算法，通过“leave-one-out”策略减少策略梯度估计的方差。
训练数据：使用多个公共GUI数据集混合采样，包含约44k个样本。通过数据过滤策略排除过于简单的样本。
训练参数：使用16个H800 GPU进行训练，学习率为1e-6，批量大小为128，RLOO回滚次数为8，训练3个周期。

2. 主要结果

2.1 性能对比

MMBench-GUI：InfiGUI-G1模型在多个平台上取得了最高的准确率，显著优于Naive RLVR基线和其他最新方法。
ScreenSpot-Pro：InfiGUI-G1模型在文本和图标定位任务上均取得了优异的性能，特别是在图标定位任务上，与Naive RLVR基线相比，性能提升更为显著。
UI-Vision：InfiGUI-G1模型在不同类别和设置下的准确率均高于其他模型，显示出强大的泛化能力。
UI-I2E-Bench：InfiGUI-G1模型在不同平台和隐式指令上的准确率均优于其他模型，特别是在隐式指令上，性能提升明显。
ScreenSpot-v2：InfiGUI-G1模型在移动、桌面和网络平台上的准确率均接近或达到了最高水平，显示出良好的适应性。

2.2 探索成功率

InfiGUI-G1模型：在多个基准测试中，InfiGUI-G1模型的探索成功率（至少有一个生成的候选点是正确的）显著高于Naive RLVR基线，表明AEPO框架能够有效地提高探索效率。

3. 消融研究

为了分析AEPO框架中各个组件的贡献，论文在ScreenSpot-Pro基准测试上进行了以下消融研究：

去除多答案生成：性能显著下降，表明多答案生成是提高探索效率的关键。
去除AER（使用简单奖励）：性能进一步下降，表明AER在引导探索方面的重要性。
去除AER的排名因子k：虽然探索成功率较高，但准确率下降，表明k因子对于模型对正确答案的信心至关重要。
去除共线性惩罚：模型生成大量低质量答案，准确率大幅下降，表明共线性惩罚对于防止奖励欺骗行为至关重要。

4. 进一步分析

4.1 自适应探索策略

任务复杂度与探索行为：模型在难度较高的基准测试中生成更多的候选答案，在难度较低的基准测试中生成较少的候选答案，表明AEPO能够根据任务复杂度自适应地调整探索策略。

4.2 探索效率

单次探索成功率：InfiGUI-G1模型在单次前向传播中的探索成功率显著高于Naive RLVR模型多次尝试的成功率，表明AEPO的多答案生成策略不仅增加了尝试次数，还提高了探索的结构化和效率。

4.3 难探索样本的性能

难易样本划分：将ScreenSpot-Pro测试集划分为“易”、“中”、“难”三个子集，InfiGUI-G1模型在“难”样本上的性能提升最为显著，表明AEPO能够为之前“不可学习”的样本创建有效的学习信号。

5. 结论

通过这些实验，论文证明了AEPO框架在提升多模态大型语言模型（MLLMs）在GUI grounding任务中的语义对齐能力方面的有效性。InfiGUI-G1模型在多个基准测试中取得了新的最佳性能，特别是在复杂和语义挑战的任务上。此外，消融研究和进一步分析揭示了AEPO框架中各个组件的重要性和协同作用。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO) 框架在提升多模态大型语言模型（MLLMs）的GUI grounding性能方面取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 多模态融合的改进

视觉特征提取：当前的模型依赖于现有的视觉编码器，这些编码器可能在某些复杂场景下表现不足。可以探索更先进的视觉特征提取方法，如结合最新的视觉Transformer架构，以提升模型对GUI元素的视觉理解能力。
跨模态对齐：进一步优化自然语言指令和视觉信息之间的对齐方式，例如通过引入更复杂的跨模态注意力机制或对比学习方法，以更好地捕捉指令和GUI元素之间的语义关联。

2. 探索策略的优化

高效采样方法：虽然多答案生成策略显著提升了探索效率，但生成多个候选点可能会增加计算开销。可以探索更高效的采样方法，如基于重要性采样或分层采样，以在保持探索效率的同时减少计算资源的消耗。
动态探索策略：进一步优化自适应探索奖励（AER）函数，使其能够根据任务的动态特性（如实时反馈、环境变化）动态调整探索和利用的平衡。

3. 模型的泛化能力

跨领域泛化：当前的模型在特定的GUI环境中表现出色，但在新的、未见过的领域（如新的操作系统、新的应用程序类型）中可能表现不佳。可以探索跨领域学习方法，如元学习或领域自适应技术，以提升模型在不同领域的泛化能力。
长期任务泛化：在长期任务中，GUI的布局和元素可能会发生变化。可以研究如何使模型能够适应这些变化，例如通过引入在线学习或持续学习机制。

4. 模型的可解释性

解释生成：当前的模型主要关注性能提升，但对模型决策过程的解释性不足。可以探索生成解释的方法，例如通过可视化模型的注意力机制或生成自然语言解释，以帮助用户理解模型的决策过程。
用户反馈集成：引入用户反馈机制，使模型能够根据用户的反馈动态调整其行为，从而提高用户的信任和满意度。

5. 模型的实时性和效率

实时交互：在实际应用中，GUI grounding需要实时响应。可以探索优化模型的推理速度，例如通过模型压缩、量化或专用硬件加速，以满足实时交互的需求。
资源优化：进一步优化模型的资源消耗，例如通过稀疏激活或动态计算图优化，以在资源受限的设备上高效运行。

6. 多任务学习

多任务集成：将GUI grounding与其他相关任务（如自然语言理解、动作规划）结合起来，形成一个多任务学习框架。这不仅可以提升模型在单一任务上的性能，还可以增强模型的整体智能水平。
任务迁移：研究如何将从GUI grounding任务中学到的知识迁移到其他相关任务中，例如通过共享特征表示或迁移学习技术。

7. 数据增强和数据多样性

数据增强方法：进一步探索数据增强技术，如通过数据合成、数据扰动或数据混合，以增加训练数据的多样性和复杂性，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。
数据标注改进：改进数据标注方法，例如通过引入更细粒度的标注或多模态标注，以提供更丰富的训练信号。

8. 模型的可扩展性

大规模训练：探索在更大规模的数据集上训练模型，以进一步提升模型的性能和泛化能力。这可能需要开发更高效的训练算法和分布式训练框架。
模型架构扩展：研究如何扩展模型架构，例如通过引入更复杂的层次结构或模块化设计，以处理更复杂的GUI任务。

通过这些方向的进一步探索，可以进一步提升多模态大型语言模型在GUI grounding任务中的性能和实用性，为实现更智能、更高效的人机交互奠定基础。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种新的策略优化框架——Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO)，旨在提升多模态大型语言模型（MLLMs）在图形用户界面（GUI）操作任务中的语义对齐能力。尽管现有的强化学习方法（如RLVR）在空间对齐方面取得了一定进展，但这些方法在语义对齐方面存在探索效率低下的问题，导致模型难以学习复杂的语义关联。AEPO框架通过多答案生成策略和自适应探索奖励（AER）函数来解决这一问题，显著提升了模型的探索效率和语义对齐能力。

背景知识

GUI Grounding：将自然语言指令映射到屏幕上的特定交互元素，分为空间对齐（精确定位元素）和语义对齐（正确识别元素）两个维度。
现有方法的局限性：监督微调（SFT）数据密集且难以泛化；强化学习方法（如RLVR）虽然提升了空间对齐，但在语义对齐方面存在探索效率低下的问题。

研究方法

1. Adaptive Exploration Policy Optimization (AEPO)

AEPO框架包含三个核心机制：

多答案生成：模型在单次前向传播中生成一组候选点，增加采样正确动作的概率。
自适应探索奖励（AER）：基于效率模型η = U/C，其中U是效用，C是成本。AER动态地在失败时鼓励更广泛的探索，在成功时奖励高效、自信的预测。
共线性惩罚：防止模型采用简单的线性扫描策略，确保探索在语义空间中具有真正的多样性。

2. 总体训练目标

总奖励：结合格式奖励和准确度奖励，形成总奖励Rtotal = Rformat + Raccuracy。
优势估计：使用总奖励计算优势估计(\hat{A})，并直接指导策略参数的更新。

实验

1. 实验设置

基准测试：包括MMBench-GUI、ScreenSpot-Pro、UI-Vision、ScreenSpot-v2和UI-I2E-Bench，覆盖不同的GUI任务和场景。
基线模型：与Naive RLVR模型和其他最新模型进行比较。
实现细节：基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct和Qwen2.5-VL-7B-Instruct构建InfiGUI-G1模型，使用RLOO算法进行训练。

2. 主要结果

性能对比：InfiGUI-G1模型在多个基准测试中取得了新的最佳性能，特别是在复杂和语义挑战的任务上。
探索成功率：InfiGUI-G1模型的探索成功率显著高于Naive RLVR模型，表明AEPO框架能够有效地提高探索效率。

3. 消融研究

多答案生成：去除该机制会导致性能显著下降，表明其在提升探索效率中的关键作用。
自适应探索奖励（AER）：去除AER或其排名因子k会导致性能下降，表明AER在引导探索中的重要性。
共线性惩罚：去除该机制会导致模型生成大量低质量答案，准确率大幅下降，表明其在防止奖励欺骗行为中的重要性。

4. 进一步分析

自适应探索策略：模型能够根据任务复杂度自适应地调整探索策略。
探索效率：InfiGUI-G1模型在单次前向传播中的探索成功率显著高于Naive RLVR模型多次尝试的成功率。
难探索样本的性能：InfiGUI-G1模型在难样本上的性能提升最为显著，表明AEPO能够为之前“不可学习”的样本创建有效的学习信号。

结论

AEPO框架通过多答案生成和自适应探索奖励函数，显著提升了MLLMs在GUI grounding任务中的语义对齐能力。InfiGUI-G1模型在多个基准测试中取得了新的最佳性能，特别是在复杂和语义挑战的任务上。未来的研究可以进一步探索多模态融合、探索策略优化、模型泛化能力、模型可解释性、实时性和效率、多任务学习以及模型可扩展性等方面，以进一步提升模型的性能和实用性。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Yuhang Liu,Zeyu Liu,Shuanghe Zhu,Pengxiang Li,Congkai Xie,Jiasheng Wang,Xueyu Hu,Xiaotian Han,Jianbo Yuan,Xinyao Wang,Shengyu Zhang,Hongxia Yang,Fei Wu

Categories: cs.AI,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05731.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05731

Arxiv ID: 2508.05731

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05731

Published: 2025-08-07T17:49:56Z

Updated: 2025-08-07T17:49:56.000Z

4. Memp: Exploring Agent Procedural Memory

Large Language Models (LLMs) based agents excel at diverse tasks, yet they suffer from brittle procedural memory that is manually engineered or entangled in static parameters. In this work, we investigate strategies to endow agents with a learnable, updatable, and lifelong procedural memory. We propose Memp that distills past agent trajectories into both fine-grained, step-by-step instructions and higher-level, script-like abstractions, and explore the impact of different strategies for Build, Retrieval, and Update of procedural memory. Coupled with a dynamic regimen that continuously updates, corrects, and deprecates its contents, this repository evolves in lockstep with new experience. Empirical evaluation on TravelPlanner and ALFWorld shows that as the memory repository is refined, agents achieve steadily higher success rates and greater efficiency on analogous tasks. Moreover, procedural memory built from a stronger model retains its value: migrating the procedural memory to a weaker model yields substantial performance gains.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）基础的代理在多种任务上表现出色，但它们的程序性记忆脆弱，往往是手动设计的或纠缠于静态参数之中。在这项工作中，我们研究了赋予代理可学习、可更新和终身的程序性记忆的策略。我们提出了 Memp，它将过去代理的轨迹提炼为细致的逐步指令和更高层次的脚本式抽象，并探索了程序性记忆的构建、检索和更新的不同策略的影响。结合一个不断更新、纠正和淘汰其内容的动态方案，这个存储库随着新经验的积累而不断演变。对 TravelPlanner 和 ALFWorld 的实证评估表明，随着记忆存储库的精炼，代理在类似任务上实现了越来越高的成功率和更大的效率。此外，从更强模型构建的程序性记忆保持其价值：将程序性记忆迁移到较弱的模型上会带来显著的性能提升。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：基于大型语言模型（LLMs）的智能代理（agents）在执行复杂任务时，其程序性记忆（procedural memory）存在脆弱性，这些记忆要么是手动设计的，要么与静态参数纠缠在一起，难以更新和维护。为了解决这一问题，论文提出了一种名为 Memp 的框架，旨在赋予智能代理一种可学习、可更新且具有终身学习能力的程序性记忆，以提高代理在类似任务上的成功率和效率，并减少重复探索和无效尝试。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是论文中提到的相关研究：

语言代理中的记忆

记忆的类型和作用：记忆是语言代理的基础组件，能够使代理在多个时间尺度上保留和利用过去的信息，包括短期记忆、情景记忆和长期记忆，以增强其性能和适应性。这些系统旨在模仿人类记忆的某些方面，以提高连贯性、个性化和学习能力。
记忆的方法：当前的方法包括端到端记忆系统、外部记忆系统和层次化记忆结构。这些方法涉及以各种格式编码和存储信息，使用基于向量嵌入和语义搜索的检索机制，并实施记忆更新和遗忘策略以保持相关性和效率。

程序性记忆

程序性记忆的定义和应用：程序性记忆是一种长期记忆，涉及保留程序和技能，如打字或骑自行车，这些技能可以在没有有意识思考的情况下自动执行。代理利用程序性记忆来内化和自动化重复任务、决策过程和互动模式，从而随着时间的推移实现更高效和更具情境感知能力的响应。
相关工作：尽管有一些工作（如 Voyager、AWM 和 AutoManual）利用程序性记忆来增强代理在类似任务上的能力，但仍然缺乏对如何构建、检索和更新这种程序性记忆的系统性分析。因此，本研究主要集中在探索如何为执行跨轨迹任务的代理构建有效的程序性记忆系统。

从经验中学习

学习的重要性：基于 LLM 的代理通过与环境的互动和利用过去的经验来不断改进其决策能力，这对于开发能够处理动态现实世界场景的适应性和智能代理至关重要。它允许代理优化行为，减少手动编程需求，并提高各种任务的性能。
学习的方法：代理通常采用强化学习、经验回放、模仿学习、记忆管理和多代理学习等机制来实现这一点。然而，当前的方法存在局限性，包括样本效率低下、跨任务泛化能力差、学习新信息时的灾难性遗忘，以及缺乏记忆更新功能。此外，收集高质量训练数据可能具有挑战性，并可能引入偏差。解决这些局限性对于推进基于 LLM 的代理的能力并确保其在现实世界中的有效应用至关重要。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 Memp 的框架来解决基于大型语言模型（LLMs）的智能代理（agents）在程序性记忆方面的脆弱性问题。以下是 Memp 框架解决该问题的具体方法：

1. 程序性记忆的构建（Build）

提取经验：Memp 将过去的代理轨迹（trajectories）蒸馏成细粒度的逐步指令和更高层次的脚本式抽象。这些轨迹是从代理与环境交互过程中获得的完整探索轨迹，包含了代理在完成任务过程中的所有动作和观察结果。
记忆库的构建：通过一个构建器（Builder）( B ) 将每个任务的轨迹和奖励 ( (τ_t, r_t) ) 转化为程序性记忆 ( mp_t )，并将其存储在记忆库中。记忆库 ( Mem ) 是代理在多个任务中获得的程序性记忆的集合： [ Mem = \sum_{t=1}^{T} mpt, \quad \text{where} \quad mpt = B(τ_t, r_t) ]

2. 程序性记忆的检索（Retrieve）

精确匹配：当面对新任务时，Memp 使用一个检索器（Retriever）来从记忆库中找到与新任务最相关的程序性记忆。检索过程基于任务的向量嵌入模型 ( \phi ) 和余弦相似度来实现： [ m_{\text{retrieved}} = \arg \max_{mpi \in Mem} \frac{\phi(t_{\text{new}}) \cdot \phi(t_i)}{|\phi(t_{\text{new}})| |\phi(t_i)|} ]
多种检索策略：论文实验了多种检索策略，如随机采样、基于查询描述的检索和基于关键词平均相似度的检索，以提高检索的准确性和效率。

3. 程序性记忆的更新（Update）

动态更新机制：Memp 引入了多种程序性记忆更新策略，以确保代理能够适应动态环境。这些策略包括：
- 普通添加（Vanilla Memory Update）：将新任务的轨迹直接添加到记忆库中。
- 验证过滤（Validation）：仅将成功完成任务的轨迹添加到记忆库中。
- 修正调整（Adjustment）：当检索到的程序性记忆导致执行失败时，结合错误轨迹和原始记忆进行修正，更新程序性记忆。
更新机制的建模：更新机制 ( U ) 根据当前程序性记忆、执行反馈和已完成的任务来生成更新后的记忆： [ M(t + 1) = U(M(t), E(t), τ_t) ] 其中，( E(t) ) 包含执行反馈（如成功、失败、性能指标）。

4. 实验验证

数据集和模型：论文在两个不同的领域（TravelPlanner 和 ALFWorld）进行了实验，使用了三种强大的 LLMs（GPT-4o、Claude 和 Qwen2.5-72B-Instruct）作为基础模型。
性能提升：实验结果表明，通过构建和检索程序性记忆，代理在测试时的任务准确率提高，步数和令牌消耗显著减少。此外，通过配备记忆更新机制，代理能够在测试环境中不断构建和优化其程序性记忆，实现持续的、接近线性的任务掌握能力。
记忆转移：论文还验证了从更强模型构建的程序性记忆可以有效地转移到较弱的模型中，从而显著提升较弱模型的任务解决能力。

通过上述方法，Memp 框架不仅提高了代理在类似任务上的成功率和效率，还支持持续学习和稳健泛化，朝着自改进、有弹性的代理迈出了重要一步。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证 Memp 框架的有效性：

1. 实验设置

数据集：
- TravelPlanner：一个用于评估代理使用工具和在复杂约束下进行复杂规划能力的基准。
- ALFWorld：一个包含家务任务的基准，在每个交互轮次中，代理输出一个动作，环境以描述结果状态的文本反馈做出响应，直到任务完成或达到最大轮次。
基础模型：
- GPT-4o：OpenAI 的前沿模型。
- Claude：Anthropic 的前沿模型。
- Qwen2.5-72B-Instruct：开源的大型语言模型。
评估指标：
- ALFWorld：任务完成情况由执行环境评估，任务完成成功得 1 分，失败得 0 分。
- TravelPlanner：在测试集上以两阶段模式进行实验，最终计划与标准答案比较，获得常识（Common Sense）和硬约束（Hard Constraint）的分数。

2. 记忆存储与检索实验

实验条件：
- No Memory：模型以 ReAct 方式处理任务，不使用任何外部记忆。
- Trajectory：存储训练集中的金轨迹（gold trajectories），在推理时检索与当前任务向量最相似的 top-k 轨迹作为程序性记忆。
- Script：分析和总结训练集中的金轨迹，提取高层次的抽象程序性知识，在每个任务前作为提示提供。
- Proceduralization：结合完整的检索轨迹和模型生成的高层次脚本，将具体示例和抽象指导作为程序性记忆。
结果：
- 所有记忆构建方法都优于无记忆基线，在两个数据集上都获得了更高的分数，同时减少了所需的步数。
- 抽象轨迹为脚本的方法在 ALFWorld 测试集上表现更好，而使用完整执行轨迹作为程序性记忆的方法在开发集上表现更好。
- 结合程序性知识的方法（Proceduralization）获得了最佳性能。

3. 检索策略实验

检索策略：
- Random Sample：不使用键进行向量检索，而是随机提取一些记忆。
- Query：使用查询描述作为存储的键，利用查询的语义相似性进行检索。
- AveFact：使用大型模型从任务查询中提取关键词，然后计算匹配关键词的平均相似性进行检索。
结果：
- 与随机采样相比，使用基于查询和 AveFact 的精确检索方法显著提高了性能。
- 基于查询的方法通过捕获语义上下文，实现了更准确的匹配。
- AveFact 方法通过提取关键特征并平均其相似性，有效地关注了核心任务元素，从而提高了检索效率。

4. 记忆更新实验

更新策略：
- Vanilla Memory Update：每完成 t 个任务后，将这些任务的所有轨迹整合为程序性记忆并直接添加到记忆库中。
- Validation：每完成 t 个任务后，仅保留成功完成任务的轨迹，并将其转换为程序性记忆进行存储。
- Adjustment：当检索到的程序性记忆导致执行失败时，将错误轨迹与原始记忆结合，并就地修订，生成更新后的程序性记忆。
结果：
- 随着任务组的增加和记忆的迭代刷新，所有策略都提高了后续任务的性能，不仅提高了整体分数，还减少了完成任务所需的步数。
- 基于反射的更新机制（Adjustment）是最有效的方法，在最终任务组中，该方法比第二好的策略高出 +0.7 分，并减少了 14 步。

5. 记忆转移实验

实验内容：
- 将由 GPT-4o 构建的程序性记忆转移到 Qwen2.5-14B-Instruct 模型中。
结果：
- 在 TravelPlanner 基准测试中，140 亿参数的模型任务完成率提高了 5%，平均步数减少了 1.6 步。
- 在 ALFWorld 中也出现了类似的增益，证实了从更强模型构建的程序性记忆可以有效地转移到较弱的模型中，显著提升较弱模型的任务解决能力。

6. 记忆检索规模实验

实验内容：
- 研究随着程序性记忆存储和检索记忆数量的增加，代理性能是否继续提高。
结果：
- 随着检索到的程序性记忆数量的增加，代理的性能稳步提高，呈现出上升趋势，随后趋于平稳。
- 但是，检索过多的记忆会导致性能下降，因为过多的检索会影响上下文长度，并引入不太准确的程序性记忆，从而干扰整体效果。

这些实验全面验证了 Memp 框架在构建、检索和更新程序性记忆方面的有效性，以及其在提高代理任务成功率和效率方面的显著优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 Memp 框架来解决基于大型语言模型（LLMs）的智能代理在程序性记忆方面的脆弱性问题，并在多个方面进行了实验验证。尽管取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 更复杂的检索策略

当前方法：当前的检索策略主要基于向量嵌入和余弦相似度，虽然有效，但可能还有改进空间。
改进方向：
- 语义检索：探索更复杂的语义检索方法，如 BM25 或其他信息检索技术，以提高检索的准确性和效率。
- 多模态检索：结合文本、图像或其他模态的信息进行检索，以更好地处理多模态任务。
- 上下文感知检索：考虑任务的上下文信息，如任务的背景、目标和约束条件，以提高检索的相关性。

2. 记忆更新策略的优化

当前方法：当前的更新策略包括普通添加、验证过滤和修正调整，但这些策略可能在某些情况下不够灵活。
改进方向：
- 自适应更新：开发自适应的更新策略，根据任务的复杂性和代理的性能动态调整更新机制。
- 增量学习：引入增量学习机制，使代理能够逐步更新其程序性记忆，而不是在每个任务组后进行大规模更新。
- 遗忘机制：研究更有效的遗忘机制，以确保代理能够丢弃过时或不再相关的信息，同时保留有价值的知识。

3. 记忆的可扩展性和效率

当前方法：虽然向量存储和检索具有可扩展性，但在处理大规模记忆库时可能会遇到性能瓶颈。
改进方向：
- 分布式存储：探索分布式存储解决方案，以提高记忆库的存储和检索效率。
- 压缩技术：研究记忆压缩技术，以减少存储需求并提高检索速度。
- 近似检索：使用近似最近邻（ANN）检索方法，如 Faiss 或 HNSW，以提高检索效率。

4. 记忆的泛化能力

当前方法：当前的实验主要集中在特定的任务和数据集上，但记忆的泛化能力仍有待进一步验证。
改进方向：
- 跨领域泛化：研究程序性记忆在不同领域和任务类型中的泛化能力，以验证其在更广泛场景中的适用性。
- 零样本学习：探索程序性记忆在零样本学习任务中的应用，以评估其在未见过的任务中的表现。

5. 记忆的实时更新

当前方法：当前的更新策略主要在任务组完成后进行，缺乏实时更新机制。
改进方向：
- 在线学习：引入在线学习机制，使代理能够在任务执行过程中实时更新其程序性记忆。
- 反馈循环：建立一个反馈循环，使代理能够根据实时反馈动态调整其记忆，从而更好地适应动态环境。

6. 记忆的可解释性

当前方法：当前的程序性记忆主要以向量形式存储，缺乏可解释性。
改进方向：
- 符号表示：探索将程序性记忆表示为符号形式，以提高其可解释性和透明度。
- 可视化工具：开发可视化工具，帮助研究人员和开发者更好地理解和分析程序性记忆的内容和结构。

7. 记忆的跨模型转移

当前方法：虽然已经验证了从较强模型到较弱模型的记忆转移，但这种转移的效率和效果仍有待进一步优化。
改进方向：
- 知识蒸馏：研究如何通过知识蒸馏技术，更有效地将强模型的知识转移到弱模型中。
- 模型适应性：探索如何使弱模型更好地适应从强模型转移过来的程序性记忆，以进一步提高其性能。

8. 记忆的长期稳定性

当前方法：当前的实验主要集中在短期任务上，但程序性记忆的长期稳定性尚未得到充分验证。
改进方向：
- 长期任务：在长期任务中测试程序性记忆的稳定性，以评估其在长时间跨度内的表现。
- 记忆维护：研究如何维护和更新程序性记忆，以确保其在长期使用中的有效性和相关性。

通过进一步探索这些方向，可以进一步提升 Memp 框架的性能和适用性，使其在更广泛的任务和场景中发挥更大的作用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一个名为 Memp 的框架，旨在为基于大型语言模型（LLMs）的智能代理（agents）赋予一种可学习、可更新且具有终身学习能力的程序性记忆（procedural memory）。程序性记忆是指通过经验习得的技能和习惯，使代理能够更高效地完成任务。Memp 框架通过构建、检索和更新程序性记忆，显著提高了代理在类似任务上的成功率和效率。

研究背景

基于 LLMs 的代理在执行复杂任务时，其程序性记忆往往是手动设计的或与静态参数纠缠在一起，难以更新和维护。这导致代理在面对复杂任务时，需要从头开始探索，效率低下且容易出错。因此，需要一种机制使代理能够从过去的成功经验中学习，将这些经验转化为可重用的模板，从而提高任务执行的效率和成功率。

研究方法

Memp 框架的核心在于如何构建、检索和更新程序性记忆。具体方法如下：

构建程序性记忆（Build）：
- 将过去的代理轨迹蒸馏成细粒度的逐步指令和更高层次的脚本式抽象。
- 使用一个构建器 ( B ) 将每个任务的轨迹和奖励 ( (τ_t, r_t) ) 转化为程序性记忆 ( mp_t )，并存储在记忆库中： [ Mem = \sum_{t=1}^{T} mpt, \quad \text{where} \quad mpt = B(τ_t, r_t) ]
检索程序性记忆（Retrieve）：
- 当面对新任务时，使用一个检索器从记忆库中找到与新任务最相关的程序性记忆。
- 检索过程基于任务的向量嵌入模型 ( \phi ) 和余弦相似度： [ m_{\text{retrieved}} = \arg \max_{mpi \in Mem} \frac{\phi(t_{\text{new}}) \cdot \phi(t_i)}{|\phi(t_{\text{new}})| |\phi(t_i)|} ]
- 实验了多种检索策略，如随机采样、基于查询描述的检索和基于关键词平均相似度的检索。
更新程序性记忆（Update）：
- 引入多种程序性记忆更新策略，以确保代理能够适应动态环境。
- 更新机制 ( U ) 根据当前程序性记忆、执行反馈和已完成的任务来生成更新后的记忆： [ M(t + 1) = U(M(t), E(t), τ_t) ]
- 具体策略包括普通添加、验证过滤和修正调整。

实验

论文在两个不同的领域（TravelPlanner 和 ALFWorld）进行了实验，使用了三种强大的 LLMs（GPT-4o、Claude 和 Qwen2.5-72B-Instruct）作为基础模型。实验结果表明：

性能提升：通过构建和检索程序性记忆，代理在测试时的任务准确率提高，步数和令牌消耗显著减少。
记忆转移：从更强模型构建的程序性记忆可以有效地转移到较弱的模型中，显著提升较弱模型的任务解决能力。
动态更新：通过配备记忆更新机制，代理能够在测试环境中不断构建和优化其程序性记忆，实现持续的、接近线性的任务掌握能力。

关键结论

Memp 框架通过系统地研究程序性记忆的构建、检索和更新策略，显著提高了基于 LLMs 的代理在类似任务上的成功率和效率。该框架不仅支持单个任务的改进，还支持持续学习和稳健泛化，朝着自改进、有弹性的代理迈出了重要一步。未来的工作将探索更复杂的检索策略、优化记忆更新机制、提高记忆的可扩展性和效率，并进一步验证记忆的泛化能力。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Runnan Fang,Yuan Liang,Xiaobin Wang,Jialong Wu,Shuofei Qiao,Pengjun Xie,Fei Huang,Huajun Chen,Ningyu Zhang

Categories: cs.CL,cs.AI,cs.LG,cs.MA

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.06433.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.06433

Arxiv ID: 2508.06433

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.06433

Published: 2025-08-08T16:20:56Z

Updated: 2025-08-08T16:20:56.000Z

5. Pruning the Unsurprising: Efficient Code Reasoning via First-Token Surprisal

Recently, Large Reasoning Models (LRMs) have demonstrated remarkable capabilities in code reasoning by scaling up the length of Chain-of-Thought (CoT). However, excessively long reasoning traces introduce substantial challenges in terms of training cost, inference latency, and deployment feasibility. While various CoT compression approaches have emerged to address this challenge, they face inherent trade-offs: token-level methods often disrupt syntactic and logical coherence, while step-level methods based on perplexity fail to reliably capture the logically critical reasoning steps. In this paper, we propose ASAP (Anchor-guided, Surprisal-based Pruning), a novel coarse-to-fine framework for CoT compression. ASAP first performs anchor-guided pruning to preserve the core reasoning structure, which efficiently reduces the search space for subsequent processing. It then enables a logic-aware pruning by selecting logically essential reasoning steps based on a novel first-token surprisal metric. Finally, ASAP teaches models to autonomously generate and leverage these concise CoTs at inference time, enabling efficient reasoning in coding tasks. Experiments show that ASAP achieves state-of-the-art accuracy across multiple code generation benchmarks while substantially reducing training and inference costs. On the challenging LiveCodeBench v4_v5 benchmark, our approach reduces token generation by 23.5% and inference latency by 43.5% compared to the strongest baseline, while achieving a competitive accuracy of 36.19% in Pass@1. Our results highlight a promising direction for building powerful and efficient LRMs.

