HuggingFace Papers 2025-08-13

数据来源：HuggingFace Papers

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1. ReasonRank: Empowering Passage Ranking with Strong Reasoning Ability

Large Language Model (LLM) based listwise ranking has shown superior performance in many passage ranking tasks. With the development of Large Reasoning Models, many studies have demonstrated that step-by-step reasoning during test-time helps improve listwise ranking performance. However, due to the scarcity of reasoning-intensive training data, existing rerankers perform poorly in many complex ranking scenarios and the ranking ability of reasoning-intensive rerankers remains largely underdeveloped. In this paper, we first propose an automated reasoning-intensive training data synthesis framework, which sources training queries and passages from diverse domains and applies DeepSeek-R1 to generate high-quality training labels. A self-consistency data filtering mechanism is designed to ensure the data quality. To empower the listwise reranker with strong reasoning ability, we further propose a two-stage post-training approach, which includes a cold-start supervised fine-tuning (SFT) stage for reasoning pattern learning and a reinforcement learning (RL) stage for further ranking ability enhancement. During the RL stage, based on the nature of listwise ranking, we design a multi-view ranking reward, which is more effective than a ranking metric-based reward. Extensive experiments demonstrate that our trained reasoning-intensive reranker \textbf{