中文摘要

最近，大型推理模型（LRMs）在通过扩展链式思维（CoT）的长度来进行代码推理方面展示了显著的能力。然而，过长的推理轨迹在训练成本、推理延迟和部署可行性方面带来了重大挑战。虽然已经出现了各种CoT压缩方法来应对这一挑战，但它们面临固有的权衡：基于token的方法往往会破坏句法和逻辑连贯性，而基于困惑度的步骤级方法无法可靠地捕捉逻辑上至关重要的推理步骤。本文提出了ASAP（基于锚点的惊讶度修剪），这是一种新颖的从粗到细的CoT压缩框架。ASAP首先执行锚点引导的修剪，以保留核心推理结构，这有效地减少了后续处理的搜索空间。然后，它通过基于一种新颖的首token惊讶度指标选择逻辑上必要的推理步骤，从而实现逻辑感知的修剪。最后，ASAP教会模型在推理时自主生成和利用这些简明的CoT，从而在编码任务中实现高效推理。实验表明，ASAP在多个代码生成基准测试中实现了最先进的准确率，同时显著降低了训练和推理成本。在具有挑战性的LiveCodeBench v4_v5基准上，我们的方法将token生成减少了23.5%，推理延迟减少了43.5%，相比于最强基线，同时在Pass@1中达到36.19%的竞争准确率。我们的结果突出了建立强大且高效的LRMs的一个有希望的方向。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在代码推理任务中，大型推理模型（Large Reasoning Models, LRMs）由于生成过长的推理链（Chain-of-Thought, CoT）而导致的训练成本高、推理延迟大以及部署困难的问题。尽管长推理链能够提升模型的性能，但其中包含大量冗余信息，不仅增加了计算负担，还可能降低推理效率。因此，论文提出了一种新的方法来压缩CoT，旨在提高模型的推理效率，同时保持或提升其性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

Chain-of-Thought and Advanced Reasoning

Chain-of-Thought (CoT) Prompting：CoT 提示是一种用于激发大型语言模型（LLMs）推理的技术，通过引导模型逐步思考来提高其推理能力。例如，Wei et al. (2022) 提出了 CoT 提示范式，通过逐步思考来提升模型的推理能力。
Advanced Reasoning Frameworks：近年来，研究者们探索了更复杂的推理框架，如 Tree of Thoughts (Yao et al. 2023)、Graph of Thought (Lei et al. 2023) 和 Natural Program (Ling et al. 2023) 等，这些框架进一步提升了模型的推理能力。
Large Reasoning Models (LRMs)：如 OpenAI 的 o1 (Jaech et al. 2024) 和 DeepSeek-R1 (Guo et al. 2025) 等，这些模型通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）进一步提升了在数学和编程推理等领域的性能。

Context Compression for LLMs

Selective Context：Li et al. (2023) 提出了一种基于自信息的方法，用于删除输入中的冗余词汇单元，以减少上下文长度。
LLMLingua 和 LongLLMLingua：Jiang et al. (2023, 2024) 提出了一种方法，通过选择关键演示并应用上下文压缩来减少上下文长度。LongLLMLingua 进一步引入了文档重排序和子序列重构，以支持更长上下文的压缩。
LLMLingua-2：Pan et al. (2024) 提出了一种基于 GPT-4 的方法，通过蒸馏训练数据并训练一个用于任务无关压缩的标记分类器来减少上下文长度。

Efficient Reasoning via Fine-Tuning

C3oT：Kang et al. (2025) 使用 GPT-4 作为高质量的外部压缩器，生成更短的 CoT，同时保留关键推理内容。
TokenSkip：Xia et al. (2025a) 提出了一种方法，通过识别和移除不重要的标记来实现可控的压缩。
SPIRIT：Cui et al. (2025) 通过检测移除单个步骤时的困惑度（perplexity）变化来识别关键推理步骤。
Coconut、CCoT 和 CODI：Hao et al. (2024)、Cheng and Van Durme (2024) 和 Shen et al. (2025) 探索了将 CoT 压缩到连续潜在空间的方法。

这些相关研究为本文提出的 ASAP 方法提供了背景和基础，ASAP 通过结合粗粒度的锚点引导剪枝和细粒度的基于意外性（surprisal）的剪枝，进一步优化了 CoT 压缩的效果。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种名为 ASAP (Anchor-guided, SurprisAl-based Pruning) 的新型 CoT 压缩框架，通过以下两个阶段来解决长推理链带来的问题：

第一阶段：锚点引导的粗粒度剪枝（Anchor-guided Pruning）

生成直接 CoT 锚点（Direct CoT Anchor Generation）：
- 使用一个大型语言模型（LLM）根据问题和答案生成一个简洁、连贯的锚点推理路径，称为“直接思考”（Direct Thoughts，记为 (C_{\text{direct}})）。
- 这个锚点是一个结构化的、逐步的解释，概述了如何从问题推导出答案，利用代码推理的固有逻辑和程序性。
- 生成直接 CoT 的提示语如下：
```
Given a question, please tell me how to get this answer step by step.
Question: ```{question}```
Answer: ```python {answer}```
Only return a detailed (with code) step-by-step solution (containing only “Step-by-Step Solution” and “Final Code”). The detailed step-by-step solution is:
```

基于模式匹配的剪枝（Pruning with Pattern Matching）：

以 (C_{\text{direct}}) 为参考，使用 LLM 对原始 CoT ((C_{\text{origin}})) 进行剪枝。
指令 LLM 完成以下任务：
1. 从 (C_{\text{origin}}) 中移除不必要的推理步骤。
2. 保留所有与 (C_{\text{direct}}) 逻辑一致的关键支持内容。
3. 保留原始措辞，不引入新信息。
为了减少 LLM 幻觉，使用基于 Gestalt 模式匹配的验证步骤，验证 (C_{\text{coarse}}) 是否与 (C_{\text{origin}}) 在结构和语义上对齐。

具体算法如下：

def pattern_match(C_origin, C_coarse, threshold):
    S_origin = split_steps_by_blank_line(C_origin)
    S_coarse = split_steps_by_blank_line(C_coarse)
    origin_idx = 0
    for step_coarse in S_coarse:
        found_match = False
        while origin_idx < len(S_origin):
            step_origin = S_origin[origin_idx]
            score = gestalt_similarity(step_origin, step_coarse)
            if score >= threshold:
                found_match = True
                origin_idx += 1
                break
            origin_idx += 1
        if not found_match:
            return False
    return True

第二阶段：基于意外性的细粒度精炼（Surprisal-based Refining）

第一标记意外性作为逻辑重要性（First-Token Surprisal as Logical Importance）：
- 引入第一标记意外性（First-Token Surprisal）作为衡量每个推理步骤逻辑重要性的新指标。
- 在信息论中，熵用于量化变量潜在状态或可能结果的平均不确定性或信息量。在 LLM 中，每个标记的条件概率为 (p(x_n|x_{<n}))，标记级熵为： [ H(x_n|x_{<n}) = -\sum_{v \in V} p(v|x_{<n}) \log p(v|x_{<n}) ]
- 由于实际下一个标记已知，直接计算目标标记的意外性，即： [ S(x_t|x_{<n}) = -\log p(x_t|x_{<n}) ]
- 高意外性值表示逻辑显著性，低意外性值表示冗余或可预测的延续。

迭代剪枝算法（Iterative Pruning Algorithm）：

计算 (C_{\text{coarse}}) 中每个推理步骤的第一标记的意外性分数。
按意外性分数排序，迭代移除意外性最低的步骤，直到 CoT 的总长度低于预定义的标记预算 (L_{\text{max}})。

具体算法如下：

def fine_grained_prune(C_coarse, L_max, model, tokenizer):
    if len(tokenizer(C_coarse)) <= L_max:
        return C_coarse
    steps = split_steps_by_blank_line(C_coarse)
    surprisal_scores = calculate_all(steps, model, tokenizer)
    steps_to_prune = sort_by_score(steps, surprisal_scores)
    current_steps = steps
    for step_prune in steps_to_prune:
        temp_steps = current_steps - {step_prune}
        temp_C = join(temp_steps)
        if len(tokenizer(temp_C)) <= L_max:
            current_steps = temp_steps
            break
        current_steps = temp_steps
    return join(current_steps)

监督式微调（Supervised Fine-tuning）

使用经过两阶段剪枝后的压缩 CoT ((C’)) 和最终答案 ((A)) 构建最终训练数据集。
对每个实例，将压缩后的 CoT 和最终答案拼接成完整的响应目标 (R)。
对模型进行监督式微调，目标是最小化目标响应标记的负对数似然： [ L = -\sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{|R_i|} \log P_\theta(r_{i,j}|Q_i, r_{i,<j}) ]
通过在这些紧凑且逻辑显著的示例上进行训练，模型学习内部化高效的推理模式。

通过这种方法，ASAP 在多个代码生成基准测试中实现了最先进的准确率，同时显著降低了训练和推理成本。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证所提出方法的有效性：

实验设置

模型和数据集：
- 使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 作为实验模型，其中 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是默认的主干模型。
- 使用 Python 子集的 CodeForces-CoTs 数据集进行训练，该数据集包含由 DeepSeek-R1 生成的高质量 CoT 样本，适合用于竞争性编程推理任务的训练。
基准测试：
- HumanEval：包含 164 个手工制作的编程问题。
- HumanEval+：扩展了 HumanEval，增加了约 80 倍的独特测试用例。
- LiveCodeBench：一个全面且无污染的基准测试，持续从竞争性编程平台聚合新问题。使用 v1 v3（612 个问题）和 v4 v5（268 个问题）两个子集。
- LeetCodeDataset：提供了一个高质量的评估集，包含从 LeetCode 收集的 228 个问题，覆盖了平台上超过 90% 的 Python 问题，每个问题包含超过 100 个测试用例。
基线方法：
- Zero-shot：原始模型，没有进行任何特定任务的微调。
- Original：在原始的、未压缩的 CoT 上进行微调的模型。
- Selective Context：通过自信息识别并剪枝输入中的冗余词汇单元，旨在保留最有信息量的标记。
- LLMLingua-2：将 GPT-4 的标记重要性信号蒸馏到一个轻量级的 Transformer 编码器中，该编码器被训练为一个标记分类器。该方法使用标记分类器进行内容压缩。
- TokenSkip：训练模型选择性地跳过 CoT 中不重要的标记，允许基于标记重要性分数进行可控的压缩。
- SPIRIT：通过测量困惑度变化来识别关键推理步骤——如果移除某个步骤会显著增加剩余文本的困惑度，则保留该步骤。
评估指标：
- 准确性：使用 Pass@1 衡量，表示第一次尝试正确解决问题的百分比。
- 效率：使用两个指标评估：生成的标记平均数量和以秒为单位的平均生成延迟。

主要结果

ASAP 在多个基准测试中均实现了准确性和效率的最佳平衡，优于所有基线方法。
在 LiveCodeBench v4 v5 基准测试中，ASAP 将生成的标记数量减少了 23.5%（从 7892 减少到 6035），将生成延迟降低了 43.5%（从 4.62 秒降低到 2.61 秒），同时 Pass@1 准确率提高了 7.8%（从 33.58% 提高到 36.19%）。
使用 Wilcoxon 符号秩检验进行统计分析，证实了与所有基线方法相比，ASAP 的改进在统计上是显著的（p < 0.05）。

消融研究

为了验证两阶段剪枝框架中每个组成部分的贡献和必要性，进行了消融研究，评估了以下三个变体：
- ASAP 无粗粒度剪枝：跳过第一阶段，直接在原始 CoT 上应用细粒度基于意外性的剪枝。
- ASAP 无细粒度剪枝：仅应用第一阶段的粗粒度锚点引导剪枝，省略第二阶段的基于意外性的精炼。
- ASAP 无任何剪枝：相当于原始基线，模型在完整、未压缩的 CoT 上进行微调，不进行任何剪枝。
在 LiveCodeBench v4 v5 上的结果显示，两个剪枝阶段都是必要的，并且相互补充以实现最佳的准确性和效率。
- 去掉粗粒度剪枝阶段会导致准确性和效率的下降，尽管准确性的下降幅度不大，但生成延迟显著增加（从 2.61 秒增加到 4.60 秒）。
- 去掉细粒度剪枝阶段会导致所有指标的显著下降，准确率下降 12.4%（Pass@1 从 36.19% 降至 31.72%），效率提升也几乎丧失殆尽。

不同标记预算下的性能影响

为了评估方法在不同资源约束下的性能可扩展性和敏感性，分析了在不同推理时标记预算（即模型允许生成的最大标记数量）下的行为。
在 LiveCodeBench v4 v5 基准测试中，比较了 ASAP 与三个强基线（SPIRIT、Original 和 Zero-shot）在六种预算设置（从 2K 到 12K）下的性能。
结果表明，ASAP 在所有预算设置下均优于所有基线方法，展现出在不同资源约束下的鲁棒性。
ASAP 的性能随着标记预算的增加而平稳提升，与 Zero-shot 等基线方法相比，其准确率不会随着预算的增加而出现波动。
ASAP 在性能-效率权衡方面表现出色，例如，ASAP 在仅 8K 标记预算下的准确率高于 SPIRIT 和 Original 在更大的 12K 预算下的准确率。

训练效率

CoT 压缩的主要动机之一是在训练和推理时减少计算负担，特别是缩短大型推理模型通常需要的长推理痕迹。
通过在压缩后的 CoT 上进行微调，不仅可以降低训练时的资源消耗，还可以帮助模型内部化高效的推理模式。
为了量化训练效率的提升，报告了两个关键指标：每个样本的平均标记数量和以秒为单位的平均训练时间。
与未压缩的基线（Original）相比，ASAP 方法将训练标记数量减少了 75.6%，并将训练时间缩短了 60.7%。这些节省显著超过了所有其他基线方法所实现的节省。

不同架构的泛化能力

为了验证 ASAP 的泛化能力，使用 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 重复了主要实验。
在所有基准测试中观察到一致的趋势，因此，为了简洁起见，仅在 LiveCodeBench v4 v5 和 LeetCodeDataset 两个关键基准测试中展示了代表性结果。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 上的结果与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 上的结果高度一致，证实了 ASAP 的有效性可以推广到不同的模型家族。
例如，在 LiveCodeBench 上，ASAP 不仅超过了原始基线的准确率（32.84% 对比 31.34%），而且生成的标记数量减少了 49.1%，延迟降低了超过 3 倍（从 8.60 秒降低到 2.69 秒）。
与 Zero-shot 基线相比，ASAP 将标记生成减少了 50.9%，延迟显著降低了 69.8%。这表明 ASAP 特别擅长识别和提炼核心推理模式，验证了其在不同模型家族中提高推理效率的稳健性和广泛适用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 ASAP 方法在代码生成任务中取得了显著的性能和效率提升，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 多领域适应性

跨领域验证：虽然 ASAP 在代码生成任务中表现良好，但其在其他领域（如数学推理、文本生成等）的表现尚未得到充分验证。可以探索 ASAP 在不同领域的适用性和效果，进一步验证其泛化能力。
领域特定优化：针对不同领域，可能需要调整 ASAP 的参数或引入领域特定的优化策略，以更好地适应特定任务的需求。

2. 动态预算调整

自适应预算：目前的实验中，标记预算是一个固定的参数。可以探索动态调整预算的方法，根据任务的复杂度和模型的推理状态动态调整预算，以进一步优化性能和效率。
预算与性能的权衡：研究在不同预算下，如何通过更精细的控制来实现性能和效率的最佳平衡，特别是在资源受限的环境中。

3. 实时推理优化

在线剪枝：当前的剪枝方法主要在训练阶段进行。可以研究在实时推理过程中动态剪枝的方法，以进一步减少推理延迟。
增量学习：探索如何在模型已经部署后，通过增量学习的方式进一步优化推理效率，而不需要重新训练整个模型。

4. 模型架构探索

不同架构的对比：虽然论文已经在两种不同的模型架构上验证了 ASAP 的有效性，但可以进一步探索其他类型的模型架构（如 Transformer-XL、Reformer 等）在 ASAP 框架下的表现。
架构优化：研究如何结合 ASAP 方法对现有模型架构进行优化，以更好地支持高效的推理。

5. 逻辑重要性度量的改进

更复杂的度量方法：虽然第一标记意外性（First-Token Surprisal）是一个有效的度量方法，但可以探索更复杂的度量方法，如结合语义相似度、逻辑连贯性等多维度的度量。
多步推理的重要性评估：研究如何评估多步推理的整体重要性，而不仅仅是单步的重要性，以更全面地优化推理过程。

6. 用户交互与反馈

交互式推理：探索如何将 ASAP 方法应用于交互式推理场景，例如在用户逐步提供输入时动态调整推理路径。
用户反馈机制：研究如何结合用户反馈来进一步优化推理过程，提高模型的适应性和用户满意度。

7. 理论分析与解释

理论基础：深入研究 ASAP 方法的理论基础，分析其在不同条件下的收敛性和稳定性。
解释性研究：提高模型推理过程的可解释性，帮助研究人员和实践者更好地理解模型的行为和决策过程。

8. 与其他技术的结合

与强化学习结合：探索如何将 ASAP 方法与强化学习技术结合，以进一步优化推理策略。
与知识图谱结合：研究如何将知识图谱引入 ASAP 框架，以增强模型的背景知识和推理能力。

这些方向不仅可以进一步提升 ASAP 方法的性能和适用性，还可以为未来的研究提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 Pruning the Unsurprising: Efficient Code Reasoning via First-Token Surprisal

作者信息

Wenhao Zeng1, Yaoning Wang2, Chao Hu1, Yuling Shi1, Chengcheng Wan3, Hongyu Zhang4, Xiaodong Gu1 1Shanghai Jiao Tong University, 2Fudan University, 3East China Normal University, 4Chongqing University

摘要

论文提出了一种名为 ASAP (Anchor-guided, SurprisAl-based Pruning) 的新型 CoT 压缩框架，旨在解决大型推理模型（LRMs）在代码推理任务中生成过长推理链（CoT）带来的训练成本高、推理延迟大和部署困难的问题。ASAP 通过两阶段剪枝方法，首先进行锚点引导的粗粒度剪枝以保留核心推理结构，然后通过基于第一标记意外性的细粒度剪枝来选择逻辑上关键的推理步骤。实验表明，ASAP 在多个代码生成基准测试中实现了最先进的准确率，同时显著降低了训练和推理成本。

研究背景

大型推理模型（LRMs）通过扩展推理链的长度（CoT）在代码推理任务中表现出色，但长推理链带来了显著的计算开销。现有的 CoT 压缩方法存在局限性，如标记级方法会破坏代码的语法和逻辑连贯性，而基于困惑度的步级方法无法可靠地捕捉逻辑上关键的推理步骤。因此，需要一种新的方法来有效压缩 CoT，同时保留逻辑上的关键信息。

研究方法

第一阶段：锚点引导的粗粒度剪枝

生成直接 CoT 锚点：使用 LLM 根据问题和答案生成一个简洁、连贯的锚点推理路径 (C_{\text{direct}})。
基于模式匹配的剪枝：以 (C_{\text{direct}}) 为参考，使用 LLM 对原始 CoT (C_{\text{origin}}) 进行剪枝，保留与 (C_{\text{direct}}) 逻辑一致的关键内容。

第二阶段：基于意外性的细粒度精炼

第一标记意外性作为逻辑重要性：引入第一标记意外性（First-Token Surprisal）作为衡量每个推理步骤逻辑重要性的新指标。
迭代剪枝算法：计算 (C_{\text{coarse}}) 中每个推理步骤的第一标记的意外性分数，迭代移除意外性最低的步骤，直到 CoT 的总长度低于预定义的标记预算 (L_{\text{max}})。

实验

实验设置

模型和数据集：使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 作为实验模型，训练数据集为 CodeForces-CoTs 的 Python 子集。
基准测试：包括 HumanEval、HumanEval+、LiveCodeBench 和 LeetCodeDataset。
基线方法：包括 Zero-shot、Original、Selective Context、LLMLingua-2、TokenSkip 和 SPIRIT。
评估指标：准确率（Pass@1）、生成的标记数量和生成延迟。

主要结果

ASAP 在多个基准测试中均实现了准确性和效率的最佳平衡，优于所有基线方法。
在 LiveCodeBench v4 v5 基准测试中，ASAP 将生成的标记数量减少了 23.5%，将生成延迟降低了 43.5%，同时 Pass@1 准确率提高了 7.8%。

消融研究

不同剪枝策略的变体：验证了粗粒度剪枝和细粒度剪枝的必要性，结果表明两个阶段都是必要的，并且相互补充以实现最佳的准确性和效率。

不同标记预算下的性能影响

性能可扩展性：ASAP 在不同标记预算下均表现出色，展现出在不同资源约束下的鲁棒性。
性能-效率权衡：ASAP 在较小的标记预算下实现了更高的准确率，优于其他基线方法。

训练效率

训练成本降低：ASAP 显著减少了训练标记数量和训练时间，与未压缩的基线相比，训练标记数量减少了 75.6%，训练时间缩短了 60.7%。

不同架构的泛化能力

泛化验证：在 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 上重复实验，结果表明 ASAP 的有效性可以推广到不同的模型家族。

结论

论文提出的 ASAP 方法通过两阶段剪枝框架有效地解决了长推理链带来的问题，在多个代码生成基准测试中实现了最先进的准确率，同时显著降低了训练和推理成本。该方法不仅提高了推理效率，还保持了模型的高性能，具有广泛的应用前景。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Wenhao Zeng,Yaoning Wang,Chao Hu,Yuling Shi,Chengcheng Wan,Hongyu Zhang,Xiaodong Gu

Categories: cs.LG,cs.SE

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05988.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05988

Arxiv ID: 2508.05988

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05988

Published: 2025-08-08T03:46:21Z

Updated: 2025-08-08T03:46:21.000Z

6. Hidden Dynamics of Massive Activations in Transformer Training

Massive activations are scalar values in transformer hidden states that achieve values orders of magnitude larger than typical activations and have been shown to be critical for model functionality. While prior work has characterized these phenomena in fully trained models, the temporal dynamics of their emergence during training remain poorly understood. We present the first comprehensive analysis of massive activation development throughout transformer training, using the Pythia model family as our testbed. Through systematic analysis of various model sizes across multiple training checkpoints, we demonstrate that massive activation emergence follows predictable mathematical patterns that can be accurately modeled using an exponentially-modulated logarithmic function with five key parameters. We develop a machine learning framework to predict these mathematical parameters from architectural specifications alone, achieving high accuracy for steady-state behavior and moderate accuracy for emergence timing and magnitude. These findings enable architects to predict and potentially control key aspects of massive activation emergence through design choices, with significant implications for model stability, training cycle length, interpretability, and optimization. Our findings demonstrate that the emergence of massive activations is governed by model design and can be anticipated, and potentially controlled, before training begins.

中文摘要

大规模激活是变压器隐藏状态中的标量值，其值数量级比典型激活值大得多，且已被证明对模型功能至关重要。虽然之前的研究已对这些现象在完全训练的模型中进行了表征，但它们在训练过程中的出现时间动态仍然理解较少。我们首次全面分析了在变压器训练过程中大规模激活的发展，使用Pythia模型系列作为我们的测试平台。通过对多个训练检查点多个模型大小的系统分析，我们证明大规模激活的出现遵循可预测的数学模式，可以通过具有五个关键参数的指数调制对数函数准确建模。我们开发了一个机器学习框架，仅根据建筑规格预测这些数学参数，对于稳态行为实现了高准确性，对于出现的时间和幅度实现了中等准确性。这些发现使架构师能够通过设计选择预测和控制大规模激活出现的关键方面，对模型稳定性、训练周期、可解释性和优化具有重要影响。我们的发现表明，大规模激活的出现是由模型设计决定的，并且在训练开始之前可以预见并潜在地控制。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：在Transformer模型训练过程中，大规模激活（Massive Activations，简称MAs）的出现和演变动态特性尚未被充分理解。尽管已有研究对完全训练后的模型中的MAs现象进行了描述，但关于它们在训练过程中出现的时间、在不同层次和训练阶段的演变过程，以及是否可以根据模型架构预测其特性等问题仍然没有得到解答。因此，该研究旨在系统地分析Transformer训练过程中MAs的发展情况，揭示其出现的可预测性，并探索是否可以通过模型架构设计来预测和控制MAs的出现，这对于模型稳定性、训练周期长度、可解释性和优化等方面具有重要意义。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是一些与该研究相关的重要研究工作：

关于Transformer架构和MAs现象的基础研究

Transformer架构的提出：Vaswani等人在2017年提出的Transformer架构[4]，奠定了后续大规模语言模型发展的基础，其独特的自注意力机制和结构设计使得模型能够处理长距离依赖关系，但也引发了后续关于其内部激活模式和训练动态的研究。
MAs现象的初步发现：Sun等人[5]首次对大规模激活（MAs）现象进行了系统的研究，定义了MAs并展示了其在训练完成的模型中的分布和特性，揭示了MAs对模型功能的重要性，以及它们在量化、推理优化和训练稳定性等方面的影响，为后续研究奠定了基础。

针对MAs现象的干预和优化研究

注意力机制的改进：为了减轻MAs带来的问题，一些研究提出了对注意力机制的改进，如Softpick[14]和softmax-1[15]等替代softmax函数的方法，这些方法旨在防止或减少极端激活的发生，从而提高模型的稳定性和可优化性。
训练过程中的干预策略：例如MacDrop（Massive Weights Curriculum Dropout）[16]，通过在预训练的MAs权重上逐步减少dropout，鼓励模型依赖更广泛的参数集，从而减少对稀疏组件的过度依赖，提高模型在低数据量或参数高效设置中的泛化和鲁棒性。
归一化层的改进：Kim等人[19]提出的Peri-LayerNorm方法，通过在每个子层前后都进行归一化，防止了隐藏状态方差的无限制增长，从而实现了更稳定的激活方差和梯度，对控制MAs的出现起到了积极作用。
激活异常值的管理：Lin等人[18]提出的DuQuant方法，通过将激活异常值分类为“正常”和“大规模”并使用特定方法重新分配它们，进一步提高了量化性能，为处理MAs提供了一种有效的策略。

对MAs现象的理论分析和模型设计研究

根源分析：An等人[12]和He等人[13]对MAs的起源进行了深入的根源分析，追溯到特定的架构组件，为理解MAs的产生机制提供了理论支持。
架构设计对MAs的影响：Owen等人[20]对不同Transformer架构中的MAs进行了比较分析，发现并非所有MAs都是有害的，并且结合多种缓解策略可以在抑制有害异常值的同时保留下游性能，这表明架构设计对MAs的特性有重要影响。
基于MAs的模型解释和优化：Xu等人[23]对MAs在模型训练过程中的特征动态进行了研究，试图从机制上理解大规模语言模型的内部表示形成、信息传播和隐式偏差，为基于MAs的模型解释和优化提供了理论依据。

这些相关研究为本文提供了背景和基础，使得作者能够进一步深入探索MAs在Transformer训练过程中的动态特性，并尝试通过模型架构设计来预测和控制MAs的出现，从而为Transformer模型的设计、训练和优化提供了新的视角和方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 该论文通过以下步骤来解决Transformer训练过程中大规模激活（Massive Activations，简称MAs）的出现和演变动态特性的问题：

1. 系统分析MAs在训练过程中的演变

使用Pythia模型家族作为测试平台：Pythia模型家族包含16个解码器仅有的Transformer模型，参数范围从1400万到120亿不等。这些模型提供了超过150个训练检查点，使得研究者能够详细地分析MAs在训练过程中的出现和发展。
定义和测量MAs：基于每一层中最大的激活值与中位数激活值的比率来定义MAs，并在训练过程中的不同检查点测量这一比率，从而构建出MAs随训练步骤变化的时间序列。

2. 提出数学模型来描述MAs的演变

构建数学模型：通过观察MAs的时间序列数据，发现其演变可以用一个具有五个关键参数的指数衰减对数调制函数来描述，该函数形式为： [ f(t) = Ae^{-\lambda (\gamma t + t_0)} \log(\gamma t + t_0) + K ] 其中，(A) 控制振幅，(\lambda) 控制衰减率，(\gamma) 控制时间缩放，(t_0) 控制时间偏移，(K) 控制渐近基线。
模型拟合和验证：使用SciPy的曲线拟合工具对不同模型大小和层次的MAs时间序列数据进行拟合，验证了该数学模型能够以高精度（平均决定系数(R^2)为0.984）描述MAs的演变过程。

3. 从架构规格预测MAs的数学参数

特征工程：从Pythia模型的架构规格中提取了一系列特征，包括隐藏维度大小、层数、注意力头数、前馈网络宽度等，并构建了多项式特征、对数变换等，以捕捉非线性关系和处理宽动态范围。
机器学习框架：使用多种回归算法（如岭回归、Lasso回归、随机森林、梯度提升和XGBoost）来预测数学模型中的五个参数。通过5折交叉验证和测试集评估，确定了最佳预测模型。
解释性分析：利用SHAP值和部分依赖图等技术，分析了哪些架构特征对预测的参数值影响最大，揭示了架构设计与MAs演变之间的关系。

4. 揭示架构设计对MAs演变的影响

关键架构特征的识别：通过机器学习模型的解释性分析，发现特定的架构设计选择（如注意力头与隐藏维度的比例、层位置等）对MAs的出现时间、峰值大小和稳态行为有显著影响。
控制MAs演变的策略：基于这些发现，提出了通过调整架构参数来控制MAs演变的方法。例如，调整注意力头的数量和大小可以影响MAs峰值的出现时间，而改变模型的宽度与深度比例可以调节MAs的稳态行为。

5. 讨论和展望

理论意义：该研究为理解Transformer模型内部表示的形成、信息传播和隐式偏差提供了新的视角，有助于深入理解大规模语言模型的训练动态。
实践意义：通过架构设计预测和控制MAs的出现，可以优化模型的稳定性、训练周期长度、可解释性和量化性能，为设计更高效、更稳定的Transformer模型提供了理论支持和实践指导。
未来研究方向：论文指出了研究的局限性，并提出了未来研究的方向，如探索不同模型家族中的MAs动态、研究MAs与“grokking”现象的关系、设计量化感知的架构等。

通过上述步骤，该论文不仅揭示了MAs在Transformer训练过程中的演变规律，还提供了一种基于架构设计预测和控制MAs的方法，为Transformer模型的理论研究和实际应用提供了重要的参考。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. MAs演变的时间序列分析

实验目的：分析MAs在Transformer模型训练过程中的演变动态，揭示其出现的时间、峰值、衰减等特性。
实验方法：
- 使用Pythia模型家族，包含16个解码器仅有的Transformer模型，参数范围从1400万到120亿不等。
- 对每个模型，选取至少37个定期间隔的训练检查点。
- 在每个检查点，使用10个随机样本序列从RedPajama数据集[27]中计算每一层的MAs。
- 计算每一层的最大激活值与中位数激活值的比率（(\tilde{r}_{\ell,t}(x))），并构建时间序列。
实验结果：
- 发现MAs的演变可以分为两种主要模式：“早期峰值”和“对数增长”。
- 浅层和深层的MAs通常在训练初期迅速达到峰值，然后单调衰减。
- 中间层的MAs则呈现平滑的对数增长，没有明显的峰值。
- 提出的指数衰减对数调制函数（Equation 10）能够以高精度（平均(R^2 = 0.984)）拟合所有模型和层次的MAs演变。

2. 数学模型拟合

实验目的：验证提出的指数衰减对数调制函数是否能够准确描述MAs的演变，并确定模型参数。
实验方法：
- 使用SciPy的curve_fit函数，结合TrustRegion Reflective算法进行参数拟合。
- 提供解析雅可比矩阵以加速收敛。
- 对每个模型和层次，使用至少27个数据点进行拟合。
- 测试其他假设（如一阶和二阶阶梯函数），但因较低的(R^2)和Akaike信息准则（AIC）分数而被舍弃。
实验结果：
- 拟合的指数衰减对数调制函数能够以高精度描述MAs的演变。
- 不同模型和层次的参数值（(A, \lambda, \gamma, t_0, K)）有所不同，但模型形式具有普遍适用性。
- 表1展示了不同模型大小的平均(R^2)值，表明模型拟合效果良好。

3. 机器学习模型预测

实验目的：开发一个机器学习框架，仅使用架构规格来预测MAs演变的数学参数。
实验方法：
- 从Pythia模型的架构规格中提取特征，包括隐藏维度大小、层数、注意力头数、前馈网络宽度等，并构建多项式特征、对数变换等。
- 使用多种回归算法（如岭回归、Lasso回归、随机森林、梯度提升和XGBoost）进行预测。
- 通过5折交叉验证和测试集评估模型性能，使用决定系数（(R^2)）作为主要评估指标。
实验结果：
- 表2展示了不同机器学习模型对各个参数的预测性能。
- 对于参数(K)（渐近基线），XGBoost模型达到了最高的测试集(R^2 = 0.847)。
- 对于参数(\lambda)（峰值出现），XGBoost模型达到了测试集(R^2 = 0.664)。
- 对于参数(\gamma)（峰值位置），随机森林模型达到了测试集(R^2 = 0.055)，但整体预测效果较弱。
- SHAP值和部分依赖图分析揭示了架构特征对预测参数的影响，例如注意力头与隐藏维度的比例对(\gamma)和(K)有显著影响。

4. 架构特征的影响分析

实验目的：分析架构特征对MAs演变参数的影响，揭示哪些架构设计选择对MAs的出现和演变有显著影响。
实验方法：
- 使用SHAP值和部分依赖图（PDP）分析机器学习模型的预测结果。
- 分析关键架构特征（如注意力头与隐藏维度的比例、层位置等）对预测参数的影响。
实验结果：
- 发现注意力头与隐藏维度的比例（Attn. Heads/Hidden Size）是影响(\gamma)和(K)的主要架构特征。
- 层位置（Layer Position）和层深度交互项（Layer Depth (\times) Model Depth）对(\lambda)有显著影响。
- 图8和图9展示了(\gamma)与层位置和注意力头配置的关系，揭示了通过调整这些架构特征可以控制MAs的峰值位置。
- 图10和图11展示了(K)和(\lambda)与架构特征的关系，揭示了通过调整这些特征可以控制MAs的稳态行为和峰值出现。

5. 讨论和展望

实验目的：讨论研究的局限性，并提出未来研究方向。
实验方法：基于实验结果和分析，提出未来研究的方向。
实验结果：
- 提出的研究局限性包括：结果可能不完全适用于编码器-解码器架构或其他模型家族，数据采样的局限性，以及某些参数（如(\gamma)和(t_0)）的预测效果较弱。
- 未来研究方向包括：探索不同模型家族中的MAs动态，研究MAs与“grokking”现象的关系，设计量化感知的架构，以及通过训练具有系统变化的模型家族来验证和扩展预测框架。

这些实验为理解Transformer模型训练过程中MAs的出现和演变提供了系统的分析和数学模型，并揭示了架构设计对MAs演变的影响，为未来的模型设计和优化提供了重要的参考。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了多个未来研究方向，以下是一些可以进一步探索的点：

1. 模型架构的多样性

研究其他模型架构：当前研究主要基于Pythia模型家族，这些模型主要是解码器仅有的Transformer架构。未来可以扩展到其他类型的Transformer架构，如编码器-解码器架构（例如原始Transformer模型[4]）、基于LLaMA的模型[33]等，以验证当前发现的普遍性。
探索不同的训练目标和数据集：研究不同的训练目标（如语言建模、机器翻译、问答等）和数据集对MAs演变的影响。这有助于理解MAs在不同任务和数据分布下的动态特性。

2. 更细粒度的训练动态

更高频率的训练检查点：当前研究的训练检查点间隔较粗，未来可以使用更高频率的检查点数据来捕捉MAs更细粒度的演变动态。这可能揭示MAs出现的更早期迹象和更平滑的演变过程。
长期训练动态：研究MAs在更长时间尺度上的演变，特别是对于那些在当前训练周期内尚未达到峰值的层次。这有助于理解MAs与“grokking”现象[34, 35]之间的关系，即模型在经过大量训练步骤后突然出现的性能提升。

3. 架构设计的进一步探索

系统变化的模型家族：训练具有系统变化的模型家族，例如调整MLP扩展因子（当前Pythia模型固定为4倍）、不同层次的异构注意力头配置等。这将提供更广泛的架构多样性，以验证和扩展当前的预测框架。
量化感知架构设计：设计专门针对量化优化的Transformer架构，通过延迟MAs的峰值出现时间，保持在标准训练周期内的性能，同时提高量化后的推理效率。

4. MAs与模型性能的关系

MAs对模型性能的影响：深入研究MAs对模型性能的具体影响，包括准确率、泛化能力、推理速度等。这有助于理解MAs在模型功能中的作用，以及如何通过控制MAs来优化模型性能。
MAs与模型可解释性的关系：探索MAs在模型可解释性方面的作用，例如通过可视化MAs的分布和演变，理解模型在不同训练阶段的学习内容。

5. 优化和控制MAs的策略

动态调整架构参数：研究在训练过程中动态调整架构参数（如注意力头数量、隐藏维度等）对MAs演变的影响。这可能提供一种动态控制MAs的方法，以适应不同的训练阶段和任务需求。
正则化和优化算法的影响：研究不同的正则化方法（如Dropout、权重衰减等）和优化算法（如Adam、SGD等）对MAs演变的影响。这有助于开发新的训练策略，以更好地控制MAs的出现和演变。

6. 跨领域应用

视觉Transformer中的MAs：研究视觉Transformer（如Vision Transformers[21]）中的MAs现象，探索其在图像处理任务中的作用和演变动态。
多模态Transformer中的MAs：研究多模态Transformer模型中的MAs，理解其在处理文本和图像等多模态数据时的动态特性。

这些进一步探索的方向不仅有助于深化对Transformer模型中MAs现象的理解，还可能为设计更高效、更稳定、更可解释的Transformer模型提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 Hidden Dynamics of Massive Activations in Transformer Training

作者

Jorge Gallego-Feliciano, S. Aaron McClendon, Juan Morinelli, Stavros Zervoudakis, Antonios Saravanos

机构

Aimpoint Digital Labs, Atlanta, GA, USA; New York University, New York, NY, USA

摘要

本文首次全面分析了Transformer模型训练过程中大规模激活（Massive Activations，简称MAs）的发展动态。通过使用Pythia模型家族作为测试平台，研究者们发现MAs的出现遵循可预测的数学模式，并可以通过一个具有五个关键参数的指数衰减对数调制函数准确建模。此外，研究者们开发了一个机器学习框架，仅通过架构规格就能预测这些参数，从而实现对MAs出现的预测和潜在控制。这些发现对于模型稳定性、训练周期长度、可解释性和优化具有重要意义。

研究背景

Transformer架构已成为大规模语言模型的主导架构，其强大的解码器仅有的实现形式在生成任务中表现出色。MAs是指在Transformer隐藏状态中出现的、比典型激活值大几个数量级的标量值，这些激活值对模型功能至关重要。尽管已有研究对完全训练后的模型中的MAs现象进行了描述，但关于它们在训练过程中出现的时间、演变过程以及是否可以根据模型架构预测其特性等问题仍然没有得到解答。

研究方法

系统分析MAs的演变：
- 使用Pythia模型家族，包含16个解码器仅有的Transformer模型，参数范围从1400万到120亿不等。
- 对每个模型，选取至少37个定期间隔的训练检查点。
- 在每个检查点，使用10个随机样本序列从RedPajama数据集[27]中计算每一层的MAs。
- 计算每一层的最大激活值与中位数激活值的比率（(\tilde{r}_{\ell,t}(x))），并构建时间序列。
数学模型拟合：
- 提出一个指数衰减对数调制函数来描述MAs的演变： [ f(t) = Ae^{-\lambda (\gamma t + t_0)} \log(\gamma t + t_0) + K ]
- 使用SciPy的curve_fit函数进行参数拟合，验证了该模型能够以高精度（平均(R^2 = 0.984)）拟合MAs的演变。
机器学习模型预测：
- 从Pythia模型的架构规格中提取特征，包括隐藏维度大小、层数、注意力头数等。
- 使用多种回归算法（如岭回归、Lasso回归、随机森林、梯度提升和XGBoost）进行预测。
- 通过5折交叉验证和测试集评估模型性能，使用决定系数（(R^2)）作为主要评估指标。

实验结果

MAs演变的时间序列分析：
- 发现MAs的演变可以分为两种主要模式：“早期峰值”和“对数增长”。
- 浅层和深层的MAs通常在训练初期迅速达到峰值，然后单调衰减。
- 中间层的MAs则呈现平滑的对数增长，没有明显的峰值。
数学模型拟合：
- 提出的指数衰减对数调制函数能够以高精度描述MAs的演变。
- 不同模型和层次的参数值（(A, \lambda, \gamma, t_0, K)）有所不同，但模型形式具有普遍适用性。
机器学习模型预测：
- 对于参数(K)（渐近基线），XGBoost模型达到了最高的测试集(R^2 = 0.847)。
- 对于参数(\lambda)（峰值出现），XGBoost模型达到了测试集(R^2 = 0.664)。
- 对于参数(\gamma)（峰值位置），随机森林模型达到了测试集(R^2 = 0.055)，但整体预测效果较弱。

关键结论

MAs的可预测性：MAs的出现和演变遵循可预测的数学模式，可以通过指数衰减对数调制函数准确建模。
架构设计的影响：特定的架构设计选择（如注意力头与隐藏维度的比例、层位置等）对MAs的出现和演变有显著影响。
预测和控制MAs：通过机器学习框架，仅使用架构规格就能预测MAs的演变参数，从而实现对MAs出现的预测和潜在控制。
理论和实践意义：这些发现不仅为理解Transformer模型的内部表示形成、信息传播和隐式偏差提供了新的视角，还为设计更高效、更稳定、更可解释的Transformer模型提供了理论支持和实践指导。

未来研究方向

模型架构的多样性：扩展到其他类型的Transformer架构，如编码器-解码器架构、基于LLaMA的模型等。
更细粒度的训练动态：使用更高频率的训练检查点数据，研究MAs在更长时间尺度上的演变。
架构设计的进一步探索：训练具有系统变化的模型家族，验证和扩展当前的预测框架。
量化感知架构设计：设计专门针对量化优化的Transformer架构，延迟MAs的峰值出现时间，提高量化后的推理效率。
MAs与模型性能的关系：深入研究MAs对模型性能的具体影响，探索MAs在模型可解释性方面的作用。
跨领域应用：研究视觉Transformer和多模态Transformer中的MAs现象，探索其在不同任务中的作用。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Jorge Gallego-Feliciano,S. Aaron McClendon,Juan Morinelli,Stavros Zervoudakis,Antonios Saravanos

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.03616.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.03616

Arxiv ID: 2508.03616

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.03616

Published: 2025-08-05T16:29:51Z

Updated: 2025-08-05T16:29:51.000Z

7. GENIE: Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing

Neural Radiance Fields (NeRF) and Gaussian Splatting (GS) have recently transformed 3D scene representation and rendering. NeRF achieves high-fidelity novel view synthesis by learning volumetric representations through neural networks, but its implicit encoding makes editing and physical interaction challenging. In contrast, GS represents scenes as explicit collections of Gaussian primitives, enabling real-time rendering, faster training, and more intuitive manipulation. This explicit structure has made GS particularly well-suited for interactive editing and integration with physics-based simulation. In this paper, we introduce GENIE (Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing), a hybrid model that combines the photorealistic rendering quality of NeRF with the editable and structured representation of GS. Instead of using spherical harmonics for appearance modeling, we assign each Gaussian a trainable feature embedding. These embeddings are used to condition a NeRF network based on the k nearest Gaussians to each query point. To make this conditioning efficient, we introduce Ray-Traced Gaussian Proximity Search (RT-GPS), a fast nearest Gaussian search based on a modified ray-tracing pipeline. We also integrate a multi-resolution hash grid to initialize and update Gaussian features. Together, these components enable real-time, locality-aware editing: as Gaussian primitives are repositioned or modified, their interpolated influence is immediately reflected in the rendered output. By combining the strengths of implicit and explicit representations, GENIE supports intuitive scene manipulation, dynamic interaction, and compatibility with physical simulation, bridging the gap between geometry-based editing and neural rendering. The code can be found under (https://github.com/MikolajZielinski/genie)

中文摘要

神经辐射场（NeRF）和高斯喷溅（GS）最近改变了3D场景的表示和渲染。NeRF通过神经网络学习体积表示，实现高保真的新视角合成，但其隐式编码使得编辑和物理交互变得具有挑战性。相反，GS将场景表示为高斯原语的显式集合，使实时渲染、加快训练和更直观的操作成为可能。这种显式结构使得GS特别适合与物理基础模拟进行交互式编辑和集成。在本文中，我们介绍了GENIE（高斯编码用于神经辐射场交互式编辑），这是一种混合模型，结合了NeRF的照片现实渲染质量和GS的可编辑和结构化表示。我们为每个高斯分配一个可训练的特征嵌入，而不是使用球谐函数进行外观建模。这些嵌入用于根据每个查询点的k个最近高斯来调节NeRF网络。为了使这种调节高效，我们引入了基于修改的光线追踪管道的光线追踪高斯接近搜索（RT-GPS），这是一种快速最近高斯搜索。我们还集成了多分辨率哈希网格来初始化和更新高斯特征。这些组件共同支持实时、本地感知的编辑：当高斯原语被重新定位或修改时，其插值影响会立即反映在渲染输出中。通过结合隐式和显式表示的优势，GENIE支持直观场景操作、动态交互和与物理模拟的兼容，弥合了基于几何的编辑和神经渲染之间的鸿沟。代码可以在（https://github.com/MikolajZielinski/genie）找到。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了一个名为 GENIE（Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing）的混合模型，它旨在结合神经辐射场（NeRF）的逼真渲染质量和高斯溅射（Gaussian Splatting, GS）的可编辑性和结构化表示，以实现对 3D 场景的实时、交互式编辑和物理模拟。

具体来说，论文试图解决以下问题：

NeRF 的编辑挑战：NeRF 虽然能够通过神经网络学习体积表示来实现高保真度的新视图合成，但其隐式编码使得对场景的编辑和物理交互变得困难。现有的 NeRF 编辑方法通常受限于粗略的修改，无法实现直观、细粒度的实时编辑。
GS 的渲染和交互优势：GS 通过将场景表示为一组显式的高斯基元集合，能够实现实时渲染、快速训练和更直观的操作。然而，GS 在需要视角依赖一致性和分辨率缩放的场景中存在挑战，例如在应用超分辨率或缩放变换时，高斯组件之间可能会出现间隙。
结合隐式和显式表示：论文探索了将 NeRF 与基于基元的表示（如 GS）结合起来的可能性，以便在保持 NeRF 高质量渲染的同时，利用 GS 的可编辑性来实现对象操作和物理模拟。这种结合旨在弥合基于几何的编辑和神经渲染之间的差距，支持直观的场景操作、动态交互以及与物理模拟的兼容性。
实时交互和物理模拟：GENIE 支持通过手动交互或基于网格的变形来实现细粒度的即时编辑，并且能够与物理引擎无缝集成，从而实现动态场景操作和物理基础的模拟。这为在虚拟环境、内容创作和机器人等领域中创建具有物理基础的 3D 场景提供了新的可能性。

总结来说，GENIE 试图通过结合 NeRF 和 GS 的优势，解决现有方法在 3D 场景编辑和物理模拟方面的局限性，提供一个既能够实现高质量渲染又支持直观编辑和动态交互的框架。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与 GENIE 相关的研究方向，这些研究主要集中在神经辐射场（NeRF）的编辑、高斯溅射（Gaussian Splatting, GS）以及两者结合的探索。以下是相关研究的分类和概述：

神经辐射场（NeRF）编辑

基于语义分割或标签的编辑：例如 SINE（Bao et al. 2023）通过语义驱动的图像编辑方法，利用先验引导的编辑场进行 NeRF 编辑。
基于光照和纹理修改的编辑：例如 RecolorNeRF（Gong et al. 2023）通过分层分解辐射场实现高效的 3D 场景颜色编辑。
结构变化的编辑：例如 Decomposing NeRF（Kobayashi et al. 2022）通过特征场蒸馏实现场景编辑，Control-NeRF（Lazova et al. 2023）通过可编辑的特征体积进行场景渲染和操作。
基于几何编辑的方法：例如 Conerf（Kania et al. 2022）和 Nerf-Editing（Yuan et al. 2022b）通过提取网格并应用传统网格变形，将变形传递到隐式辐射场。
基于点云的方法：例如 RIP-NeRF（Wang et al. 2023b）通过旋转不变的点基表示实现细粒度编辑和跨场景组合，NeuralEditor（Chen et al. 2023）通过点云作为结构骨干，提出了一种体素引导的渲染方案以实现精确的形状变形和场景变形。
基于网格的方法：例如 NeuMesh（Yang et al. 2022）通过在网格顶点处编码解耦的几何和纹理特征，实现网格引导的几何编辑和纹理操作。

高斯溅射（Gaussian Splatting, GS）

GS 的基本方法：Kerbl et al. (2023) 提出了 3D 高斯溅射技术，通过迭代优化高斯参数（位置、协方差、不透明度和球谐颜色系数）来构建辐射场。
GS 的改进和应用：例如 Sugar（Guedon and Lepetit 2024）通过表面对齐的高斯溅射实现高效的 3D 网格重建和高质量网格渲染，Mani-GS（Gao et al. 2025）通过三角网格实现高斯溅射的操纵。

结合 NeRF 和 GS 的研究

GS 与 NeRF 的结合：Malarz et al. (2025) 探索了将 NeRF 的颜色和不透明度与高斯溅射结合的方法，但主要关注于渲染效率和外观建模，而没有深入探索编辑能力。
物理模拟与 NeRF 的结合：例如 PIE-NeRF（Feng et al. 2024）将基于物理的、无网格的模拟直接与 NeRF 表示集成，实现交互式和逼真的动画。

其他相关研究

动态场景表示：例如 Nerfies（Park et al. 2021a）和 HyperNeRF（Park et al. 2021b）分别研究了可变形的神经辐射场和更高维度的表示方法，以处理拓扑变化的神经辐射场。
基于物理的编辑：例如 Neuphysics（Qiao et al. 2022）从单目视频中学习可编辑的神经几何和物理。

这些相关研究为 GENIE 的提出提供了理论基础和技术支持，GENIE 在此基础上进一步探索了如何将 NeRF 的高质量渲染与 GS 的可编辑性结合起来，以实现更直观、更动态的 3D 场景编辑和物理模拟。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 GENIE（Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing）模型来解决将 NeRF 的高质量渲染与 GS 的可编辑性结合的问题。GENIE 的核心思想是利用高斯基元（Gaussians）作为空间特征载体，通过神经网络条件化来实现对场景的编辑和物理模拟。以下是 GENIE 解决问题的关键方法和步骤：

1. 高斯特征嵌入（Gaussian Feature Embedding）

问题：NeRF 的隐式编码使得编辑和物理交互困难，而 GS 的显式表示虽然易于编辑，但在视角依赖一致性和分辨率缩放方面存在挑战。
解决方案：GENIE 为每个高斯基元分配一个可训练的特征嵌入（feature embedding），而不是使用球谐函数（spherical harmonics）进行外观建模。这些特征嵌入用于条件化一个基于 NeRF 的神经网络，该网络根据每个查询点的 k 个最近高斯基元来预测颜色和不透明度。

2. Ray-Traced Gaussian Proximity Search (RT-GPS)

问题：最近邻搜索是 GENIE 方法的瓶颈，直接计算每个查询点的最近邻高斯基元会带来巨大的计算开销。
解决方案：GENIE 引入了 RT-GPS，这是一种基于修改过的光线追踪管道的快速最近高斯基元搜索算法。RT-GPS 通过限制最近邻候选集到那些其置信椭球（confidence ellipsoids）包含查询点的高斯基元，将最近邻搜索简化为点在球内的测试，从而显著提高了计算效率。

3. Splash Grid Encoding

问题：传统的哈希网格编码（Hash Grid Encoding）虽然在编码静态场景时有效，但不支持有意义的修改，因为修改低分辨率级别的网格会影响特征的方式与修改高分辨率级别不同。
解决方案：GENIE 提出了 Splash Grid Encoding，这是一种多分辨率编码机制，它将特征表示与网格顶点解耦，而是将其与一组高斯基元关联。通过选择查询点的 k 个最近高斯基元，并使用修改后的马氏距离（Mahalanobis distance）进行加权插值，来计算最终的特征向量。

4. 编辑和物理模拟

问题：现有的 NeRF 编辑方法通常受限于粗略的修改，无法实现直观、细粒度的实时编辑。
解决方案：GENIE 允许通过直接操作高斯基元或通过网格参数化间接操作高斯基元来进行编辑。编辑可以通过手动交互或基于物理的模拟来驱动。例如，通过将高斯基元与可变形网格关联，可以实现物理模拟中的实时编辑，如物体的碰撞、变形和运动。

5. 多分辨率特征场（Multi-Resolution Feature Field）

问题：在大场景或开放场景中，保持高斯基元的均匀密度以维持细节重建质量是一个挑战。
解决方案：GENIE 通过多分辨率特征场来初始化和更新高斯基元的特征。这种方法允许模型在训练过程中动态调整高斯基元的数量和位置，以更好地适应场景的复杂性。

6. 实验验证

问题：需要验证 GENIE 是否能够在保持高质量渲染的同时，实现复杂的对象修改和物理模拟。
解决方案：论文通过在多个数据集上进行实验，包括 NeRF-Synthetic 数据集、Mip-NeRF 360 数据集以及自定义的 3D 资产集，展示了 GENIE 在重建质量和编辑能力方面的优势。实验结果表明，GENIE 在定量和定性上都优于现有的可编辑 NeRF 方法。

总结

GENIE 通过结合 NeRF 的高质量渲染和 GS 的可编辑性，提出了一种新的混合模型，能够实现细粒度的实时编辑和物理模拟。通过引入高斯特征嵌入、RT-GPS、Splash Grid Encoding 和多分辨率特征场，GENIE 解决了现有方法在编辑和物理交互方面的局限性，为 3D 场景的交互式编辑和物理模拟提供了一个强大的工具。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证 GENIE 模型在 3D 场景重建、编辑能力和物理模拟方面的性能。以下是实验的详细内容：

数据集

NeRF-Synthetic 数据集：包含八个合成场景，具有不同的几何形状、纹理和高光属性。这些场景用于评估模型在已知基准上的重建质量和编辑性能。
Mip-NeRF 360 数据集：包含五个室外和四个室内真实世界的 360° 场景。这些场景用于评估模型在复杂、真实世界场景中的重建能力和编辑能力。
自定义 3D 资产集：包含可变形和关节物体的场景，用于展示动态场景编辑和物理交互的能力。
Instant-NGP 中的狐狸场景：用于展示手动编辑能力。

基线比较

为了评估 GENIE 的性能，论文将其与以下基线方法进行了比较：

静态神经辐射场模型：包括 NeRF、Nerfacto、VolSDF、ENVIDR、Plenoxels、GS、LagHash、Mip-NeRF 360 和 Instant-NGP。这些方法在重建质量上表现出色，但不支持场景编辑。
可编辑模型：包括 RIP-NeRF 和 NeuralEditor。这些方法支持编辑，但在编辑质量和灵活性上有限。

实现细节

高斯基元的初始化和更新：在 NeRF-Synthetic 数据集上，使用 LagHash 方法生成的高斯基元进行初始化；在 Mip-NeRF 360 数据集上，使用 COLMAP 从运动结构重建初始化，并在场景边界添加额外的点以改善背景重建；对于自定义资产，使用网格顶点初始化高斯基元。
训练和推理：所有实验都在单个 NVIDIA RTX 3090 (24 GB) GPU 上运行。模型训练了 20,000 步。在推理阶段，高斯基元的位置被冻结，但可以通过物理模拟进行修改。

定量结果

NeRF-Synthetic 数据集：GENIE 在 PSNR（峰值信噪比）上与非可编辑方法相当，在可编辑方法中显著优于 RIP-NeRF。例如，在 Chair 场景中，GENIE 的 PSNR 为 34.67，而 RIP-NeRF 为 34.84。
Mip-NeRF 360 数据集：GENIE 是唯一支持编辑的表示方法，尽管在 PSNR 上略低于 Mip-NeRF，但它提供了对真实世界复杂场景的编辑能力。

定性结果

编辑性能：通过与 NeuralEditor 方法的比较，GENIE 在零样本编辑任务中表现出更高的视觉质量。例如，在 Mic 场景中，GENIE 更准确地重建了光照反射；在 Drums 场景中，GENIE 更自然地处理了拉伸。
物理模拟：GENIE 在 Blender 中进行了多种物理模拟，包括刚体动力学、软体变形和布料模拟。这些模拟展示了 GENIE 在不同场景下产生逼真和物理合理编辑的能力，如模拟叶子从植物上落下、挤压软物体或在复杂几何体上覆盖布料。

速度比较

渲染性能：尽管 GENIE 具有可编辑特性，但其推理速度具有竞争力。例如，使用约 110 万个高斯基元和 32 个最近邻的 GENIE 配置，其 FPS（每秒帧数）为 0.301。

扩展结果

SSIM 和 LPIPS 指标：除了 PSNR，论文还报告了 SSIM（结构相似性）和 LPIPS（感知相似性）指标，以更全面地评估重建质量。在 NeRF-Synthetic 数据集上，GENIE 在这些指标上也表现出色。

失败案例

网格不连续性：当网格模型在编辑过程中出现不连续性或过度拉伸时，可能导致可见的孔洞或渲染伪影。
高斯基元不足：如果训练时高斯基元数量不足且未启用密集化，网络可能难以准确表示对象边界，导致模糊或不完整的重建。

通过这些实验，论文展示了 GENIE 在保持高质量渲染的同时，提供了强大的编辑能力和物理模拟兼容性，证明了其在 3D 场景编辑和物理交互方面的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 GENIE 在结合 NeRF 的高质量渲染和 GS 的可编辑性方面取得了显著进展，但仍有一些潜在的改进方向和可以进一步探索的点：

1. 编辑精度和细节保持

问题：在编辑过程中，尤其是在大场景或开放场景中，高斯基元的稀疏分布可能导致细节丢失。
探索方向：
- 自适应高斯基元分布：研究如何动态调整高斯基元的分布，以更好地保持细节，特别是在编辑频繁的区域。
- 多尺度编辑：开发多尺度编辑方法，允许在不同层次上进行编辑，从而在保持整体结构的同时，也能精细调整局部细节。

2. 实时性能优化

问题：尽管 GENIE 在推理速度上具有竞争力，但在处理复杂场景时，实时性能仍有提升空间。
探索方向：
- 硬件加速：利用专用硬件（如 GPU 或 FPGA）进一步加速 RT-GPS 和 Splash Grid Encoding 的计算。
- 算法优化：优化算法以减少计算复杂度，例如通过更高效的最近邻搜索方法或更紧凑的特征表示。

3. 物理模拟的深度集成

问题：虽然 GENIE 支持物理模拟，但目前的集成主要集中在基本的物理现象（如刚体动力学和软体变形）。
探索方向：
- 复杂物理现象：探索如何将更复杂的物理现象（如流体动力学、热传导等）集成到 GENIE 中。
- 物理引擎的深度耦合：开发更紧密的物理引擎集成，使物理模拟能够直接影响高斯基元的特征和位置。

4. 语义编辑和智能交互

问题：当前的编辑主要基于几何操作，缺乏语义层面的编辑能力。
探索方向：
- 语义分割和编辑：结合语义分割技术，允许用户在语义层面上进行编辑，例如选择特定对象进行修改。
- 自然语言交互：开发自然语言交互接口，使用户能够通过简单的指令来描述所需的编辑操作。

5. 多模态数据融合

问题：GENIE 目前主要依赖于视觉数据，缺乏对其他模态（如深度、语义标签等）的支持。
探索方向：
- 多模态数据融合：探索如何将深度、语义标签等多模态数据融合到 GENIE 中，以提高场景理解和编辑的准确性。
- 跨模态编辑：开发跨模态编辑方法，允许用户在不同模态之间进行交互和编辑。

6. 大规模场景和动态环境

问题：GENIE 在处理大规模场景和动态环境时的性能和效率仍有待提高。
探索方向：
- 动态场景更新：研究如何高效地更新和渲染动态场景，特别是在实时交互环境中。
- 大规模场景管理：开发大规模场景管理技术，如分块渲染和层次细节（LOD）管理，以提高处理大规模场景的效率。

7. 用户研究和交互设计

问题：GENIE 的编辑功能虽然强大，但用户界面和交互设计对于非专业用户来说可能不够直观。
探索方向：
- 用户研究：进行用户研究，了解不同用户群体的需求和使用习惯，以优化交互设计。
- 交互工具开发：开发更直观的交互工具，如基于手势的编辑、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的交互等。

8. 理论和数学基础

问题：尽管 GENIE 在实践中表现出色，但其理论基础和数学模型仍有进一步研究的空间。
探索方向：
- 数学建模：深入研究 GENIE 中的数学模型，如高斯基元的特征嵌入和插值方法，以提高模型的理论深度和解释性。
- 优化理论：探索更先进的优化方法，以提高模型的训练效率和稳定性。

通过这些进一步的探索，GENIE 可以在保持其现有优势的同时，进一步提升其在 3D 场景编辑和物理模拟方面的性能和功能，为虚拟现实、增强现实、内容创作和机器人等领域提供更强大的工具。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《GENIE: Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing》的主要内容总结：

论文标题

GENIE: Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing

作者

Mikołaj Zieliński, Krzysztof Byrski, Tomasz Szczepanik, Przemysław Spurek

机构

Poznan University of Technology, Institute of Robotics and Machine Intelligence, Poznań, Poland
Jagiellonian University, Faculty of Mathematics and Computer Science, Krakow, Poland
IDEAS Research Institute

摘要

背景：Neural Radiance Fields (NeRF) 和 Gaussian Splatting (GS) 最近在 3D 场景表示和渲染方面取得了显著进展。NeRF 通过神经网络学习体积表示，能够实现高保真度的新视图合成，但其隐式编码使得编辑和物理交互困难。GS 通过显式的高斯基元集合表示场景，能够实现实时渲染和更直观的操作，但存在视角依赖一致性和分辨率缩放的挑战。
贡献：论文提出了 GENIE，一个结合了 NeRF 的高质量渲染和 GS 的可编辑性的混合模型。GENIE 通过为每个高斯基元分配可训练的特征嵌入，并使用这些嵌入来条件化 NeRF 网络，实现了对场景的实时、交互式编辑和物理模拟。
方法：GENIE 引入了 Ray-Traced Gaussian Proximity Search (RT-GPS) 来高效地查找最近邻高斯基元，并提出了 Splash Grid Encoding 来初始化和更新高斯基元的特征。这些组件使得 GENIE 能够在高斯基元被重新定位或修改时，立即在渲染输出中反映其插值影响。
结果：GENIE 在多个数据集上展示了其在重建质量和编辑能力方面的优势，包括 NeRF-Synthetic 数据集、Mip-NeRF 360 数据集和自定义 3D 资产集。GENIE 是唯一支持对真实世界复杂场景进行编辑的方法。

引言

背景：3D 图形领域的发展主要集中在 3D 对象和场景的重建以及用户在操作和编辑方面的沉浸感提升。编辑能力在机器人、虚拟环境和内容创作等领域尤为重要。
NeRF 和 GS：NeRF 通过神经网络学习体积表示，能够从稀疏的 2D 图像集合中重建高保真度的 3D 场景。GS 通过高斯基元集合表示场景，能够实现极快的渲染速度，但存在视角依赖一致性和分辨率缩放的挑战。
GENIE：GENIE 结合了 NeRF 和 GS 的优势，支持直观的场景操作、动态交互和物理模拟，弥合了基于几何的编辑和神经渲染之间的差距。

方法

高斯特征嵌入：GENIE 为每个高斯基元分配一个可训练的特征嵌入，这些嵌入用于条件化 NeRF 网络，使得模型能够根据最近的高斯基元预测颜色和不透明度。
Ray-Traced Gaussian Proximity Search (RT-GPS)：RT-GPS 是一种基于修改过的光线追踪管道的快速最近邻搜索算法，能够显著减少计算开销。
Splash Grid Encoding：Splash Grid Encoding 是一种多分辨率编码机制，将特征表示与网格顶点解耦，而是将其与一组高斯基元关联，通过加权插值计算最终的特征向量。
编辑和物理模拟：GENIE 支持通过手动交互或基于物理的模拟来驱动编辑，能够实时反映修改结果。

实验

数据集：NeRF-Synthetic 数据集、Mip-NeRF 360 数据集和自定义 3D 资产集。
基线比较：与静态神经辐射场模型（如 NeRF、Nerfacto、VolSDF 等）和可编辑模型（如 RIP-NeRF、NeuralEditor）进行比较。
定量结果：GENIE 在 NeRF-Synthetic 数据集上的 PSNR 与非可编辑方法相当，在可编辑方法中显著优于 RIP-NeRF。在 Mip-NeRF 360 数据集上，GENIE 是唯一支持编辑的表示方法。
定性结果：GENIE 在零样本编辑任务中表现出更高的视觉质量，能够更准确地重建光照反射和处理拉伸。物理模拟展示了 GENIE 在不同场景下产生逼真和物理合理编辑的能力。
速度比较：尽管 GENIE 具有可编辑特性，但其推理速度具有竞争力，例如使用约 110 万个高斯基元和 32 个最近邻的 GENIE 配置，其 FPS 为 0.301。

结论

贡献：GENIE 提供了一个结合了 NeRF 和 GS 优势的混合模型，支持直观的场景操作、动态交互和物理模拟。
局限性：GENIE 的细节重建质量依赖于高斯基元的空间密度，在大场景或开放场景中保持均匀密度是一个挑战。
社会影响：GENIE 降低了编辑逼真 3D 内容的门槛，使其在 VR/AR、教育和可视化等领域有更广泛的应用，但也需要注意其可能的滥用。

代码

论文的代码可以在 https://github.com/MikolajZielinski/genie 找到。

希望这个总结能帮助你快速了解论文的核心内容和贡献。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Mikołaj Zieliński,Krzysztof Byrski,Tomasz Szczepanik,Przemysław Spurek

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.02831.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.02831

Arxiv ID: 2508.02831

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.02831

Published: 2025-08-04T18:59:23Z

Updated: 2025-08-04T18:59:23.000Z

8. Adapting Vision-Language Models Without Labels: A Comprehensive Survey

Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable generalization capabilities across a wide range of tasks. However, their performance often remains suboptimal when directly applied to specific downstream scenarios without task-specific adaptation. To enhance their utility while preserving data efficiency, recent research has increasingly focused on unsupervised adaptation methods that do not rely on labeled data. Despite the growing interest in this area, there remains a lack of a unified, task-oriented survey dedicated to unsupervised VLM adaptation. To bridge this gap, we present a comprehensive and structured overview of the field. We propose a taxonomy based on the availability and nature of unlabeled visual data, categorizing existing approaches into four key paradigms: Data-Free Transfer (no data), Unsupervised Domain Transfer (abundant data), Episodic Test-Time Adaptation (batch data), and Online Test-Time Adaptation (streaming data). Within this framework, we analyze core methodologies and adaptation strategies associated with each paradigm, aiming to establish a systematic understanding of the field. Additionally, we review representative benchmarks across diverse applications and highlight open challenges and promising directions for future research. An actively maintained repository of relevant literature is available at https://github.com/tim-learn/Awesome-LabelFree-VLMs.

中文摘要

视觉语言模型（VLMs）在广泛的任务中显示出了卓越的泛化能力。然而，当直接应用于特定的下游场景而不进行任务特定的适应时，它们的性能往往仍然不理想。为了增强其实用性，同时保持数据效率，近年来的研究越来越集中于不依赖标记数据的无监督适应方法。尽管这一领域的兴趣日益增长，但仍缺乏一个统一的、以任务为导向的无监督 VLM 适应问卷。为了解决这一差距，我们提供了该领域的全面和结构化的概述。我们提出了一个基于无标记视觉数据的可用性和性质的分类法，将现有的方法归类为四个关键范式：无数据转移（无数据）、无监督领域转移（丰富数据）、情景测试时间适应（批量数据）和在线测试时间适应（流数据）。在这一框架内，我们分析了与每个范式相关的核心方法和适应策略，旨在建立该领域的系统理解。此外，我们还回顾了各种应用中的代表性基准，强调了未解决的挑战和未来研究的有希望方向。相关文献的积极维护的资料库可在 https://github.com/tim-learn/Awesome-LabelFree-VLMs 访问。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在特定下游任务中直接应用时性能次优的问题。尽管VLMs在多种任务中展示了出色的泛化能力，但在没有针对特定任务进行适应的情况下，它们的表现往往无法达到最优。为了在保持数据效率的同时提升VLMs的实用性，研究者们开始关注不依赖标注数据的无监督适应方法。然而，目前在这个领域缺乏一个统一的、以任务为导向的综述。

为了解决这一问题，论文提出了一个基于无标注视觉数据的可用性和性质的分类体系，将现有的无监督VLM适应方法分为四个关键范式：无数据的数据自由迁移（Data-Free Transfer）、数据丰富的无监督领域迁移（Unsupervised Domain Transfer）、基于批次数据的测试时适应（Episodic Test-Time Adaptation）和处理流式数据的在线测试时适应（Online Test-Time Adaptation）。通过这种分类框架，论文旨在建立对无监督VLM适应领域的系统性理解，并为从业者选择合适的技术提供指导。此外，论文还回顾了跨不同应用的代表性基准测试，并强调了开放性挑战和未来研究的有前景的方向。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与无监督视觉-语言模型（VLMs）适应相关的研究领域，以下是这些领域的简要概述：

视觉-语言模型（VLMs）

CLIP [1]：通过对比学习在大规模图像-文本对上进行训练，能够学习图像和文本的联合表示，展现出强大的零样本学习能力。
ALIGN [2]：与CLIP类似，ALIGN也是一个大规模的视觉-语言模型，通过对比学习对齐图像和文本的表示。
Flamingo [3]：一个视觉-语言模型，专注于少样本学习，能够根据少量样本快速适应新任务。
LLaVA [4]：通过视觉指令调整，进一步提升了视觉-语言模型在特定任务上的表现。

零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）

属性学习 [52] [53]：早期方法通过学习图像特征和手动定义的属性之间的兼容性函数来进行零样本学习。
嵌入式方法 [54] [55]：通过监督目标对齐视觉和语义空间，使用属性或词嵌入来桥接视觉和语义空间。
生成模型 [56] [57] [58]：通过生成模型合成未见类别的视觉特征，以改善模型的泛化能力。
广义零样本学习 [59] [60]：关注于提高模型在已见和未见类别上的鲁棒性和公平性。

监督式VLMs微调

提示调整（Prompt Tuning） [10] [12] [63]：通过优化提示来提升VLMs在下游任务上的表现，而不是直接微调模型的权重。
适配器模块（Adapter Modules） [64] [65]：在VLMs中引入轻量级的适配器模块，以适应特定任务，同时保留预训练特征的泛化性。
任务特定层（Task-Specific Layers） [66]：为VLMs添加轻量级的任务特定层，以适应新领域。

源自由领域适应（Source-Free Domain Adaptation, SFDA）

SHOT [71]：通过信息最大化和自监督学习对齐目标特征，是源自由领域适应的开创性工作。
邻域聚类（Neighborhood Clustering） [72]：通过聚类改进类别的特征结构。
对比学习（Contrastive Learning） [73]：利用对比学习来增强模型的鲁棒性。
原型细化（Prototype Refinement） [74]：通过细化原型来提高模型的适应性。
自训练（Self-Training） [75]：利用自训练方法来增强模型的鲁棒性。
对抗学习（Adversarial Learning） [76]：通过对抗学习来提高模型的鲁棒性。

传统测试时适应（Test-Time Adaptation, TTA）

在线TTA方法 [79] [80]：在测试时更新模型参数，利用无监督目标如熵最小化和伪标签。
鲁棒TTA方法 [81] [82]：处理更具挑战性的现实场景，包括标签偏移、单样本适应和混合领域偏移。
持续TTA方法 [83] [84]：处理随时间演变的分布偏移，适用于动态现实应用。

这些相关研究为无监督VLM适应提供了理论基础和方法论支持，帮助研究者更好地理解和改进VLMs在不同场景下的适应能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个全面的分类体系来解决无监督视觉-语言模型（VLMs）适应的问题。这个分类体系基于无标注视觉数据的可用性和性质，将现有的无监督VLM适应方法分为四个关键范式。每个范式对应不同的数据可用性场景和适应策略。以下是详细的解决方案：

1. 数据自由迁移（Data-Free Transfer）

在这种范式中，适应过程不依赖任何下游任务的视觉数据，仅使用文本类别名称。主要策略包括：

文本增强（Text Augmentation）：通过大型语言模型（LLMs）生成更丰富的文本描述，增强类别表示。例如，DCLIP [15] 和 CuPL [21] 使用 GPT-3 生成描述性句子。
图像利用（Image Utilization）：通过检索或生成相关图像来提供视觉线索。例如，ReCo [28] 从外部数据集中检索相关图像，而 GenCL [92] 使用扩散模型生成合成图像。
网络修改（Network Modification）：通过修改VLM的网络架构来提升其适应性。例如，MaskCLIP [16] 引入基于注意力的平滑策略和去噪技术来改进分割任务。

2. 无监督领域迁移（Unsupervised Domain Transfer）

这种范式假设可以访问下游任务的大量无标注数据。主要策略包括：

自训练（Self-Training）：通过伪标签作为监督信号来优化模型。例如，UPL [17] 使用高置信度样本进行自训练。
熵优化（Entropy Optimization）：通过最小化样本级熵和最大化类别级边际熵来优化模型。例如，POUF [34] 和 CDBN [120] 使用熵优化来调整文本提示参数。
外部资源利用（External Resource Utilization）：利用外部资源，如检索图像或大型语言模型，来增强模型性能。例如，Neural Priming [91] 使用检索图像进行适应。

3. 测试时适应（Test-Time Adaptation）

这种范式在测试阶段对模型进行适应，分为两种子范式：

基于批次数据的测试时适应（Episodic Test-Time Adaptation）：使用一批测试数据进行适应。主要策略包括：
- 熵最小化（Entropy Minimization）：通过最小化预测的熵来提高模型的置信度。例如，TPT [18] 使用熵最小化来优化文本提示。
- 反馈信号（Feedback Signal）：利用生成模型的反馈来优化模型。例如，Diffusion-TTA [149] 使用扩散模型的反馈来适应模型。
- 分布对齐（Distribution Alignment）：通过对齐测试样本分布和源数据分布来优化模型。例如，PromptAlign [24] 使用多模态提示学习来对齐图像标记分布。
在线测试时适应（Online Test-Time Adaptation）：处理连续的测试数据流。主要策略包括：
- 伪标签（Pseudo-Labeling）：通过伪标签来指导模型适应。例如，DART [198] 使用动态多模态提示进行适应。
- 记忆机制（Memory Mechanisms）：通过记忆结构存储和检索特征表示和伪标签。例如，TDA [25] 使用动态适配器进行适应。
- 分布建模（Distribution Modeling）：通过建模视觉或多模态特征的分布来优化预测。例如，OGA [205] 使用高斯分布来建模视觉特征。

4. 应用场景和基准测试

论文还回顾了无监督VLM适应在多种应用场景中的使用情况，并介绍了相关的基准测试。这些应用场景包括：

目标分类：如 Caltech101 [241]、OxfordPets [242]、StanfordCars [243] 等。
语义分割：如 PASCAL VOC 2012 [258]、COCO Stuff [260]、ADE20K [261] 等。
视觉推理：如 Bongard-HOI [266]。
异常检测：如 iNaturalist [269]、SUN397 [247]、Places [270] 等。
文本-图像检索：如 MS-COCO [262]、Flickr30K [272]、Fashion-Gen [273] 等。
图像字幕生成：如 MS-COCO [262]、Flickr30K [272]、Nocaps [276] 等。

总结

通过这种分类体系，论文不仅为无监督VLM适应领域提供了系统的理解，还为从业者提供了选择合适技术的指导。此外，论文还指出了当前研究中的开放性挑战和未来研究的有前景的方向，为该领域的进一步发展提供了基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文本身是一篇综述文章，旨在提供对无监督视觉-语言模型（VLMs）适应领域的全面概述，因此它没有进行具体的实验。相反，它通过以下方式来支持其分析和结论：

1. 文献回顾和分类

分类体系：论文提出了一个基于无标注视觉数据的可用性和性质的分类体系，将现有的无监督VLM适应方法分为四个关键范式：数据自由迁移（Data-Free Transfer）、无监督领域迁移（Unsupervised Domain Transfer）、基于批次数据的测试时适应（Episodic Test-Time Adaptation）和在线测试时适应（Online Test-Time Adaptation）。
方法分析：在每个范式下，论文详细分析了核心方法和适应策略，并提供了代表性方法的详细描述。例如，在数据自由迁移部分，论文讨论了文本增强、图像利用和网络修改等策略，并列举了相关的工作和方法。

2. 基准测试和应用场景

基准测试：论文回顾了在不同应用场景中使用的代表性基准测试，这些基准测试涵盖了多种任务，如目标分类、语义分割、视觉推理、异常检测、文本-图像检索和图像字幕生成等。
应用场景：论文详细介绍了无监督VLM适应在多种应用场景中的使用情况，包括但不限于：
- 目标分类：使用 Caltech101 [241]、OxfordPets [242]、StanfordCars [243] 等数据集。
- 语义分割：使用 PASCAL VOC 2012 [258]、COCO Stuff [260]、ADE20K [261] 等数据集。
- 视觉推理：使用 Bongard-HOI [266] 数据集。
- 异常检测：使用 iNaturalist [269]、SUN397 [247]、Places [270] 等数据集。
- 文本-图像检索：使用 MS-COCO [262]、Flickr30K [272]、Fashion-Gen [273] 等数据集。
- 图像字幕生成：使用 MS-COCO [262]、Flickr30K [272]、Nocaps [276] 等数据集。

3. 开放性挑战和未来方向

理论分析：论文指出当前研究中缺乏对VLMs的严格理论分析，并强调了提供正式泛化保证和表征联合嵌入空间的重要性。
开放世界场景：论文讨论了在开放世界场景中处理未知类别的挑战，并指出需要开发能够泛化到不同领域并准确识别未见类别的鲁棒方法。
对抗鲁棒性：论文强调了VLMs在对抗攻击下的脆弱性，并指出需要探索在无监督设置下的鲁棒优化和推理策略。
隐私考虑：论文讨论了在敏感领域中适应VLMs时的隐私和安全问题，并强调了开发隐私保护适应技术的重要性。
高效推理：论文指出在部署VLMs时需要减少其延迟和内存占用，同时不牺牲性能。
更多VLMs：论文建议探索除了CLIP之外的其他基础模型，以发现新的归纳偏差。
扩展到MLLMs：论文提出将测试时适应（TTA）与多模态大型语言模型（MLLMs）的测试时扩展相结合，以实现更高效的推理。
新下游任务：论文指出无监督VLM适应在其他领域的潜力，如回归、生成模型、跨模态检索、深度补全、误分类检测和图像超分辨率等。

4. 总结和展望

总结：论文总结了无监督VLM适应领域的当前进展，并强调了其在多种应用场景中的潜力。
展望：论文提出了未来研究的方向，包括理论分析、开放世界场景、对抗鲁棒性、隐私考虑、高效推理、更多VLMs、扩展到MLLMs和新下游任务等。

通过这些分析和讨论，论文为无监督VLM适应领域提供了全面的视角，并为未来的研究提供了指导。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在最后提出了许多未来研究方向，这些方向不仅为该领域提供了新的视角，也为研究者提供了进一步探索的机会。以下是一些可以进一步探索的点：

1. 理论分析

泛化保证：目前对VLMs的理论分析相对较少，未来可以探索提供正式的泛化保证，帮助理解模型在不同任务和数据分布下的表现。
联合嵌入空间：研究VLMs的联合嵌入空间，解释视觉和语言模态是如何对齐的，以及这种对齐如何影响模型的泛化能力。

2. 开放世界场景

未知类别检测：大多数现有方法假设测试样本只包含已知类别，但现实世界中往往包含未知类别。开发能够检测和处理未知类别的方法是一个重要的研究方向。
跨领域泛化：研究如何使模型在不同领域之间泛化，同时准确识别未见类别，这对于提高模型的实用性和鲁棒性至关重要。

3. 对抗鲁棒性

无监督对抗训练：探索在无监督设置下进行对抗训练的方法，以提高VLMs在对抗攻击下的鲁棒性，同时减少对标注数据的依赖。
推理时的对抗防御：研究在推理阶段如何检测和防御对抗攻击，确保模型在复杂环境中的可靠性。

4. 隐私考虑

隐私保护技术：开发隐私保护的适应技术，如联邦学习，以确保模型在不直接访问原始数据的情况下进行有效适应。
对抗攻击防御：研究如何在适应过程中防止对抗攻击，保护模型免受恶意攻击的影响。

5. 高效推理

模型压缩：探索如何在不牺牲性能的情况下压缩VLMs，例如通过量化、剪枝和知识蒸馏等技术，以适应资源受限的硬件。
新型架构：设计更高效的VLM架构，以实现更快的推理速度和更低的内存占用。

6. 更多VLMs

基础模型多样性：除了CLIP，研究其他基础模型，如基于掩码图像建模的模型或生成式视觉-语言模型，以发现新的归纳偏差。
编码器-解码器配对：研究不同的编码器-解码器配对对对齐和迁移能力的影响，以选择更通用的模型。

7. 扩展到MLLMs

测试时扩展：将测试时适应（TTA）与多模态大型语言模型（MLLMs）的测试时扩展相结合，以实现更高效的推理。
动态资源分配：研究如何在推理时动态分配计算资源，以应对不同难度的输入，从而在效率和准确性之间取得平衡。

8. 新下游任务

回归任务：探索VLMs在回归任务中的应用，例如深度估计、姿态估计等。
生成任务：研究VLMs在生成任务中的潜力，如文本到图像合成、视频生成等。
跨模态检索：开发更高效的跨模态检索方法，以提高在大规模数据集上的检索性能。
深度补全：研究如何利用VLMs进行深度补全，以提高在复杂环境中的性能。
误分类检测：开发能够检测模型误分类的方法，以提高模型的可靠性和可信度。
图像超分辨率：探索VLMs在图像超分辨率任务中的应用，以提高图像质量。

9. 失败模式和负迁移

系统性分析：对现有无监督适应方法的失败模式进行系统性分析，开发检测适应失败的指标。
负迁移研究：研究负迁移现象，即适应过程可能导致模型性能下降的情况，并探索如何避免这种情况。

这些方向不仅为研究者提供了新的研究机会，也为无监督VLM适应领域的发展提供了新的动力。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文是一篇关于无监督视觉-语言模型（VLMs）适应的综合调查研究，旨在解决VLMs在特定下游任务中直接应用时性能次优的问题。论文提出了一个基于无标注视觉数据的可用性和性质的分类体系，将现有的无监督VLM适应方法分为四个关键范式：数据自由迁移（Data-Free Transfer）、无监督领域迁移（Unsupervised Domain Transfer）、基于批次数据的测试时适应（Episodic Test-Time Adaptation）和在线测试时适应（Online Test-Time Adaptation）。通过这种分类体系，论文对每个范式的核心方法和适应策略进行了详细分析，并回顾了相关的基准测试和应用场景。最后，论文指出了当前研究中的开放性挑战和未来研究的有前景的方向。

背景知识

VLMs如CLIP、ALIGN、Flamingo和LLaVA等，因其强大的跨模态推理能力而受到广泛关注。这些模型通过大规模数据集学习图像和文本的联合表示，并在多种任务中展现出令人印象深刻的零样本性能和泛化能力。然而，由于预训练阶段无法捕捉下游任务和环境的全部多样性，因此需要对VLMs进行特定应用的适应。早期的努力主要依赖于监督式微调，但这种方法存在高标注成本和在训练与测试数据分布偏移下的性能下降问题。因此，越来越多的研究开始探索无监督适应技术，这些技术在多种应用中被证明是有效的。

研究方法

论文提出了一个基于无标注视觉数据的可用性和性质的分类体系，将现有的无监督VLM适应方法分为四个关键范式：

数据自由迁移（Data-Free Transfer）：在这种范式中，适应过程不依赖任何下游任务的视觉数据，仅使用文本类别名称。主要策略包括文本增强、图像利用和网络修改。
无监督领域迁移（Unsupervised Domain Transfer）：这种范式假设可以访问下游任务的大量无标注数据。主要策略包括自训练、熵优化和外部资源利用。
基于批次数据的测试时适应（Episodic Test-Time Adaptation）：使用一批测试数据进行适应。主要策略包括熵最小化、反馈信号和分布对齐。
在线测试时适应（Online Test-Time Adaptation）：处理连续的测试数据流。主要策略包括伪标签、记忆机制和分布建模。

实验和关键结论

论文没有进行具体的实验，而是通过文献回顾和分类来支持其分析和结论。论文回顾了在不同应用场景中使用的代表性基准测试，这些基准测试涵盖了多种任务，如目标分类、语义分割、视觉推理、异常检测、文本-图像检索和图像字幕生成等。论文指出，尽管在这些领域已经取得了一定的进展，但仍存在许多开放性挑战，如理论分析、开放世界场景、对抗鲁棒性、隐私考虑、高效推理、更多VLMs、扩展到MLLMs和新下游任务等。

未来研究方向

论文最后提出了未来研究的方向，包括但不限于：

理论分析：提供正式的泛化保证和表征联合嵌入空间。
开放世界场景：开发能够泛化到不同领域并准确识别未见类别的鲁棒方法。
对抗鲁棒性：探索在无监督设置下的鲁棒优化和推理策略。
隐私考虑：开发隐私保护的适应技术，如联邦学习。
高效推理：探索模型压缩技术，设计更高效的VLM架构。
更多VLMs：探索除了CLIP之外的其他基础模型。
扩展到MLLMs：将测试时适应与MLLMs的测试时扩展相结合。
新下游任务：探索VLMs在回归、生成模型、跨模态检索、深度补全、误分类检测和图像超分辨率等任务中的应用。

通过这些分析和讨论，论文为无监督VLM适应领域提供了全面的视角，并为未来的研究提供了指导。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Hao Dong,Lijun Sheng,Jian Liang,Ran He,Eleni Chatzi,Olga Fink

Categories: cs.LG,cs.AI,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05547.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05547

Arxiv ID: 2508.05547

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05547

Published: 2025-08-07T16:27:37Z

Updated: 2025-08-07T16:27:37.000Z

9. MELLA: Bridging Linguistic Capability and Cultural Groundedness for Low-Resource Language MLLMs

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown remarkable performance in high-resource languages. However, their effectiveness diminishes significantly in the contexts of low-resource languages. Current multilingual enhancement methods are often limited to text modality or rely solely on machine translation. While such approaches help models acquire basic linguistic capabilities and produce “thin descriptions”, they neglect the importance of multimodal informativeness and cultural groundedness, both of which are crucial for serving low-resource language users effectively. To bridge this gap, in this study, we identify two significant objectives for a truly effective MLLM in low-resource language settings, namely 1) linguistic capability and 2) cultural groundedness, placing special emphasis on cultural awareness. To achieve these dual objectives, we propose a dual-source strategy that guides the collection of data tailored to each goal, sourcing native web alt-text for culture and MLLM-generated captions for linguistics. As a concrete implementation, we introduce MELLA, a multimodal, multilingual dataset. Experiment results show that after fine-tuning on MELLA, there is a general performance improvement for the eight languages on various MLLM backbones, with models producing “thick descriptions”. We verify that the performance gains are from both cultural knowledge enhancement and linguistic capability enhancement. Our dataset can be found at https://opendatalab.com/applyMultilingualCorpus.

中文摘要

多模态大语言模型（MLLMs）在高资源语言的表现令人瞩目。然而，它们在低资源语言的应用效果显著下降。目前的多语言增强方法通常局限于文本模态或仅依赖于机器翻译。尽管这些方法帮助模型获得基本的语言能力并生成“薄描述”，但它们忽视了多模态信息性和文化根植性的重要性，而这两者对于有效服务低资源语言用户至关重要。为了弥补这一差距，在本研究中，我们确定了在低资源语言环境中建立真正有效的MLLM需实现的两个重要目标，即1）语言能力和2）文化根植性，特别强调文化意识。为了实现这两个目标，我们提出了一种双源策略，指导收集针对每个目标量身定制的数据，分别从本地网络的替代文本收集文化数据，从MLLM生成的字幕中获取语言数据。作为具体实现，我们引入了MELLA，这是一个多模态、多语言的数据集。实验结果表明，在MELLA上进行微调后，八种语言的各种MLLM基础模型的整体性能都有所提升，模型能够生成“厚描述”。我们验证了性能提升既来源于文化知识的增强，也来源于语言能力的提高。我们的数据集可以在 https://opendatalab.com/applyMultilingualCorpus 找到。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决多模态大型语言模型（MLLMs）在低资源语言环境中语言能力（linguistic capability）和文化根基性（cultural groundedness）不足的问题。具体来说，论文指出当前的MLLMs在高资源语言（如英语）上表现出色，但在低资源语言上效果显著下降，主要存在以下两个问题：

语言能力不足：现有的多语言增强方法大多局限于文本模态或依赖机器翻译，虽然可以帮助模型获得基本的语言能力并产生“薄描述”（thin descriptions），但无法深入理解语言的细微差别和文化内涵。
文化根基性缺失：这些方法忽视了多模态信息的丰富性和文化根基性的重要性。例如，图像通过“内涵”（connotation）传达丰富的文化叙事，而翻译后的文本往往无法捕捉这种象征深度。因此，基于翻译数据训练的MLLMs只能进行表面级别的内容识别，无法理解图像中深层的文化意义，导致输出结果虽然在事实上正确，但在文化上不相关，从而影响用户信任、可用性和包容性。

为了解决这些问题，论文提出了一个双重目标（dual objective）：增强低资源语言MLLMs的语言能力和文化根基性，并特别强调文化意识。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的几个研究方向及其具体工作：

多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）

Qwen2.5-VL [Bai et al., 2025]：这是一个高性能的多模态大型语言模型，展示了在高资源语言上的出色表现，但对低资源语言的支持有限。
InternVL2.5 [Chen et al., 2024a]：同样是一个在高资源语言上表现优异的多模态模型，但在低资源语言上的应用受到数据稀缺的限制。

多语言增强方法（Multilingual Enhancement Methods）

SDRRL [Zhang et al., 2024]：通过跨语言迁移学习来增强大型语言模型在低资源语言上的能力，但主要关注文本模态，忽略了图像中的文化信息。
LexC-Gen [Yong et al., 2024]：利用双语词典生成低资源语言的数据，但同样依赖于机器翻译，缺乏对文化背景的深入理解。
Amharic LLaVA [Andersland, 2024]：尝试通过机器翻译生成多模态数据来增强低资源语言的多模态模型，但未能充分考虑文化因素。

多模态数据集（Multimodal Datasets）

WIT [Srinivasan et al., 2021]：基于维基百科的多模态多语言数据集，覆盖了100多种语言，但对低资源语言的支持是偶然的，且数据规模有限。
LAION-5B [Schuhmann et al., 2022a]：一个大规模的多模态数据集，主要用于预训练和微调，但以英语为中心，对低资源语言的支持不足。
MTV-QA [Tang et al., 2024a]：一个多语言文本中心的视觉问答基准数据集，但主要关注文本模态，对低资源语言的文化背景考虑较少。
EXA-MS [Das et al., 2024]：一个多语言考试基准数据集，但覆盖范围有限，且主要关注特定领域的知识。
CVQA [Romero et al., 2024]：一个评估多模态模型文化知识的多语言视觉问答基准数据集，但主要关注英语，对低资源语言的支持不足。

文化意识（Cultural Awareness）

CultureVLM [Liu et al., 2025]：旨在增强视觉语言模型的文化理解能力，但主要关注英语，对低资源语言的文化意识提升有限。
CVQA [Romero et al., 2024]：一个多语言多选择基准数据集，用于评估多模态模型中的文化相关知识，但同样主要关注英语，对低资源语言的支持不足。

这些相关研究为本文提供了背景和基础，但本文通过提出双重目标（语言能力和文化根基性）和双重数据源策略（从原生网络alt-text获取文化知识，从MLLM生成的描述中获取语言能力），填补了现有研究在低资源语言多模态模型中的文化意识和语言能力提升方面的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决多模态大型语言模型（MLLMs）在低资源语言环境中语言能力不足和文化根基性缺失的问题，论文提出了以下解决方案：

1. 提出双重目标（Dual Objective）

论文定义了两个核心目标，以确保MLLMs在低资源语言环境中既具备语言能力又具备文化根基性：

目标1：语言能力（Linguistic Capability）：模型能够生成流畅、准确的文本，捕捉图像的表层含义（denotative meaning），即“薄描述”（thin description）。这要求模型掌握目标语言的词汇和语法。
目标2：文化根基性（Cultural Groundedness）：模型能够推断并表达图像中嵌入的文化特定知识（connotative, culturally-specific knowledge），即“厚描述”（thick description）。这种能力难以通过翻译方法单独学习，需要从真实、文化相关的数据中学习。

2. 提出双重数据源策略（Dual-source Data Strategy）

为实现双重目标，论文提出了一种双重数据源策略，从两个不同的数据源构建数据集，每个数据源针对一个目标：

文化知识数据集（Cultural Knowledge Dataset, (D_{\text{know}})）：从原生网络中提取图像及其HTML alt-text，这些alt-text由网页创作者编写，富含文化特定的知识，如名人姓名、地方方言等。这些数据为模型提供了文化根基性的训练信号。
语言能力数据集（Linguistic Capability Dataset, (D_{\text{ling}})）：利用先进的MLLM生成详细的英文图像描述，然后将这些描述翻译成目标低资源语言。这些数据为模型提供了语言能力的训练信号。

3. 构建MELLA数据集（MELLA Dataset）

MELLA是一个多模态、多语言的数据集，具体构建步骤如下：

图像收集与过滤：从24个高流量网站中爬取HTML网页，提取文化相关和语言相关的视觉内容，并通过一系列过滤步骤确保数据质量，最终得到约682万张高质量图像。
文本生成与对齐：
- alt-text收集：对于有alt-text的图像，直接使用alt-text作为文化知识的文本描述，构建(D_{\text{know}})。
- 文本生成：对于没有alt-text的图像，使用先进的MLLM生成描述性文本，然后将这些文本翻译成目标低资源语言，构建(D_{\text{ling}})。
数据集统计：MELLA包含680万图像-文本对，覆盖8种低资源语言（阿拉伯语、捷克语、匈牙利语、韩语、俄语、塞尔维亚语、泰语和越南语），涵盖4个主要类别和22个细粒度子类别。

4. 统一训练目标（Unified Training Objective）

论文提出了一种统一的训练目标，将双重数据源策略整合到一个框架中，训练一个统一的模型(M)，使其能够同时优化语言表达和文化解释。具体来说，模型的输出(T_{\text{output}})应整合流畅的描述和文化关键词，即： [ M(I, L) \rightarrow T_{\text{output}} \approx T_{\text{den}} \oplus T_{\text{con}} ] 其中，(\oplus)表示整合，(L)表示目标语言。

5. 实验验证（Experimental Validation）

论文通过广泛的实验验证了MELLA数据集的有效性。实验结果表明，经过MELLA微调后的模型在多种MLLM骨干网络上均表现出显著的性能提升，具体表现如下：

文化知识提升：在(D_{\text{know}})上，模型的关键词准确率显著提高，表明模型能够更好地识别和表达图像中的文化知识。
语言能力提升：在(D_{\text{ling}})上，模型在BLEU、ROUGE-L和METEOR等文本生成指标上表现出显著提升，表明模型能够生成更流畅、准确的文本描述。

6. 进一步分析（Further Analysis）

论文还对实验结果进行了进一步分析，探讨了不同语言和模型之间的性能差异，并指出：

语言差异：不同语言的学习难度不同，影响模型的训练效果。
基础模型差异：不同MLLMs在架构和预训练覆盖范围上存在差异，影响其在低资源语言上的表现。
数据质量和规模差异：(D_{\text{ling}})和(D_{\text{know}})在不同语言上的质量和规模存在差异，影响模型的训练效果。

通过上述方法，论文有效地解决了MLLMs在低资源语言环境中语言能力和文化根基性不足的问题，为多模态AI的包容性和全球语言多样性发展提供了新的思路和方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证所提方法的有效性：

1. 实验设置（Experimental Setup）

数据集：对于每种语言，从收集的数据集中随机选择大约80-140K的子集用于训练。测试集通过从一个未参与训练的保留数据集中随机抽取1600个实例来构建，每种目标低资源语言从(D_{\text{know}})和(D_{\text{ling}})中各选取100个样本，总共200个测试样本。
评估指标：对于(D_{\text{know}})，使用关键词准确率（keyword accuracy）作为评估指标；对于(D_{\text{ling}})，使用BLEU、ROUGE-L和METEOR等文本生成评估指标。
比较方法：选择InternVL2-8B和Qwen2-VL-7B作为MLLMs骨干网络，并与以下基线方法进行比较：
- 原始MLLMs：不进行任何微调，直接使用MLLMs进行评估。
- SDRRL [Zhang et al., 2024]：一种增强大型语言模型在低资源语言上能力的方法，主要关注语言适应性，但未涉及低资源语言的知识训练。

2. 主要结果（Main Results）

文化知识提升：在(D_{\text{know}})上，经过MELLA微调后的MLLMs在所有低资源语言上的关键词准确率都有显著提升，表明模型能够更好地识别和表达图像中的文化知识。
语言能力提升：在(D_{\text{ling}})上，经过MELLA微调后的MLLMs在BLEU、ROUGE-L和METEOR等文本生成指标上表现出显著提升，表明模型能够生成更流畅、准确的文本描述。
与SDRRL比较：SDRRL在某些情况下会降低原始MLLMs在测试集上的性能，这可能是由于其输出跨语言内容，这在本任务中是不期望的。而MELLA在提升文化知识和语言能力方面均表现出色。

3. 消融研究（Ablation Study）

单独使用(D_{\text{ling}})或(D_{\text{know}})：实验结果表明，单独使用(D_{\text{ling}})可以提升语言能力，但会降低文化知识；单独使用(D_{\text{know}})可以提升文化知识，但会降低语言能力。
两阶段训练（Two Stage Training）：先在(D_{\text{ling}})上训练，然后合并LoRA块，再在(D_{\text{know}})上训练。这种两阶段训练方法表现出“遗忘现象”，即模型难以形成统一的表示空间。相比之下，MELLA的训练范式将两个数据集合并并一次性训练，表现出平衡的性能。

4. 定性分析（Qualitative Analysis）

生成样本：通过生成100个样本并进行定性评估，结果与主要结果一致，表明MELLA能够显著提升模型的文化根基性和语言能力。
案例研究：通过具体案例展示了MELLA在增强文化根基性方面的有效性。例如，在阿拉伯语案例中，经过MELLA微调的模型能够成功识别出图像中的王子，而原始模型只能提供图像的表面描述。

5. 进一步分析（Further Analysis）

性能差异分析：探讨了不同语言和模型之间的性能差异，主要来源包括语言差异、基础模型差异以及(D_{\text{ling}})和(D_{\text{know}})在不同语言上的质量和规模差异。
alt-text作为知识丰富但语言能力弱的数据：单独使用(D_{\text{know}})（alt-text）会进一步降低语言能力，但将(D_{\text{know}})和(D_{\text{ling}})结合可以成功实现双重目标。
MELLA在填补能力差距方面的有效性：对于表现不佳的语言（如匈牙利语），MELLA可以将其性能提升到可接受的水平；而对于部分已学习的语言（如俄语），标准训练可能会引入知识干扰。

这些实验结果验证了MELLA数据集在提升MLLMs在低资源语言环境中的语言能力和文化根基性方面的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出了一个有效的框架和数据集来增强多模态大型语言模型（MLLMs）在低资源语言中的语言能力和文化根基性，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 多模态数据的进一步优化

数据质量提升：虽然MELLA已经通过多种过滤步骤确保数据质量，但进一步优化数据质量，如通过更高级的图像过滤算法和文本质量评估工具，可能会进一步提升模型性能。
数据多样性增强：增加更多种类的图像和文本描述，涵盖更多文化场景和语言使用情境，可以提高模型的泛化能力。

2. 跨模态对齐技术的改进

更精细的对齐方法：目前的对齐方法主要依赖于HTML alt-text和MLLM生成的描述。探索更精细的对齐技术，如利用图像分割和目标检测技术，可以更准确地将图像内容与文本描述对齐。
多模态预训练方法：研究如何在预训练阶段更好地整合多模态数据，以增强模型对低资源语言的理解和生成能力。

3. 文化知识的深度整合

文化知识图谱：构建一个包含低资源语言文化知识的知识图谱，并将其整合到模型训练中，可以进一步提升模型的文化根基性。
文化背景的动态适应：研究如何使模型能够动态适应不同文化背景的变化，例如通过引入文化背景的上下文信息，使模型能够更灵活地处理跨文化场景。

4. 模型架构的改进

跨模态融合架构：探索新的跨模态融合架构，如Transformer-XL或MoE（Mixture of Experts）架构，以更好地处理多模态数据。
多任务学习：将语言生成、图像识别和文化知识问答等任务结合到一个统一的多任务学习框架中，可以提高模型的综合性能。

5. 评估方法的完善

更全面的评估指标：除了现有的关键词准确率、BLEU、ROUGE-L和METEOR等指标，引入更多评估指标，如文化敏感性评估、用户满意度调查等，可以更全面地评估模型性能。
跨语言评估：在更多低资源语言上进行评估，以验证模型的泛化能力和跨语言适应性。

6. 应用领域的拓展

教育领域：探索如何将增强后的MLLMs应用于教育领域，如开发多语言教育工具，帮助学生更好地理解和学习不同文化背景下的知识。
文化保护：利用增强后的MLLMs进行文化遗产保护，如自动标注和描述文化遗产图像，帮助保护和传承低资源语言和文化。

7. 伦理和社会影响

伦理审查：进一步审查数据收集和模型训练过程中的伦理问题，确保数据的合法性和模型的公平性。
社会影响研究：研究增强后的MLLMs对社会的影响，如如何促进跨文化交流和减少文化偏见。

8. 实时交互和反馈

实时交互：开发实时交互系统，使用户能够与模型进行动态交互，提供即时反馈，以进一步优化模型性能。
用户反馈机制：引入用户反馈机制，根据用户反馈动态调整模型，使其更好地满足用户需求。

这些方向不仅可以进一步提升MLLMs在低资源语言中的表现，还可以推动多模态AI技术在更广泛的应用场景中的发展和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文的核心内容是提出了一个名为MELLA的数据集和框架，旨在提升多模态大型语言模型（MLLMs）在低资源语言环境中的语言能力和文化根基性。以下是文章的主要内容概述：

研究背景

MLLMs在高资源语言（如英语）上表现出色，但在低资源语言上效果显著下降，主要原因是缺乏足够的多模态数据和文化背景知识。
现有的多语言增强方法大多局限于文本模态或依赖机器翻译，忽视了图像中的文化信息，导致模型只能进行表面级别的内容识别，无法理解深层的文化意义。

研究目标

提出双重目标：语言能力和文化根基性，以确保MLLMs在低资源语言环境中既具备流畅、准确的语言表达能力，又能理解文化特定的知识。

方法论

双重数据源策略：从两个不同的数据源构建数据集，每个数据源针对一个目标。
- 文化知识数据集（(D_{\text{know}})）：从原生网络中提取图像及其HTML alt-text，这些alt-text富含文化特定的知识。
- 语言能力数据集（(D_{\text{ling}})）：利用先进的MLLM生成详细的英文图像描述，然后将这些描述翻译成目标低资源语言。
MELLA数据集：包含680万图像-文本对，覆盖8种低资源语言（阿拉伯语、捷克语、匈牙利语、韩语、俄语、塞尔维亚语、泰语和越南语），涵盖4个主要类别和22个细粒度子类别。
统一训练目标：训练一个统一的模型，使其能够同时优化语言表达和文化解释。

实验验证

使用InternVL2-8B和Qwen2-VL-7B作为MLLMs骨干网络，通过广泛的实验验证了MELLA数据集的有效性。
实验结果表明，经过MELLA微调后的模型在多种评估指标上表现出显著提升，包括关键词准确率、BLEU、ROUGE-L和METEOR等。
与现有的SDRRL方法相比，MELLA在提升文化知识和语言能力方面均表现出色。

进一步分析

探讨了不同语言和模型之间的性能差异，主要来源包括语言差异、基础模型差异以及数据质量和规模的差异。
通过消融研究验证了双重数据源策略的有效性，表明单独使用(D_{\text{ling}})或(D_{\text{know}})都无法达到结合使用的效果。
通过案例研究展示了MELLA在增强文化根基性方面的有效性，例如成功识别图像中的文化特定实体。

结论

MELLA数据集和框架有效地提升了MLLMs在低资源语言环境中的语言能力和文化根基性，为多模态AI的包容性和全球语言多样性发展提供了新的思路和方法。

通过这些方法和实验，论文不仅解决了MLLMs在低资源语言环境中的关键问题，还为未来的研究提供了新的方向和基础。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Yufei Gao,Jiaying Fei,Nuo Chen,Ruirui Chen,Guohang Yan,Yunshi Lan,Botian Shi

Categories: cs.CV,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05502.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05502

Arxiv ID: 2508.05502

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05502

Published: 2025-08-07T15:36:24Z

Updated: 2025-08-07T15:36:24.000Z

10. MeshLLM: Empowering Large Language Models to Progressively Understand and Generate 3D Mesh

We present MeshLLM, a novel framework that leverages large language models (LLMs) to understand and generate text-serialized 3D meshes. Our approach addresses key limitations in existing methods, including the limited dataset scale when catering to LLMs’ token length and the loss of 3D structural information during mesh serialization. We introduce a Primitive-Mesh decomposition strategy, which divides 3D meshes into structurally meaningful subunits. This enables the creation of a large-scale dataset with 1500k+ samples, almost 50 times larger than previous methods, which aligns better with the LLM scaling law principles. Furthermore, we propose inferring face connectivity from vertices and local mesh assembly training strategies, significantly enhancing the LLMs’ ability to capture mesh topology and spatial structures. Experiments show that MeshLLM outperforms the state-of-the-art LLaMA-Mesh in both mesh generation quality and shape understanding, highlighting its great potential in processing text-serialized 3D meshes.

中文摘要

我们介绍了MeshLLM，这是一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLMs）来理解和生成文本序列化的3D网格。我们的方法解决了现有方法中的关键限制，包括在满足LLM的令牌长度时数据集规模有限，以及在网格序列化过程中3D结构信息的丢失。我们引入了一种原始网格分解策略，将3D网格分为结构上有意义的子单元。这使得我们能够创建一个超过150万个样本的大规模数据集，几乎是以前方法的50倍，更好地与LLM的规模法则原则一致。此外，我们提出从顶点推断面连接性和局部网格组装训练策略，显著增强了LLM捕捉网格拓扑和空间结构的能力。实验表明，MeshLLM在网格生成质量和形状理解方面优于最先进的LLaMA-Mesh，突显了其在处理文本序列化3D网格中的巨大潜力。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何利用大型语言模型（LLMs）来理解和生成文本序列化的三维网格（3D meshes）。具体来说，它旨在解决现有方法中的两个关键限制：

数据规模限制：现有的方法（如LLaMA-Mesh）由于LLMs的token长度限制，只能使用有限数量的网格样本进行训练，这限制了模型的性能提升。根据Scaling Law，大规模数据是提升LLMs性能的关键，但LLaMA-Mesh由于token长度限制，丢弃了许多长的网格序列，仅使用了31k样本进行训练，这显著限制了其潜力。
三维结构信息不足：直接学习文本序列化的网格表示会导致LLMs忽视三维网格的固有空间结构（例如，连通性和语义分割）。在文本序列化过程中，三维网格的空间结构信息可能会丢失，而如何在LLMs中引入专门的机制来捕捉和保持这种结构信息仍然是一个技术瓶颈。

为了解决这些问题，论文提出了MeshLLM框架，通过将网格分解为结构上有意义的子单元（Primitive-Mesh），并设计特定的训练任务（如从顶点预测面和局部网格组装），来增强LLMs对三维网格拓扑和空间结构的捕捉能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

大型语言模型及其多模态扩展：近年来，大型语言模型（如GPT系列、LLaMA系列）在自然语言处理领域取得了显著进展，并逐渐扩展到多模态领域，例如LLaVA、Video-LLaMA和SpeechGPT等。这些研究展示了LLMs在时间和视觉理解方面的潜力。然而，这些方法通常需要定制化的标记器来将多模态数据嵌入到统一空间中，以弥合与语言的差距。
网格生成：网格是计算机视觉和图形学中的一种基本3D表示，已有多种方法被提出用于网格生成。一些方法从其他3D表示（如SDF、NeRF和Gaussian Spaltting）中提取网格，但生成的网格通常过于密集。而直接网格生成的方法则通过将网格转换为序列表示，并在大规模数据集上学习其分布来进行生成。例如，PolyGen使用自回归Transformer生成网格的顶点和面，MeshGPT采用类似的框架但使用预训练的VQ-VAE对网格进行编码，MeshXL结合了隐式神经嵌入和显式坐标进行生成，MeshAnything将3D表示转换为点云后再生成网格，MeshAnythingV2引入了更紧凑的序列表示以提高效率。
网格理解：网格理解的研究相对较少。Y2Seq2Seq通过聚合多视图语义信息来增强网格理解，ShapeCaptioner引入了部件检测以实现更细粒度的描述，ShapeGPT将3D形状映射到词嵌入中以捕获语义信息。尽管这些方法取得了一定进展，但现有方法将网格生成和理解作为独立任务处理。最近，LLaMA-Mesh探索了将文本化的网格与LLMs集成，实现了统一的生成和理解，展示了LLMs在直接建模文本序列化网格方面的潜力。然而，LLaMA-Mesh存在对现有数据集利用不足以及在文本序列化过程中丢失结构信息的问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出MeshLLM框架来解决这些问题，具体方法如下：

Primitive-Mesh 构造

KNN 基础：利用KNN（K-Nearest Neighbors）对复杂网格进行预分解，将其划分为多个局部子单元，即Primitive-Mesh。这种方法简单高效，能够快速构建大规模数据集，包含1500k+训练样本。虽然这些样本可能缺乏语义连贯性，但它为模型提供了丰富的局部结构信息，有助于LLMs学习局部窗口中的3D空间结构。
语义基础：为了获得具有明确语义边界的Primitive-Mesh，使用高质量的3D网格分割工具（如3DSAMPart）对精选子集进行网格分割。通过美学过滤筛选出约25k+高质量网格子集，然后在此子集上应用SamPart3D方法，生成超过100k+高质量的语义级Primitive-Mesh样本。这些样本提供了准确的结构和语义细节，进一步增强了模型对3D网格的理解。

特定任务训练策略

顶点-面预测：给定一组顶点坐标及其对应的面，优化目标是最大化面给定顶点的概率，即公式(3)。这使得LLMs能够从顶点预测面的连通性，从而学习顶点之间的拓扑关系。
网格组装：给定一个完整的网格及其对应的Primitive-Mesh组件集合，优化目标是最大化完整网格给定组件集合的概率，即公式(4)。该任务捕捉局部Primitive-Mesh单元之间的几何关系，减轻了文本序列化中固有的3D空间信息丢失问题，从而提高了模型推断网格结构的能力。
网格理解：给定一个网格及其文本描述，优化目标是最大化文本描述给定网格的概率，即公式(5)。这使得LLMs能够基于网格数据生成准确流畅的描述，从而获得对高级语义信息的理解。
网格生成：给定一个文本描述和一个网格，优化目标是最大化网格给定文本描述的概率，即公式(6)。这促使LLMs学习从文本描述生成合理的网格结构。

进阶训练过程

采用逐步训练过程，首先在通过KNN聚类获得的Primitive-Mesh上进行预训练，执行顶点-面预测和网格组装任务；然后在通过语义分割获得的更精细的Primitive-Mesh上进行预训练，执行与第一阶段相同的任务；最后在特定的网格生成和理解任务上进行微调。这种逐步训练方式使模型能够从大规模的Primitive-Mesh数据中学习基本的网格结构和局部语义，然后在后续阶段中进一步提升对复杂3D结构和高级语义的理解能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

对话能力测试

设计了多种交互式对话场景，模拟用户通过自然语言指令与网格进行交互。实验结果表明，MeshLLM不仅能够生成与用户提供的文本描述高度匹配的3D网格结构，还能在对话过程中提供关于网格细节和拓扑结构的解释性反馈，同时保留其固有的自然语言生成能力，促进流畅连贯的多轮对话。这证明了该方法成功地将文本序列化的3D信息整合到LLMs中，且构建的数据集和训练流程与任何现有的LLMs完全兼容，无需额外复杂的编码器-解码器设计。

性能评估

网格生成质量：通过定性和定量的方式与现有方法进行比较。定性结果表明MeshLLM能够生成具有清晰几何细节的多样化网格。定量评估采用与以往研究相同的指标，包括最小匹配距离（MMD，越低越好）、覆盖率（COV，越高越好）和1-最近邻准确率（1-NNA，最佳值为50%）。此外，还计算了Frechet Inception Distance（FID）和Kernel Inception Distance（KID）以进行特征级评估。生成每个评估类别的1000个网格，并报告它们的平均指标。结果表明，MeshLLM在多个指标上超越了LLaMA-Mesh，并且与专门为网格生成设计的MeshXL和PolyGen相比具有相当的性能，验证了Primitive-Mesh构建策略和训练任务设计的有效性。
网格理解能力：通过定性和定量的方式评估LLMs生成的网格文本描述。定性结果表明MeshLLM能够很好地捕捉网格的高级语义信息，生成流畅准确的描述，并有效地反映网格的结构特征，显著优于LLaMA-Mesh基线。定量评估使用BLEU-1、CIDEr、METEOR和ROUGE指标来评估生成描述的准确性，并计算CLIP相似度以评估网格和文本之间的对齐程度。结果表明MeshLLM在这些指标上显著优于LLaMA-Mesh，主要归功于Primitive-Mesh中嵌入的细粒度语义信息以及网格组装任务，该任务加强了局部和全局语义之间的联系。

消融研究

进行了一系列消融实验，结果总结如下：

KNN基础的Primitive-Mesh：对于构建大规模可用数据集至关重要。移除该设计会导致所有评估指标显著下降，凸显了其在MeshLLM框架中的关键作用。
语义基础的Primitive-Mesh：该组件源自高质量、经过筛选的网格，提供了更准确、丰富的语义信息。排除它会导致网格生成质量略有下降，而在网格理解性能方面则有明显的退化。
顶点-面预测策略：该模块有助于学习顶点和面之间的拓扑关系。移除它会导致网格拓扑重构出现偏差，从而导致整体生成质量显著下降。
网格组装策略：该模块旨在捕捉文本序列化3D数据之间的全局空间关系，对于增强全局结构重构至关重要。移除该组件也会导致性能显著下降。

训练策略分析

研究了Primitive-Mesh数据的训练顺序对模型性能的影响。结果表明，先在大规模的KNN基础Primitive-Mesh样本上进行预训练，然后在语义基础Primitive-Mesh样本上进行微调，最后在特定的网格生成和理解任务上进行训练，这种逐步训练方式能够获得更好的模型性能。相反，如果先在语义基础Primitive-Mesh样本上训练，然后在KNN基础Primitive-Mesh样本上训练，会导致模型性能下降。这表明遵循典型的LLMs训练范式对于3D网格学习能够取得更好的结果，即先从大规模、多样化的数据开始，然后整合专业化的、高质量的样本，从而培养出一个强大且适应性强的模型。

失败案例分析

展示了一个失败案例，说明了由于网格数据集相对稀缺，导致文本描述和几何结构之间的对齐不够精确，从而限制了模型在细粒度网格生成方面的能力。未来的工作可以探索引入其他模态（例如图像）来编码更多信息，并将其嵌入到LLMs中，从而提高在详细网格生成方面的性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文指出了以下可以进一步探索的点：

数据规模扩展：目前可用的网格数据规模仍然远小于自然语言处理中使用的语料库。构建更大规模、更高质量的数据集对于充分发挥LLMs的能力至关重要。
多模态信息融合：由于数据规模有限，导致文本与几何结构之间的对齐不够精确，限制了模型在细粒度网格生成方面的能力。可以考虑引入其他模态（如图像）来编码结构信息，以提高LLMs的性能，尤其是在数据稀缺的情况下。
复杂网格处理：处理更复杂的网格可以受益于更紧凑的序列化方法（例如MeshAnything-V2）和具有更大token容量的LLMs。这些优化与当前工作是正交的，可以作为未来的研究方向。
智能体设计与强化学习：设计外部智能体来分析交互结果，并利用强化学习来细化几何精度和实现特定的审美目标，是一个有前景的研究方向。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了MeshLLM，这是一个利用大型语言模型（LLMs）理解和生成文本序列化三维网格（3D meshes）的新框架。该方法旨在解决现有方法的两个关键限制：数据规模不足和三维结构信息丢失。文章的主要贡献包括：

背景知识

大型语言模型（LLMs）的发展：近年来，LLMs在自然语言处理领域取得了显著进展，并逐渐扩展到多模态领域，如图像、视频和语音处理。然而，LLMs在三维数据建模和理解方面的研究相对较少。
三维网格（3D meshes）的重要性：三维网格是计算机视觉和图形学中的基本表示，广泛应用于虚拟现实和机器人交互等领域。因此，赋予LLMs三维感知和空间推理能力是一个重要的研究方向。

研究方法

Primitive-Mesh分解策略：为了克服LLMs的token长度限制并保留三维结构信息，文章提出将三维网格分解为结构上有意义的子单元（Primitive-Mesh）。通过KNN（K-Nearest Neighbors）聚类和语义分割，构建了一个包含1500k+样本的大规模数据集，这比之前的方法扩大了近50倍。
特定任务训练策略：基于构建的数据集，设计了两个额外的训练任务：顶点-面预测和局部网格组装。顶点-面预测任务通过从顶点推断面的连通性来增强LLMs的拓扑推理能力；局部网格组装任务通过从局部结构重建完整网格来提高模型的全局建模能力。此外，文章还提出了一个逐步训练过程，从大规模的Primitive-Mesh数据预训练开始，然后针对特定任务进行微调。
文本序列化网格：为了使三维网格数据能够被LLMs直接建模，文章采用了OBJ格式将网格转换为文本序列。具体步骤包括量化网格顶点的坐标值、对顶点和面进行排序，以及将排序后的网格展平为文本格式。

实验

对话能力测试：通过多种交互式对话场景，展示了MeshLLM能够根据用户提供的文本描述生成匹配的三维网格结构，并在对话过程中提供关于网格细节和拓扑结构的解释性反馈，同时保持其自然语言生成能力。
性能评估：
- 网格生成质量：MeshLLM在生成多样化和高质量网格方面表现出色，与LLaMA-Mesh相比，在多个评估指标上取得了显著更好的结果，并且与专门为网格生成设计的方法（如PolyGen和MeshXL）相当。
- 网格理解能力：MeshLLM在捕捉网格的高级语义信息方面表现出色，生成的描述流畅准确，有效地反映了网格的结构特征，显著优于LLaMA-Mesh基线。
消融研究：通过一系列消融实验，验证了KNN基础的Primitive-Mesh、语义基础的Primitive-Mesh、顶点-面预测策略和网格组装策略在MeshLLM框架中的重要性。这些组件对于模型的网格生成和理解能力都至关重要。

关键结论

MeshLLM通过引入Primitive-Mesh分解策略和特定任务训练策略，显著提高了LLMs在文本序列化网格生成和理解方面的性能。
该方法在网格生成质量和网格理解能力方面均优于现有的LLaMA-Mesh方法，并且在网格生成方面与专门为网格生成设计的方法相当。
MeshLLM的成功展示了LLMs在三维网格领域的潜力，并为未来的研究提供了新的方向，包括构建更大规模的数据集、融合多模态信息以及设计更复杂的训练策略。

限制和未来工作

数据规模限制：目前可用的网格数据规模仍然远小于自然语言处理中使用的语料库。构建更大规模、更高质量的数据集对于充分发挥LLMs的能力至关重要。
多模态信息融合：由于数据规模有限，导致文本与几何结构之间的对齐不够精确，限制了模型在细粒度网格生成方面的能力。可以考虑引入其他模态（例如图像）来编码结构信息，以提高LLMs的性能，尤其是在数据稀缺的情况下。
复杂网格处理：处理更复杂的网格可以受益于更紧凑的序列化方法（例如MeshAnything-V2）和具有更大token容量的LLMs。这些优化与当前工作是正交的，可以作为未来的研究方向。
智能体设计与强化学习：设计外部智能体来分析交互结果，并利用强化学习来细化几何精度和实现特定的审美目标，是一个有前景的研究方向。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Shuangkang Fang,I-Chao Shen,Yufeng Wang,Yi-Hsuan Tsai,Yi Yang,Shuchang Zhou,Wenrui Ding,Takeo Igarashi,Ming-Hsuan Yang

Categories: cs.GR,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.01242.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.01242

Arxiv ID: 2508.01242

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.01242

Published: 2025-08-02T07:37:37Z

Updated: 2025-08-02T07:37:37.000Z

11. UI-AGILE: Advancing GUI Agents with Effective Reinforcement Learning and Precise Inference-Time Grounding

The emergence of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has driven significant advances in Graphical User Interface (GUI) agent capabilities. Nevertheless, existing GUI agent training and inference techniques still suffer from a dilemma for reasoning designs, ineffective reward, and visual noise. To address these issues, we introduce UI-AGILE, a comprehensive framework enhancing GUI agents at both the training and inference stages. For training, we propose a suite of improvements to the Supervised Fine-Tuning (SFT) process: 1) a Continuous Reward function to incentivize high-precision grounding; 2) a “Simple Thinking” reward to balance planning with speed and grounding accuracy; and 3) a Cropping-based Resampling strategy to mitigate the sparse reward problem and improve learning on complex tasks. For inference, we present Decomposed Grounding with Selection, a novel method that dramatically improves grounding accuracy on high-resolution displays by breaking the image into smaller, manageable parts. Experiments show that UI-AGILE achieves the state-of-the-art performance on two benchmarks ScreenSpot-Pro and ScreenSpot-v2. For instance, using both our proposed training and inference enhancement methods brings 23% grounding accuracy improvement over the best baseline on ScreenSpot-Pro.

中文摘要

多模态大语言模型（MLLMs）的出现推动了图形用户界面（GUI）代理功能的显著进步。然而，现有的GUI代理训练和推理技术在推理设计、无效奖励和视觉噪声方面仍面临困境。为了解决这些问题，我们提出了UI-AGILE，这是一个全面的框架，在训练和推理阶段增强GUI代理。对于训练，我们提出了一系列对监督微调（SFT）过程的改进：1）持续奖励函数以激励高精度定位；2）“简单思考”奖励以平衡规划、速度和定位精度；3）基于裁剪的重采样策略以减轻稀疏奖励问题并改善复杂任务的学习。对于推理，我们提出了分解定位与选择，这是一种新颖的方法，通过将图像分解为更小、可管理的部分，大幅提高高分辨率显示器上的定位精度。实验表明，UI-AGILE在两个基准测试ScreenSpot-Pro和ScreenSpot-v2上达到了最先进的性能。例如，采用我们提出的训练和推理增强方法，ScreenSpot-Pro上的定位精度比最佳基线提高了23%。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决图形用户界面（GUI）代理在训练和推理阶段面临的几个关键问题，具体包括：

推理设计的困境（Reasoning Designs Dilemma）：
- 详尽的推理过程不仅会降低定位（grounding）的准确性，还会增加推理延迟。
- 相反，“无思考”（No Thinking）的方法在预测非定位动作类型时准确率较低。
无效的奖励机制（Ineffective Reward）：
- 代理在复杂界面上经常陷入困境，无法获得有效的学习信号（即奖励稀疏）。
- 现有方法中常用的简单二元反馈（正确/错误）无法使代理具备执行精确定位的能力。
视觉噪声问题（Visual Noise）：
- 即使是训练良好的代理，在高分辨率屏幕上也常常难以应对，因为无关的视觉噪声会降低其定位的准确性。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为UI-AGILE的综合框架，旨在通过改进训练和推理阶段的方法来提升GUI代理的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究领域和具体工作：

强化学习（Reinforcement Learning, RL）在大型模型中的应用

PPO算法：传统的策略优化算法，如PPO（Proximal Policy Optimization）被广泛用于训练大型模型。
DPO算法：Direct Preference Optimization（DPO）是一种以对齐为中心的方法，用于提升大型模型的推理能力。
GRPO算法：基于规则的算法，如GRPO（Guided Reinforcement Policy Optimization），通过奖励复杂的推理链来增强大型语言模型（LLMs）的推理能力。

GUI代理研究

早期工作：如CogAgent和SeeClick，这些工作主要依赖于监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）来直接处理视觉输入。
数据集和训练方法：如Show-UI、OS-Atlas、UGround、Aria-UI等，这些研究提出了大规模的数据集和训练流程来提升模型的泛化能力。
两阶段训练过程：Aguvis引入了两阶段训练过程，使用视觉语言模型（VLM）生成的推理链（Chain-of-Thought, CoT）数据来教授规划和推理。
拒绝部分的构建：JEDI通过将现有指令与不相关的截图进行不匹配来构建拒绝部分。
大规模数据集和复杂训练流程：UI-TARS利用了最大的数据集和最复杂的训练流程，包括在人类标注的CoT数据上进行SFT和DPO。
强化学习范式：UI-R1和GUIR1首次探索了强化学习范式来提升GUI代理的性能。InfiGUI-R1使用空间推理蒸馏和RL来增强规划和错误恢复能力。GUI-G1利用基于命中（Hit-based）和基于IoU（Intersection over Union）的奖励来提升GUI代理。

这些相关研究为UI-AGILE框架的提出提供了背景和基础，UI-AGILE通过结合这些研究中的方法和创新，进一步提升了GUI代理的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 UI-AGILE 的综合框架来解决上述问题，该框架在训练和推理阶段都进行了创新性的改进。以下是具体的方法和步骤：

训练阶段（Training Stage）

1. “简单思考”（Simple Thinking）策略

为了解决推理设计的困境（P1），UI-AGILE 提出了一个“简单思考”策略，通过一个专门的奖励函数来实现。这个策略鼓励模型产生适当长度的推理链，避免过长或过短的推理。具体来说：

奖励函数：如果定位奖励（grounding reward）大于0，则给予奖励，奖励值基于推理长度 ( L ) 的非线性函数 ( R_{\text{length}}(L) )。
理想推理长度范围：定义了一个理想范围 ( [l_{\text{ideal start}}, l_{\text{ideal end}}] )，在这个范围内奖励值为1。超出这个范围的推理链会根据余弦函数平滑地降低奖励值，直到在绝对边界处奖励值为0。
语法完整性的奖励：对于语法完整的推理（例如，以适当的标点符号结尾），给予固定的奖励 ( R_{\text{bonus}} )。

2. 连续定位奖励（Continuous Grounding Reward）

为了解决无效奖励问题（P2），UI-AGILE 引入了一个连续定位奖励函数，而不是常见的二元奖励。这个奖励函数根据预测点到目标边界框中心的距离来计算奖励值： [ R(x, y) = \begin{cases} 1 + \exp(-4 \cdot d_{\text{norm}}^2) & \text{if } (x, y) \in \text{BBox} \ 0 & \text{otherwise} \end{cases} ] 其中，( d_{\text{norm}} ) 是归一化的切比雪夫距离（Chebyshev distance），用于衡量预测点与目标中心的偏差。

3. 基于裁剪的重采样策略（Cropping-based Resampling）

为了解决奖励稀疏问题（P2），UI-AGILE 提出了一种基于裁剪的重采样策略。当模型在某个任务样本上连续多次生成的响应都得不到奖励时，该策略会通过裁剪原始截图来降低任务的复杂性。具体步骤如下：

根据预定义的比例因子 ( f ) 确定裁剪后的图像大小。
从左到右、从上到下扫描原始截图，找到第一个完全包含目标边界框的裁剪窗口。
使用这个裁剪窗口作为新的输入，重新采样模型的响应。

推理阶段（Inference Stage）

4. 分解定位与选择（Decomposed Grounding with Selection）

为了解决视觉噪声问题（P3），UI-AGILE 提出了一种分解定位与选择的方法，用于在高分辨率屏幕上提高定位的准确性。具体步骤如下：

分解（Decomposition）：将输入截图分解为多个重叠的子图像。
候选生成（Candidate Generation）：在每个子图像上独立进行定位，并预测坐标。
元素图像提取（Element Image Extraction）：对于每个候选点，从子图像中裁剪出一个以候选点为中心的边界框，提取对应的元素图像。
选择（Selection）：使用视觉语言模型（VLM）对候选元素图像进行评估，选择与用户指令最匹配的候选点作为最终答案。

总结

通过上述方法，UI-AGILE 在训练阶段通过“简单思考”策略、连续定位奖励和基于裁剪的重采样策略，解决了推理设计的困境、无效奖励和奖励稀疏问题。在推理阶段，通过分解定位与选择方法，有效减少了视觉噪声，提高了高分辨率屏幕上的定位准确性。这些改进使得 UI-AGILE 在多个基准测试中取得了最先进的性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证 UI-AGILE 框架的有效性：

1. 数据集和基线

数据集：从多个开源数据集中收集 GUI 任务相关数据，包括 UI-R1、GUI-R1、Aguvis 和 Grounding-R1。使用 OmniParser 进行数据过滤，随机采样约 9k 个样本来训练 UI-AGILE-3B 和 UI-AGILE-7B。
基线模型：包括多种现有的 GUI 代理模型，如 CogAgent、Aria-UI、ShowUI、JEDI、OS-Atlas、Aguvis、UGround、UI-TARS、InfiGUI-R1、GUI-G1、UI-R1 和 GUIR1 等。

2. 推理增强方法的验证

实验目的：验证分解定位与选择（Decomposed Grounding with Selection）方法在高分辨率屏幕上的有效性。
实验设置：在 ScreenSpot-Pro 基准测试上进行评估，该数据集专注于高分辨率专业环境，包含 23 个应用程序、5 个行业和 3 个操作系统的专家标注任务。
实验结果：
- 分解定位与选择方法为所有测试模型提供了显著的性能提升，无论其原始训练范式（SFT 或 RFT）如何。
- 例如，OS-Atlas-7B 的平均分数从 18.9 提升到 33.1（+75.1%），Aguvis-7B 从 20.4 提升到 36.5（+78.9%）。
- UI-AGILE-7B 在 ScreenSpot-Pro 上取得了 44.0 的平均分数，超过了其他所有基线模型，包括更大的 UI-TARS-72B（38.1）。

3. 训练增强方法的验证

实验目的：验证“简单思考”奖励、连续定位奖励和基于裁剪的重采样策略在训练阶段的有效性。
实验设置：在 ScreenSpot-Pro 和 ScreenSpot-v2 基准测试上进行评估。ScreenSpot-v2 是 ScreenSpot 的修正版本，提供跨移动、桌面和网络平台的 GUI 定位能力评估。
实验结果：
- UI-AGILE-3B 和 UI-AGILE-7B 模型在 ScreenSpot-Pro 上取得了新的最佳性能，分别达到 37.9 和 44.0 的平均分数。
- 在 ScreenSpot-v2 上，UI-AGILE-7B 也取得了最佳性能，平均分数为 92.1。
- 使用 UI-AGILE 的训练和推理增强方法（UI-AGILE-7B + 分解定位）在 ScreenSpot-Pro 上比最佳基线（JEDI-7B）提高了 23% 的定位准确率。

4. 代理能力评估

实验目的：评估 UI-AGILE 在复杂多步代理场景中的性能。
实验设置：在 AndroidControl 数据集上进行评估，使用三种指标：动作类型预测准确率（Type）、定位准确率（GR）和整体步骤成功率（SR）。评估在两种设置下进行：AndroidControl-Low（低级指令）和 AndroidControl-High（高级目标）。
实验结果：
- UI-AGILE-7B 在 AndroidControl-Low 和 AndroidControl-High 设置中均取得了最佳性能，SR 分别为 77.6 和 60.6。
- UI-AGILE-3B 也超过了 7B 基线模型，如 GUIR1-7B（SR: 66.5 和 51.7）。

5. 消融研究

实验目的：验证每个训练技术（“简单思考”奖励、连续定位奖励和基于裁剪的重采样）的贡献。
实验设置：对 UI-AGILE-3B 进行消融研究，分别移除或保留这些训练技术。
实验结果：
- 应用连续定位奖励和基于裁剪的重采样分别在 ScreenSpot-Pro 上提高了约 10% 和 12.4% 的性能。
- 移除“简单思考”奖励（即“无思考”）在 ScreenSpot-Pro 和 ScreenSpot-v2 上分别提高了约 0.4% 和 0.7% 的定位准确率，但在 AndroidControl 基准测试中，SR 在低级和高级设置中分别提高了 15.5% 和 3.4%。

6. 每步尝试次数分析

实验目的：分析训练过程中每步尝试的分布情况。
实验设置：记录 GRPO 训练步骤中每步的尝试次数，每步处理两个训练样本。
实验结果：
- 在第一轮训练中，只有 61.8% 的训练步骤在首次尝试中完全成功（即两个样本都解决了）。
- 第二轮训练中，尝试次数总体减少，表明模型从通过该方法挽救的样本中学习到了内容。

7. 推理时间分析

实验目的：评估分解定位与选择方法的推理时间开销。
实验设置：在 ScreenSpot-Pro 数据集上运行 UI-AGILE-7B 模型，使用 vLLM 框架和 80G A800 GPU 卡。
实验结果：
- 不使用分解定位与选择方法时，基准测试完成时间为 30 分钟。
- 使用该方法时，分解定位阶段需要 35 分钟，后续基于 VLM 的选择阶段需要额外 4 分钟。

这些实验结果表明，UI-AGILE 框架在提升 GUI 代理的定位能力和推理能力方面具有显著效果，同时在推理时间上也具有可接受的开销。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的 UI-AGILE 框架在提升 GUI 代理的训练和推理能力方面取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 选择阶段的 VLM 细调

问题：当前的分解定位与选择方法中，用于最终选择的视觉语言模型（VLM）是一个通用的预训练模型，可能在特定的 GUI 元素选择任务上不够精确。
探索方向：可以对 VLM 进行细调，使用专门标注的 GUI 元素数据集来训练模型，使其更擅长于识别和选择与用户指令最匹配的 GUI 元素。这可能会进一步提高整体的定位性能。

2. 多分辨率屏幕的适应性

问题：虽然分解定位与选择方法在高分辨率屏幕上表现良好，但在不同分辨率的屏幕上（如低分辨率或中等分辨率）的适应性尚未充分验证。
探索方向：研究如何使该方法更好地适应不同分辨率的屏幕，可能需要调整子图像的大小、重叠比例等参数，以确保在各种屏幕条件下都能保持高效的定位能力。

3. 实时性优化

问题：尽管推理时间的增加在可接受范围内，但在实际应用中，特别是在需要实时响应的场景中，进一步减少推理时间是非常重要的。
探索方向：探索更高效的推理引擎或优化算法，以减少分解定位与选择方法的推理时间。例如，可以研究如何并行处理子图像的定位和选择过程，或者开发专门的硬件加速器来提高计算效率。

4. 多模态输入的融合

问题：当前的 GUI 代理主要依赖于视觉输入和文本指令，但实际应用中可能还需要处理其他模态的输入，如语音指令或手势。
探索方向：研究如何将多模态输入有效地融合到 GUI 代理的决策过程中。这可能需要开发新的模型架构或训练方法，以同时处理视觉、文本和语音等多种模态的信息。

5. 长期交互任务的性能

问题：现有的评估主要集中在单步或短序列的任务上，但在实际应用中，GUI 代理可能需要处理更复杂的长期交互任务。
探索方向：评估和改进 GUI 代理在长期交互任务中的性能，例如在多步骤的表单填写、复杂的应用程序导航等场景中。这可能需要进一步增强模型的上下文记忆和长期规划能力。

6. 跨平台和跨语言的泛化能力

问题：当前的模型主要在特定的语言和平台上进行训练和评估，其在不同语言和平台上的泛化能力尚未充分验证。
探索方向：研究如何提高 GUI 代理在不同语言和平台上的泛化能力，可能需要收集更多跨语言和跨平台的数据，以及开发更通用的模型架构来处理不同环境下的任务。

7. 用户自定义界面的适应性

问题：现有的数据集和模型主要基于常见的 GUI 界面，但在实际应用中，用户可能使用自定义的界面，这些界面可能具有独特的布局和元素。
探索方向：研究如何使 GUI 代理更好地适应用户自定义的界面，可能需要开发自适应的训练方法，使模型能够快速学习和适应新的界面布局和元素。

8. 安全性和隐私保护

问题：在实际应用中，GUI 代理可能会处理敏感信息，因此需要确保其操作的安全性和隐私保护。
探索方向：研究如何在 GUI 代理的设计和实现中加入安全性和隐私保护机制，例如通过加密数据传输、限制数据访问权限等方式来保护用户信息。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有助于进一步提升 GUI 代理的性能和实用性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一个名为 UI-AGILE 的框架，旨在通过改进训练和推理阶段的方法来提升图形用户界面（GUI）代理的性能。这些改进主要针对推理设计的困境、无效的奖励机制和视觉噪声问题。以下是论文的主要内容总结：

背景知识

多模态大语言模型（MLLMs）：推动了 GUI 代理的发展，这些代理通过理解屏幕截图和用户指令来执行任务。
现有方法的局限性：依赖监督式微调（SFT）需要大量数据，而强化微调（RFT）虽然高效，但在推理设计、奖励机制和视觉噪声方面仍存在问题。

研究方法

训练阶段

“简单思考”（Simple Thinking）策略：
- 提出一个奖励函数，鼓励适当长度的推理链，避免过长或过短的推理。
- 奖励函数结合了推理长度的非线性奖励和语法完整性的奖励。
连续定位奖励（Continuous Grounding Reward）：
- 引入一个连续奖励函数，根据预测点到目标边界框中心的距离来计算奖励值，激励更精确的定位。
基于裁剪的重采样策略（Cropping-based Resampling）：
- 当模型在某个任务样本上连续多次生成的响应都得不到奖励时，通过裁剪原始截图来降低任务的复杂性，避免无效训练。

推理阶段

分解定位与选择（Decomposed Grounding with Selection）：
- 将输入截图分解为多个重叠的子图像，独立进行定位，并生成候选坐标。
- 从每个子图像中提取元素图像，并使用视觉语言模型（VLM）选择与用户指令最匹配的候选点作为最终答案。

实验

数据集：从多个开源数据集中收集 GUI 任务相关数据，包括 UI-R1、GUI-R1、Aguvis 和 Grounding-R1，随机采样约 9k 个样本来训练 UI-AGILE-3B 和 UI-AGILE-7B。
基线模型：包括多种现有的 GUI 代理模型，如 CogAgent、Aria-UI、ShowUI、JEDI、OS-Atlas、Aguvis、UGround、UI-TARS、InfiGUI-R1、GUI-G1、UI-R1 和 GUIR1 等。

推理增强方法的验证

ScreenSpot-Pro 基准测试：分解定位与选择方法显著提升了所有测试模型的性能，例如 OS-Atlas-7B 的平均分数从 18.9 提升到 33.1（+75.1%），Aguvis-7B 从 20.4 提升到 36.5（+78.9%）。
UI-AGILE-7B：在 ScreenSpot-Pro 上取得了 44.0 的平均分数，超过了其他所有基线模型，包括更大的 UI-TARS-72B（38.1）。

训练增强方法的验证

ScreenSpot-Pro 和 ScreenSpot-v2 基准测试：UI-AGILE-3B 和 UI-AGILE-7B 模型在 ScreenSpot-Pro 上取得了新的最佳性能，分别达到 37.9 和 44.0 的平均分数。在 ScreenSpot-v2 上，UI-AGILE-7B 也取得了最佳性能，平均分数为 92.1。
AndroidControl 数据集：UI-AGILE-7B 在 AndroidControl-Low 和 AndroidControl-High 设置中均取得了最佳性能，SR 分别为 77.6 和 60.6。

消融研究

连续定位奖励和基于裁剪的重采样：分别在 ScreenSpot-Pro 上提高了约 10% 和 12.4% 的性能。
“简单思考”奖励：虽然在定位准确率上略有下降，但在 AndroidControl 基准测试中显著提高了 SR。

关键结论

UI-AGILE 框架通过“简单思考”策略、连续定位奖励和基于裁剪的重采样策略，在训练阶段有效解决了推理设计的困境、无效奖励和奖励稀疏问题。
分解定位与选择方法在推理阶段显著提高了高分辨率屏幕上的定位准确性，同时推理时间的增加在可接受范围内。
UI-AGILE 在多个基准测试中取得了最先进的性能，证明了其在提升 GUI 代理的定位能力和推理能力方面的有效性。

未来工作

对用于选择阶段的 VLM 进行细调，以提高其在 GUI 元素选择任务上的准确性。
探索如何使分解定位与选择方法更好地适应不同分辨率的屏幕。
研究更高效的推理引擎或优化算法，以减少推理时间。
考虑多模态输入的融合，以处理语音指令或手势等其他模态的输入。
评估和改进 GUI 代理在长期交互任务中的性能。
提高模型在不同语言和平台上的泛化能力。
研究如何使 GUI 代理更好地适应用户自定义的界面。
加入安全性和隐私保护机制，确保 GUI 代理在处理敏感信息时的安全性。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Shuquan Lian,Yuhang Wu,Jia Ma,Zihan Song,Bingqi Chen,Xiawu Zheng,Hui Li

Categories: cs.AI,cs.CL,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.22025.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2507.22025

Arxiv ID: 2507.22025

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.22025

Published: 2025-07-29T17:22:07Z

Updated: 2025-07-29T17:22:07.000Z

12. LightSwitch: Multi-view Relighting with Material-guided Diffusion

Recent approaches for 3D relighting have shown promise in integrating 2D image relighting generative priors to alter the appearance of a 3D representation while preserving the underlying structure. Nevertheless, generative priors used for 2D relighting that directly relight from an input image do not take advantage of intrinsic properties of the subject that can be inferred or cannot consider multi-view data at scale, leading to subpar relighting. In this paper, we propose Lightswitch, a novel finetuned material-relighting diffusion framework that efficiently relights an arbitrary number of input images to a target lighting condition while incorporating cues from inferred intrinsic properties. By using multi-view and material information cues together with a scalable denoising scheme, our method consistently and efficiently relights dense multi-view data of objects with diverse material compositions. We show that our 2D relighting prediction quality exceeds previous state-of-the-art relighting priors that directly relight from images. We further demonstrate that LightSwitch matches or outperforms state-of-the-art diffusion inverse rendering methods in relighting synthetic and real objects in as little as 2 minutes.

中文摘要

近期的3D重照明方法在将2D图像重照明生成先验整合到3D表示中以改变外观的同时保持基础结构方面显示出潜力。然而，用于2D重照明的生成先验直接从输入图像进行重照明，并未利用可以推断的主体的内在属性，或者无法考虑大规模的多视图数据，导致重照明效果不佳。在本文中，我们提出了Lightswitch，一种新颖的微调材料重照明扩散框架，能够有效地将任意数量的输入图像重照明到目标光照条件，同时结合推断的内在属性线索。通过结合多视图和材料信息线索以及可扩展的去噪方案，我们的方法始终如一且高效地重照明具有多样材料组成的物体的密集多视图数据。我们展示了我们的2D重照明预测质量超过了之前的最先进的重照明先验，这些先验直接从图像中进行重照明。我们进一步证明，LightSwitch在重照明合成和真实物体方面与最先进的扩散逆渲染方法相匹配或超越，所需时间仅为2分钟。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为 LightSwitch 的框架，旨在解决多视图重光照（relighting）的问题。具体来说，它试图解决以下问题：

多视图一致的重光照：现有的基于扩散模型的重光照方法通常只能处理单视图图像，这导致在多视图场景中重光照结果不一致。例如，一个物体在不同视角下的光照效果可能不匹配，这限制了这些方法在3D场景中的应用。LightSwitch 通过引入多视图注意力机制，能够确保多个输入视图在重光照后的结果保持一致，从而更好地适用于3D重光照任务。
利用材质信息提升重光照质量：传统方法在重光照时没有充分利用物体的材质属性（如反射率、粗糙度等），这使得在处理具有复杂外观效果（如高光、镜面反射等）的物体时效果不佳。LightSwitch 结合了预测的材质属性，如漫反射（albedo）、粗糙度（roughness）、金属度（metallicness）等，来指导重光照过程，从而提高重光照的准确性和质量。
高效且可扩展的3D重光照：现有的基于逆渲染的重光照方法虽然能够实现高质量的重光照，但通常计算成本高昂，速度较慢，难以实时应用。LightSwitch 通过提出一种高效的分布式去噪方案，能够在保持高质量的同时，显著加快重光照的速度，使其适用于大规模的3D场景和高分辨率图像。

综上所述，LightSwitch 旨在通过结合多视图信息和材质属性，提供一种高效、高质量且一致的多视图重光照方法，以满足2D和3D重光照应用的需求。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与 LightSwitch 相关的几个研究方向，包括基于图像的三维重建、通过逆渲染实现重光照以及学习直接重光照。以下是这些相关研究的详细信息：

基于图像的三维重建

NeRF [27]: 提出了一种基于神经辐射场的表示方法，能够从多视图图像中重建出详细的场景几何和外观信息。尽管这种方法在建模细节方面表现出色，但它将光照效果融入到了重建的表示中，限制了其在新环境中的可重光照性。
Gaussian Splatting [18]: 通过使用高斯点来表示场景，实现了高效的实时渲染。然而，与 NeRF 类似，它主要关注于建模静态环境，无法直接应用于新环境下的重光照。
其他变体 [2, 3, 13, 26, 28, 35, 41]: 这些方法在 NeRF 和 Gaussian Splatting 的基础上进行了改进和扩展，进一步提高了重建的质量和效率。例如，Mip-NeRF 360 [2] 和 Zip-NeRF [3] 在抗锯齿和性能方面进行了优化；2D Gaussian Splatting [13] 提高了几何精度；Instant Neural Graphics Primitives [28] 通过多分辨率哈希编码提高了渲染速度。

通过逆渲染实现重光照

MaterialFusion [23]: 该方法利用材质先验模型辅助逆渲染过程，通过预测材质属性来帮助实现重光照。LightSwitch 采用了其材质模型，并在此基础上进行了改进。
其他逆渲染方法 [10, 12, 16, 22, 23, 29, 45, 46]: 这些方法通过建模物体的内在属性或光传输效果，从多视图图像中恢复出可重光照的3D表示。然而，由于物理基础渲染器的计算复杂性，这些方法通常需要依赖简单的材质模型和轻量级的可微渲染器，导致优化过程缓慢。

学习直接重光照

Neural Gaffer [17]: 提出了一种基于扩散模型的直接重光照方法，能够快速生成高质量的重光照图像。然而，它没有利用物体的材质信息，导致在处理复杂外观效果时存在局限性。
DiLightNet [42]: 同样是一种基于扩散模型的直接重光照方法，但同样受限于单视图输入，无法实现多视图一致的重光照。
其他直接重光照方法 [1, 9, 21, 44]: 这些方法在直接重光照方面进行了不同的探索。例如，RelightVID [9] 专注于视频重光照，通过扩散模型实现时间一致性；RelitLRM [44] 则利用了大型重建模型来生成可重光照的表示。

总结

这些相关研究为 LightSwitch 提供了重要的背景和基础。LightSwitch 在这些研究的基础上，通过结合多视图信息和材质属性，提出了一种能够高效、高质量地实现多视图一致重光照的新方法。它不仅克服了单视图直接重光照方法的局限性，还显著提高了逆渲染方法的速度，为2D和3D重光照任务提供了一种新的解决方案。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出的 LightSwitch 框架通过以下方式解决多视图重光照问题：

1. 结合多视图信息和材质属性

LightSwitch 通过利用多视图信息和预测的材质属性来指导重光照过程，从而提高重光照的质量和一致性。具体步骤如下：

材质感知的单视图重光照：
- 使用一个基于扩散模型的 UNet 架构，该架构初始化自 Stable Diffusion 2.1 的 UNet。
- 修改 UNet 的输入层，使其能够接收输入图像、材质属性（如漫反射、粗糙度、金属度等）以及相机姿态信息（编码为 Plücker 坐标射线图）。
- 材质属性通过一个简化版的 Disney 原理 BRDF 模型表示，每个像素包含漫反射 (a \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3})、粗糙度 (r \in \mathbb{R}^{H \times W \times 1}) 和金属度 (m \in \mathbb{R}^{H \times W \times 1})。
- 通过这种方式，模型能够理解不同材质在不同光照下的表现，从而更准确地进行重光照。
多视图一致性：
- 在训练过程中，首先对单视图图像进行重光照训练，使模型能够理解光照与物体之间的交互。
- 然后，引入多视图自注意力模块，使模型能够处理多个视图的输入，并确保重光照结果在多个视图之间保持一致。
- 多视图自注意力模块通过将多个视图的潜变量（latent variables）合并在一起，使每个潜变量像素能够与其他所有潜变量像素进行交互，从而实现多视图一致性。

2. 高效的分布式去噪方案

为了实现高效的3D重光照，LightSwitch 提出了一种分布式去噪方案，能够处理任意数量的输入视图。具体步骤如下：

分布式多视图去噪：
- 由于 Transformer 的计算复杂度呈二次方增长，直接处理大量输入视图会导致计算成本过高。LightSwitch 通过将输入潜变量分成多个小批次（mini-batches），并在每个去噪迭代中只让这些小批次内的潜变量相互交互。
- 在每次去噪迭代后，对潜变量进行洗牌（shuffling），使它们在下一次迭代中能够与其他潜变量交互。通过这种方式，经过足够多的迭代后，每个潜变量都能与所有其他潜变量进行交互，从而实现全局一致性。
- 该方案可以并行化处理，从而显著加快去噪过程，实现高效且可扩展的重光照。
新视图合成与重光照：
- 对于不在输入数据中的新视图，LightSwitch 通过优化一个3D高斯点云（Gaussian Splat）来生成新视图，并将其渲染结果加入到输入数据中。
- 通过这种方式，LightSwitch 能够对新视图进行重光照，从而实现高效的新型视图重光照。

3. 实验验证

论文通过一系列实验验证了 LightSwitch 的有效性和优越性：

2D 重光照实验：
- 在 BlenderVault 数据集上，与现有的基于扩散模型的单视图重光照方法（如 Neural Gaffer 和 DiLightNet）进行比较。
- LightSwitch 在图像级重光照（ILR）和场景级重光照（SLR）指标上均优于基线方法，显示出更好的一致性和准确性。
3D 重光照实验：
- 在 NeRF 合成数据集和真实世界数据集（Objects with Lighting）上，与多种逆渲染方法进行比较。
- LightSwitch 在 PSNR、SSIM 和 LPIPS 等指标上匹配或优于现有的逆渲染方法，同时在运行时间上显著更快。

4. 消融研究

为了验证多视图信息和材质属性对重光照性能的影响，论文进行了消融实验：

不使用材质信息：
- 在没有材质信息的情况下，模型在处理复杂外观效果（如高光和镜面反射）时表现不佳，导致重光照质量下降。
不使用多视图信息：
- 在没有多视图信息的情况下，模型无法保证重光照结果在多个视图之间的一致性，导致重光照质量显著下降。

通过这些实验，论文证明了多视图信息和材质属性对提高重光照质量和一致性的重要性。

总结

LightSwitch 通过结合多视图信息和材质属性，并提出高效的分布式去噪方案，成功解决了多视图重光照问题。它不仅在2D和3D重光照任务中表现出色，还显著提高了重光照的速度，使其适用于实际应用。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来验证 LightSwitch 的性能和有效性：

1. 2D 重光照实验

数据集：使用 BlenderVault 数据集，包含约 100K 个对象，每个对象从不同视角渲染了 8 个视图，每个视图使用 8 种不同的环境光图进行渲染。测试集包含 6 个未参与训练的 BlenderVault 对象，每个对象有 8 个随机采样的视角，每个视角使用 3 种固定的环境光照，总共 144 张测试图像。
基线方法：与两个基于扩散模型的直接重光照方法进行比较：Neural Gaffer 和 DiLightNet。
评估指标：使用 PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）和 LPIPS（感知相似性）来评估重光照质量。此外，还使用了两种不同的重光照一致性评估方法：图像级重光照（ILR）和场景级重光照（SLR）。
结果：LightSwitch 在所有指标上均优于基线方法，特别是在 SLR 指标上，显示出更好的多视图一致性。具体数值如下表所示：

方法

PSNR (ILR)↑

SSIM (ILR)↑

LPIPS (ILR)↓

PSNR (SLR)↑

SSIM (SLR)↑

LPIPS (SLR)↓

质量下降 (PSNR)↓

DiLightNet

23.84

0.861

0.238

23.35

0.859

0.238

0.49

Neural Gaffer

24.34

0.883

0.271

24.08

0.882

0.272

0.26

Ours

26.01

0.888

0.216

25.86

0.885

0.215

0.15

Ours (GT 材质)

28.29

0.901

0.203

28.20

0.901

0.203

0.09

2. 3D 重光照实验

数据集：
- NeRF 合成数据集：包含 5 个对象，每个对象使用 4 种高分辨率环境光图进行重光照，测试集包含每个环境光图的 8 个未见视角。
- Objects with Lighting 数据集：包含 8 个真实世界对象，每个对象使用 2 种新的环境光图进行重光照，测试集包含每个环境光图的 6 个测试视角。
基线方法：与多种逆渲染方法进行比较，包括 Mitsuba+NeuS、InvRender、NeRD、NeRFactor、NeROIC、Neural-PIL、NVDiffrec、NVDiffrecMC、TensoIR 和 MaterialFusion。
评估指标：同样使用 PSNR、SSIM 和 LPIPS 来评估重光照质量，并记录运行时间。
结果：
- 在 NeRF 合成数据集上，LightSwitch 的运行时间约为 2 分钟，而其他方法的运行时间从 12 分钟到 240 分钟不等。具体数值如下表所示：

方法

PSNR (Chair)↑

LPIPS (Chair)↓

PSNR (Hotdog)↑

LPIPS (Hotdog)↓

PSNR (Lego)↑

LPIPS (Lego)↓

PSNR (Materials)↑

LPIPS (Materials)↓

运行时间 (分钟)↑

LightSwitch

26.65

0.062

25.75

0.091

23.60

0.081

22.08

0.080

MaterialFusion

26.58

0.063

25.31

0.123

23.26

0.119

25.29

0.084

240

NVDiffrecMC

26.44

0.064

24.87

0.133

23.36

0.115

25.37

0.081

120

TensoIR

25.29

0.070

21.16

0.174

21.86

0.080

22.02

0.104

480

R3DGS

23.50

0.072

21.02

0.168

20.86

0.106

20.56

0.095

在 Objects with Lighting 数据集上，LightSwitch 的运行时间约为 5 分钟，而其他方法的运行时间从 15 分钟到 240 分钟不等。具体数值如下表所示：

方法

PSNR ↑

SSIM ↑

LPIPS ↓

LightSwitch

25.43

0.84

0.297

Mitsuba+NeuS

26.24

0.84

0.227

InvRender

23.45

0.77

0.374

NeRD

21.71

0.65

0.540

NeRFactor

20.62

0.72

0.486

NeROIC

21.59

0.78

0.323

Neural-PIL

19.56

0.51

0.604

NVDiffrec

22.60

0.72

0.406

NVDiffrecMC

20.24

0.73

0.393

PhySG

22.77

0.82

0.375

TensoIR

24.15

0.77

0.378

MaterialFusion

20.75

0.73

0.388

3. 消融实验

目的：验证多视图信息和材质属性对重光照性能的影响。
实验设置：
- 不使用材质信息：训练一个不使用材质信息的扩散模型。
- 不使用多视图信息：训练一个不使用多视图信息的扩散模型。
结果：
- 不使用材质信息时，模型在处理复杂外观效果（如高光和镜面反射）时表现不佳，导致重光照质量下降。
- 不使用多视图信息时，模型无法保证重光照结果在多个视图之间的一致性，导致重光照质量显著下降。具体数值如下表所示：

方法

PSNR ↑

SSIM ↑

LPIPS ↓

Ours

26.01

0.888

0.216

No 材质

25.27

0.879

0.219

单视图

24.59

0.865

0.228

4. Stanford-ORB 数据集上的额外实验

数据集：Stanford-ORB 数据集，包含多个场景，每个场景有多个视角和不同的环境光照。
基线方法：与多种逆渲染方法进行比较，包括 Neural-PBIR、IllumiNeRF、NVDiffrecMC、RelitLRM、InvRender、NeRFactor 和 NVDiffrec。
评估指标：使用 PSNR-L、PSNR-H、SSIM 和 LPIPS 来评估重光照质量。
结果：LightSwitch 在所有指标上均显示出与基线方法相当的性能，但运行时间显著更快。具体数值如下表所示：

方法

PSNR-L ↑

PSNR-H ↑

SSIM ↑

LPIPS ↓

LightSwitch

32.02

25.03

0.976

0.027

Neural-PBIR

33.26

26.01

0.979

0.023

IllumiNeRF

32.74

25.56

0.976

0.027

NVDiffrecMC

31.60

24.43

0.972

0.036

RelitLRM

31.52

24.67

0.969

0.032

InvRender

30.83

23.76

0.970

0.046

NeRFactor

30.38

23.54

0.969

0.048

NVDiffrec

29.72

22.91

0.963

0.039

总结

通过这些实验，论文验证了 LightSwitch 在2D和3D重光照任务中的优越性能。LightSwitch 不仅在重光照质量上优于基线方法，还在运行时间上显著更快，展示了其在实际应用中的高效性和实用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提到了一些潜在的改进方向和未来工作，以下是几个可以进一步探索的点：

1. 提高细节表现

问题：当前方法在处理复杂细节（如反射和镜面反射）时存在局限性，这主要是由于预训练扩散模型的固定潜在空间限制了细节的编码和解码能力。
探索方向：
- 改进扩散模型架构：研究新的扩散模型架构或训练策略，以更好地捕捉和生成高分辨率和复杂细节的图像。
- 结合高频细节生成方法：探索如何将扩散模型与其他高频细节生成技术（如神经辐射场或高斯点云）结合起来，以提高细节表现。

2. 物理可解释性

问题：尽管 LightSwitch 能够生成高质量的重光照结果，但其预测并不总是物理上可解释的。这意味着生成的图像可能在视觉上看起来不错，但在物理上可能不准确。
探索方向：
- 结合物理基础渲染：研究如何将学习到的重光照与物理基础渲染更紧密地结合起来，以确保生成的图像在物理上是合理的。
- 开发新的损失函数：设计新的损失函数，以鼓励模型生成物理上更合理的重光照结果。

3. 扩展到动态场景

问题：目前的方法主要集中在静态场景的重光照。对于动态场景（如视频或动画），需要考虑时间和空间的一致性。
探索方向：
- 时间一致性建模：开发能够处理时间序列数据的模型，以确保在动态场景中重光照结果的时间一致性。
- 视频重光照：将方法扩展到视频重光照任务，研究如何利用视频中的时间信息来提高重光照质量和效率。

4. 提高效率和可扩展性

问题：尽管 LightSwitch 已经在效率上取得了显著进步，但在处理大规模数据集或高分辨率图像时，计算成本仍然是一个挑战。
探索方向：
- 优化分布式计算：进一步优化分布式去噪方案，以更好地利用并行计算资源，进一步提高效率。
- 模型压缩和加速：研究模型压缩技术，如量化和剪枝，以减少模型的计算和存储需求，同时保持性能。

5. 用户交互和定制化

问题：当前的方法主要依赖于预定义的光照条件和材质属性，缺乏用户交互和定制化的灵活性。
探索方向：
- 用户交互界面：开发用户交互界面，允许用户自定义光照条件和材质属性，以实现个性化的重光照效果。
- 实时反馈：研究如何实现实时反馈机制，使用户能够即时看到重光照效果的变化，从而更好地进行调整和优化。

6. 跨模态学习

问题：目前的方法主要集中在图像到图像的重光照任务。对于其他模态（如点云、体素等），需要探索如何将方法扩展到这些模态。
探索方向：
- 多模态数据融合：研究如何将不同模态的数据融合到重光照框架中，以提高重光照的准确性和鲁棒性。
- 跨模态重光照：开发能够处理跨模态数据的重光照方法，例如从点云生成重光照图像或从图像生成重光照点云。

7. 泛化能力

问题：尽管 LightSwitch 在多个数据集上表现出色，但其泛化能力仍有待进一步提高，特别是在面对未见过的场景和光照条件时。
探索方向：
- 数据增强和正则化：采用更复杂的数据增强和正则化技术，以提高模型的泛化能力。
- 元学习：研究元学习方法，使模型能够快速适应新的任务和场景，从而提高泛化能力。

8. 结合其他生成任务

问题：重光照只是图像生成任务的一个方面，结合其他生成任务（如风格迁移、图像编辑等）可以进一步扩展方法的应用范围。
探索方向：
- 多任务学习：开发能够同时处理多种生成任务的模型，以提高模型的多功能性和效率。
- 联合优化：研究如何联合优化重光照和其他生成任务，以实现更好的协同效果。

这些方向不仅可以进一步提升 LightSwitch 的性能和应用范围，还可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 LightSwitch: Multi-view Relighting with Material-guided Diffusion

作者

Yehonathan Litman, Fernando De la Torre, Shubham Tulsiani
Carnegie Mellon University

论文链接

https://yehonathanlitman.github.io/light_switch

论文摘要

本文提出了 LightSwitch，一个用于多视图重光照的框架。给定任意数量的未知光照条件下的输入图像，LightSwitch 利用多视图注意力和推断的材质属性来预测一致的重光照结果，支持2D和3D重光照应用。与直接从输入图像进行重光照的生成先验相比，LightSwitch 通过结合多视图和材质信息，显著提高了重光照的质量和效率。实验表明，LightSwitch 在2D重光照预测质量上超过了现有的最先进方法，并且在2分钟内就能完成合成和真实物体的重光照，与现有的扩散逆渲染方法相比，速度更快。

研究背景

3D重建：近年来，从多视图图像中恢复3D表示的方法取得了显著进展，如 NeRF 和 Gaussian Splatting。然而，这些方法将光照效果融入到重建的表示中，限制了其在新环境中的可重光照性。
逆渲染重光照：一些工作利用逆渲染从多视图图像中恢复3D可重光照资产。这些方法通过建模内在属性或光传输效果来推断一个分解的3D表示，从而实现新光照下的重光照。然而，这些优化方法通常速度较慢，且由于计算限制，只能使用简单的材质模型和轻量级的可微渲染器。
直接重光照：另一种方法是学习直接预测重光照图像，特别是通过适应图像扩散先验来实现高质量生成。这些直接前馈方法可以在短时间内预测准确的重光照，但它们通常只处理单视图图像，导致在多视图场景中重光照结果不一致。

研究方法

LightSwitch 是一个基于扩散模型的重光照框架，能够利用多视图和材质信息进行一致的重光照。具体方法如下：

1. 材质感知的单视图重光照

架构：基于 Stable Diffusion 2.1 的 UNet 架构，修改输入层以接收输入图像、材质属性（如漫反射、粗糙度、金属度）和相机姿态信息（编码为 Plücker 坐标射线图）。
材质表示：使用简化版的 Disney 原理 BRDF 模型，每个像素包含漫反射 (a \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3})、粗糙度 (r \in \mathbb{R}^{H \times W \times 1}) 和金属度 (m \in \mathbb{R}^{H \times W \times 1})。
光照信息：目标光照信息 (E_{tgt}) 被转换为两个环境光图 (E_{H,tgt}) 和 (E_{L,tgt})，分别表示强光照和柔和光照。这些光图通过 Stable Diffusion 编码器编码，并附加方向嵌入图 (E_{dir})。

2. 多视图一致性

训练：首先对单视图图像进行重光照训练，然后引入多视图自注意力模块，使模型能够处理多个视图的输入，并确保重光照结果在多个视图之间保持一致。
多视图自注意力：通过将多个视图的潜变量合并在一起，使每个潜变量像素能够与其他所有潜变量像素进行交互，从而实现多视图一致性。

3. 高效的分布式去噪方案

分布式多视图去噪：由于 Transformer 的计算复杂度呈二次方增长，直接处理大量输入视图会导致计算成本过高。LightSwitch 通过将输入潜变量分成多个小批次，并在每个去噪迭代中只让这些小批次内的潜变量相互交互。在每次去噪迭代后，对潜变量进行洗牌，使它们在下一次迭代中能够与其他潜变量交互。通过这种方式，经过足够多的迭代后，每个潜变量都能与所有其他潜变量进行交互，从而实现全局一致性。
新视图合成与重光照：对于不在输入数据中的新视图，通过优化一个3D高斯点云来生成新视图，并将其渲染结果加入到输入数据中，从而实现高效的新型视图重光照。

实验

1. 2D 重光照实验

数据集：BlenderVault 数据集，包含约 100K 个对象，每个对象从不同视角渲染了 8 个视图，每个视图使用 8 种不同的环境光图进行渲染。测试集包含 6 个未参与训练的 BlenderVault 对象，每个对象有 8 个随机采样的视角，每个视角使用 3 种固定的环境光照，总共 144 张测试图像。
基线方法：与两个基于扩散模型的直接重光照方法进行比较：Neural Gaffer 和 DiLightNet。
评估指标：使用 PSNR、SSIM 和 LPIPS 来评估重光照质量。此外，还使用了两种不同的重光照一致性评估方法：图像级重光照（ILR）和场景级重光照（SLR）。
结果：LightSwitch 在所有指标上均优于基线方法，特别是在 SLR 指标上，显示出更好的多视图一致性。

2. 3D 重光照实验

数据集：
- NeRF 合成数据集：包含 5 个对象，每个对象使用 4 种高分辨率环境光图进行重光照，测试集包含每个环境光图的 8 个未见视角。
- Objects with Lighting 数据集：包含 8 个真实世界对象，每个对象使用 2 种新的环境光图进行重光照，测试集包含每个环境光图的 6 个测试视角。
基线方法：与多种逆渲染方法进行比较，包括 Mitsuba+NeuS、InvRender、NeRD、NeRFactor、NeROIC、Neural-PIL、NVDiffrec、NVDiffrecMC、TensoIR 和 MaterialFusion。
评估指标：同样使用 PSNR、SSIM 和 LPIPS 来评估重光照质量，并记录运行时间。
结果：LightSwitch 在所有指标上均显示出与基线方法相当的性能，但运行时间显著更快。

3. 消融实验

目的：验证多视图信息和材质属性对重光照性能的影响。
实验设置：
- 不使用材质信息：训练一个不使用材质信息的扩散模型。
- 不使用多视图信息：训练一个不使用多视图信息的扩散模型。
结果：不使用材质信息时，模型在处理复杂外观效果（如高光和镜面反射）时表现不佳，导致重光照质量下降。不使用多视图信息时，模型无法保证重光照结果在多个视图之间的一致性，导致重光照质量显著下降。

结论

LightSwitch 通过结合多视图信息和材质属性，提出了一种能够高效、高质量地实现多视图一致重光照的新方法。它不仅在2D和3D重光照任务中表现出色，还显著提高了重光照的速度，使其适用于实际应用。尽管如此，LightSwitch 仍存在一些局限性，如在处理复杂细节时的表现和物理可解释性。未来的工作可以探索改进扩散模型架构、结合物理基础渲染、扩展到动态场景等方向，以进一步提升其性能和应用范围。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Yehonathan Litman,Fernando De la Torre,Shubham Tulsiani

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.06494.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.06494

Arxiv ID: 2508.06494

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.06494

Published: 2025-08-08T17:59:52Z

Updated: 2025-08-08T17:59:52.000Z

13. OS Agents: A Survey on MLLM-based Agents for General Computing Devices Use

The dream to create AI assistants as capable and versatile as the fictional J.A.R.V.I.S from Iron Man has long captivated imaginations. With the evolution of (multi-modal) large language models ((M)LLMs), this dream is closer to reality, as (M)LLM-based Agents using computing devices (e.g., computers and mobile phones) by operating within the environments and interfaces (e.g., Graphical User Interface (GUI)) provided by operating systems (OS) to automate tasks have significantly advanced. This paper presents a comprehensive survey of these advanced agents, designated as OS Agents. We begin by elucidating the fundamentals of OS Agents, exploring their key components including the environment, observation space, and action space, and outlining essential capabilities such as understanding, planning, and grounding. We then examine methodologies for constructing OS Agents, focusing on domain-specific foundation models and agent frameworks. A detailed review of evaluation protocols and benchmarks highlights how OS Agents are assessed across diverse tasks. Finally, we discuss current challenges and identify promising directions for future research, including safety and privacy, personalization and self-evolution. This survey aims to consolidate the state of OS Agents research, providing insights to guide both academic inquiry and industrial development. An open-source GitHub repository is maintained as a dynamic resource to foster further innovation in this field. We present a 9-page version of our work, accepted by ACL 2025, to provide a concise overview to the domain.

中文摘要

创造像《钢铁侠》中的虚构角色J.A.R.V.I.S一样能够且多才多艺的AI助手的梦想早已吸引了人们的想象力。随着（多模态）大语言模型（（M）LLMs）的发展，这一梦想离现实更近了，因为基于（M）LLM的代理能够利用计算设备（例如，计算机和手机）在操作系统（OS）提供的环境和接口（例如，图形用户界面（GUI））中运行，以自动化任务，取得了显著进展。本文提供了对这些先进代理的全面调查，称之为操作系统代理。我们首先阐明操作系统代理的基础，探讨它们的关键组成部分，包括环境、观察空间和动作空间，并概述理解、规划和基础等基本能力。然后，我们审查构建操作系统代理的方法，重点关注特定领域的基础模型和代理框架。对评估协议和基准的详细回顾突出了操作系统代理在不同任务中的评估方式。最后，我们讨论当前的挑战，并识别未来研究的前景，包括安全性和隐私、个性化和自我演进。该调查旨在巩固操作系统代理研究的现状，为学术研究和工业发展提供指导。我们维护一个开放源代码的GitHub库，作为促进该领域进一步创新的动态资源。我们提交了一份9页的论文版本，已被ACL 2025接受，以便提供该领域的简要概述。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文旨在全面综述基于多模态大语言模型（(M)LLMs）的OS Agents（操作系统代理）的研究现状。OS Agents 是能够在操作系统（如桌面、移动设备和网页）环境中自动执行任务的人工智能代理。论文试图解决的问题包括：

OS Agents 的基础知识：阐释 OS Agents 的基本组成，包括其环境、观测空间和动作空间，并概述其应具备的关键能力，如理解、规划和落地（grounding）。
构建 OS Agents 的方法：探讨如何构建 OS Agents，重点关注特定领域的基础模型和代理框架。包括模型架构设计、预训练、监督微调和强化学习等策略。
OS Agents 的评估：详细回顾用于评估 OS Agents 性能的评估协议和基准测试，包括评估原则、评估指标以及具体的评估平台和任务设置。
当前挑战和未来方向：讨论 OS Agents 面临的挑战，如安全性和隐私问题、个性化和自我进化等，并提出未来研究的可能方向。

总体而言，这篇论文试图为 OS Agents 的研究提供一个全面的总结，为学术研究和工业发展提供指导，并通过维护一个开源的 GitHub 仓库来促进该领域的进一步创新。

Q: 有哪些相关研究？

A: 在综述OS Agents的相关研究时，论文涉及了多个领域和具体的研究工作。以下是一些与OS Agents密切相关的研究方向和具体工作：

多模态大语言模型（MMLMs）基础研究

多模态融合：研究如何将文本、图像等多种模态数据融合，以提升模型对复杂环境的理解能力。例如，LLaVA、Qwen-VL等模型通过结合语言和视觉信息，增强了对图形用户界面（GUI）的理解。
预训练方法：探索如何利用大规模数据进行预训练，以提升模型的泛化能力和特定任务的性能。如使用公开数据或合成数据进行预训练，涵盖屏幕理解、视觉定位（grounding）等任务。

OS Agents的构建方法研究

基础模型架构：研究如何设计适合OS Agents的模型架构。这包括直接使用现有的LLMs或MMLMs，以及对这些模型进行修改以适应特定需求，例如通过添加高分辨率视觉编码器来处理GUI截图。
训练策略：包括预训练、监督微调和强化学习等方法。预训练侧重于利用大规模数据提升模型对GUI的理解；监督微调通过特定任务的数据来优化模型的规划和动作执行能力；强化学习则通过环境反馈来优化代理的决策过程。

代理框架研究

感知模块：研究如何使OS Agents能够有效地感知环境，包括处理文本描述和GUI截图等不同类型的输入数据。
规划模块：探讨如何使代理能够分解复杂任务并生成有效的动作序列。这包括全局规划和迭代规划等方法，以适应动态变化的环境。
记忆模块：研究如何利用记忆来优化代理的决策过程，包括内部记忆（如动作历史、屏幕截图等）和外部记忆（如知识库）的使用。
动作模块：研究如何定义和执行代理的动作，包括输入操作、导航操作和扩展操作等。

评估方法研究

评估协议：研究如何设计评估OS Agents的协议，包括客观评估（基于数值指标）和主观评估（基于人类评价或LLM评价）。
评估基准：开发各种评估基准来测试OS Agents在不同平台（如移动设备、桌面和网页）上的性能，涵盖从简单的GUI操作到复杂的多步任务。

安全性和隐私研究

攻击方法：研究针对OS Agents的攻击策略，如注入攻击、环境干扰等，这些攻击可能使代理执行错误操作或泄露用户信息。
防御机制：探索如何构建防御机制来保护OS Agents免受攻击，包括开发安全框架和强化学习方法来提高代理的鲁棒性。
安全基准：开发用于评估OS Agents安全性的基准测试，以系统地评估其在不同安全场景下的表现。

个性化和自我进化研究

个性化体验：研究如何使OS Agents能够根据用户的偏好和行为提供个性化的服务。
自我进化：探讨代理如何通过与用户的交互不断学习和进化，以提升性能和适应性。

这些研究方向和具体工作为OS Agents的发展提供了理论基础和技术支持，推动了该领域从基础研究向实际应用的转化。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个方面来解决OS Agents的研究和应用问题：

1. 阐述OS Agents的基础知识

定义和关键组件：明确了OS Agents的定义，包括其在操作系统环境中的角色和功能。详细讨论了OS Agents的三个关键组件：环境（Environment）、观测空间（Observation Space）和动作空间（Action Space）。这些组件共同决定了OS Agents如何与操作系统交互。
核心能力：阐述了OS Agents应具备的三种核心能力：理解（Understanding）、规划（Planning）和落地（Grounding）。这些能力使得OS Agents能够理解复杂的操作系统环境，制定行动计划，并有效地执行这些计划。

2. 构建OS Agents的方法

基础模型：介绍了构建OS Agents基础模型的多种架构设计，包括利用现有的LLMs和MMLMs，以及对这些模型进行修改以适应特定需求。例如，通过添加高分辨率视觉编码器来处理GUI截图，或者通过合成数据进行预训练以提升模型对GUI的理解能力。
训练策略：详细讨论了预训练、监督微调和强化学习等训练策略。预训练利用大规模数据提升模型对GUI的理解；监督微调通过特定任务的数据优化模型的规划和动作执行能力；强化学习则通过环境反馈优化代理的决策过程。

3. 代理框架的构建

感知模块：研究了如何使OS Agents能够有效地感知环境，包括处理文本描述和GUI截图等不同类型的输入数据。例如，通过使用OCR技术提取GUI中的文本信息，或者通过视觉定位技术识别屏幕上的元素。
规划模块：探讨了如何使代理能够分解复杂任务并生成有效的动作序列。这包括全局规划和迭代规划等方法，以适应动态变化的环境。例如，使用Chain-of-Thought（CoT）提示来分解任务，或者使用ReAct方法进行迭代规划。
记忆模块：研究了如何利用记忆来优化代理的决策过程，包括内部记忆（如动作历史、屏幕截图等）和外部记忆（如知识库）的使用。例如，通过动态记忆管理机制优化记忆检索和更新，或者通过经验回放提升代理的学习效率。
动作模块：研究了如何定义和执行代理的动作，包括输入操作、导航操作和扩展操作等。例如，通过定义鼠标点击、键盘输入等操作来与操作系统交互，或者通过调用外部API扩展代理的功能。

4. 评估OS Agents的性能

评估协议：设计了全面的评估协议，包括客观评估（基于数值指标）和主观评估（基于人类评价或LLM评价）。客观评估通过标准化的数值指标衡量代理的性能，而主观评估则关注代理的输出是否符合人类期望。
评估基准：开发了多种评估基准，涵盖不同的平台（如移动设备、桌面和网页）和任务类型（如GUI操作、信息检索和多步任务）。这些基准测试帮助研究人员系统地评估OS Agents在各种场景下的表现。

5. 应对当前挑战和未来方向

安全性和隐私：讨论了OS Agents面临的安全性和隐私问题，包括攻击方法、防御机制和安全基准。例如，研究了如何通过注入攻击和环境干扰来攻击OS Agents，以及如何构建防御机制来保护代理免受这些攻击。
个性化和自我进化：探讨了如何使OS Agents能够根据用户的偏好和行为提供个性化的服务，并通过与用户的交互不断学习和进化。例如，通过记忆机制积累用户数据，从而提升用户体验和代理的性能。

通过这些方法，论文不仅提供了OS Agents研究的全面综述，还为未来的研究和应用提供了指导和方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 这篇综述论文并没有进行具体的实验，而是对现有的OS Agents研究进行了全面的总结和分析。它主要通过以下几个方面来呈现研究内容：

文献综述：论文广泛回顾了现有的OS Agents相关研究，包括基础模型的构建、代理框架的设计、评估协议和基准测试等。这些研究涵盖了从理论到实际应用的各个方面。
方法论分析：论文详细讨论了构建OS Agents的不同方法，包括模型架构设计、预训练策略、监督微调和强化学习等。这些方法论分析基于已有的研究成果，提供了构建OS Agents的系统性指导。
评估框架总结：论文总结了评估OS Agents性能的通用框架，包括评估原则和评估指标。此外，还详细介绍了现有的评估基准，这些基准涵盖了不同的平台（如移动设备、桌面和网页）和任务类型。
挑战和未来方向探讨：论文探讨了OS Agents面临的主要挑战，如安全性和隐私问题、个性化和自我进化等，并提出了未来研究的可能方向。

虽然论文本身没有进行实验，但它为未来的研究提供了理论基础和方法指导，有助于推动OS Agents领域的进一步发展。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在讨论OS Agents的挑战和未来方向时，提出了多个可以进一步探索的点。以下是一些关键领域和具体的研究方向：

安全性和隐私

攻击方法的深入研究：虽然已经有一些研究探讨了针对OS Agents的攻击方法，但需要进一步研究更复杂的攻击场景和攻击手段。例如，如何利用多模态数据（如图像和文本）进行协同攻击，以及如何在不同的操作系统和应用环境中实施攻击。
防御机制的开发：目前针对OS Agents的防御机制还相对有限。未来的研究可以集中在开发更强大的防御策略，如基于对抗训练的模型鲁棒性提升、实时检测和响应攻击的机制等。
安全基准的完善：现有的安全基准主要集中在特定的攻击类型和场景。未来可以构建更全面的安全基准，涵盖更多类型的攻击和防御策略，以更系统地评估OS Agents的安全性。

个性化和自我进化

个性化体验的提升：目前的OS Agents在个性化方面还存在不足。未来的研究可以探索如何更好地利用用户的历史数据和偏好信息来提供更个性化的服务。例如，通过深度学习模型自动学习用户的偏好模式，并据此调整代理的行为。
自我进化的机制：自我进化是OS Agents的一个重要发展方向。未来的研究可以集中在如何设计更有效的学习机制，使代理能够通过与用户的交互不断优化自己的性能。例如，通过强化学习和元学习方法，使代理能够快速适应新任务和新环境。
多模态记忆管理：目前的OS Agents主要依赖文本形式的记忆。未来可以探索如何将图像、语音等多种模态数据纳入记忆管理，以提供更丰富的上下文信息。同时，需要研究如何有效地检索和利用这些多模态记忆。

跨平台和多任务能力

跨平台通用性：目前大多数OS Agents的研究集中在特定的平台（如桌面、移动设备或网页）。未来的研究可以探索如何构建跨平台的OS Agents，使其能够在不同的操作系统和应用环境中无缝切换和操作。
多任务处理能力：OS Agents需要能够同时处理多个任务，并在任务之间进行有效的切换和协调。未来的研究可以集中在如何设计更高效的多任务处理框架，以及如何优化代理在多任务环境中的资源分配和性能表现。

高效的模型架构和训练方法

轻量级模型架构：虽然现有的大语言模型和多模态模型在性能上取得了显著进展，但它们通常需要大量的计算资源。未来的研究可以探索如何设计更轻量级的模型架构，以提高OS Agents的效率和可扩展性。
高效的训练方法：预训练、监督微调和强化学习是构建OS Agents的常用训练方法。未来可以研究如何结合这些方法，开发更高效的训练策略，以减少训练时间和提高模型性能。

人机协作和交互

自然语言交互：OS Agents需要能够与用户进行自然流畅的交互。未来的研究可以集中在如何提升代理的自然语言理解能力，使其能够更好地理解用户的意图，并提供更准确的反馈。
协作式任务执行：OS Agents不仅可以独立完成任务，还可以与人类用户或其他代理协作完成复杂任务。未来的研究可以探索如何设计有效的协作机制，使代理能够与人类用户或其他代理进行高效的协作。

这些方向为OS Agents的未来发展提供了广阔的探索空间，有望推动该领域取得更多的突破和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文是一篇关于操作系统代理（OS Agents）的全面综述，旨在整合基于多模态大语言模型（(M)LLMs）的OS Agents的研究现状，并为未来的研究和应用提供指导。以下是论文的主要内容总结：

1. 引言

背景：介绍了OS Agents的概念，即利用操作系统提供的环境和接口（如图形用户界面GUI）自动执行任务的AI代理。这些代理的目标是像《钢铁侠》中的J.A.R.V.I.S.那样，为用户提供高效的任务自动化服务。
研究动机：随着多模态大语言模型的发展，OS Agents的实现变得更加可行。论文旨在提供一个全面的综述，以推动该领域的研究和应用。

2. OS Agents的基础知识

定义：OS Agents是利用操作系统环境和接口自动执行任务的AI代理。
关键组件：
- 环境：OS Agents操作的系统或平台，包括桌面、移动设备和网页。
- 观测空间：OS Agents可以访问的系统状态和用户活动信息，如屏幕截图和文本描述。
- 动作空间：OS Agents通过操作系统提供的输入接口进行的操作，如鼠标点击、键盘输入等。
核心能力：
- 理解：理解复杂的操作系统环境，包括处理多种数据格式。
- 规划：将复杂任务分解为可管理的子任务，并制定行动计划。
- 落地：将文本指令或计划转化为操作系统中的具体操作。

3. 构建OS Agents的方法

基础模型：
- 架构：利用现有的LLMs和MMLMs，或对这些模型进行修改以适应特定需求。
- 预训练：使用公开数据或合成数据进行预训练，提升模型对GUI的理解。
- 监督微调：通过特定任务的数据优化模型的规划和动作执行能力。
- 强化学习：通过环境反馈优化代理的决策过程。
代理框架：
- 感知：收集和分析环境信息，包括文本描述和GUI截图。
- 规划：处理任务分解和动作序列生成，包括全局规划和迭代规划。
- 记忆：支持信息存储和经验积累，包括内部记忆和外部记忆。
- 动作：执行具体的操作指令，如输入操作、导航操作和扩展操作。

4. OS Agents的评估

评估协议：
- 评估原则：结合客观和主观评估方法，确保代理在控制环境中的性能和在现实世界中的可靠性。
- 评估指标：包括步骤级评估和任务级评估，涵盖操作准确性、任务完成率、资源利用效率等。
评估基准：
- 评估平台：涵盖移动设备、桌面和网页等多种平台。
- 基准设置：包括静态环境和动态环境，后者进一步分为模拟环境和真实环境。
- 任务类型：包括GUI定位、信息处理和自主任务等，以全面评估代理的能力。

5. 挑战和未来方向

安全性和隐私：
- 攻击方法：研究针对OS Agents的攻击策略，如注入攻击和环境干扰。
- 防御机制：开发防御策略以保护代理免受攻击。
- 安全基准：构建评估OS Agents安全性的基准测试。
个性化和自我进化：
- 个性化体验：使OS Agents能够根据用户偏好提供个性化服务。
- 自我进化：通过与用户的交互不断学习和优化代理的性能。
- 多模态记忆管理：将图像、语音等多种模态数据纳入记忆管理，提升上下文信息的丰富度。

6. 相关工作

论文回顾了多模态大语言模型、LLM-based Agents、代理框架、推理能力、不同应用领域的研究进展，以及与OS Agents相关的概念，如个性化代理、GUI代理和通用虚拟代理。

7. 结论

论文总结了OS Agents的当前研究状态，并指出了未来研究的方向，包括安全性和隐私、个性化和自我进化等关键领域。论文旨在推动OS Agents在学术和工业领域的进一步发展。

附加信息

论文维护了一个开源的GitHub仓库，作为该领域研究的动态资源，以促进进一步的创新。

通过这些内容，论文为OS Agents的研究和应用提供了一个全面的视角，并为未来的研究方向提供了有价值的指导。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击这里为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Xueyu Hu,Tao Xiong,Biao Yi,Zishu Wei,Ruixuan Xiao,Yurun Chen,Jiasheng Ye,Meiling Tao,Xiangxin Zhou,Ziyu Zhao,Yuhuai Li,Shengze Xu,Shenzhi Wang,Xinchen Xu,Shuofei Qiao,Zhaokai Wang,Kun Kuang,Tieyong Zeng,Liang Wang,Jiwei Li,Yuchen Eleanor Jiang,Wangchunshu Zhou,Guoyin Wang,Keting Yin,Zhou Zhao,Hongxia Yang,Fan Wu,Shengyu Zhang,Fei Wu

Categories: cs.AI,cs.CL,cs.CV,cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.04482.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.04482

Arxiv ID: 2508.04482

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.04482

Published: 2025-08-06T14:33:45Z

Updated: 2025-08-06T14:33:45.000Z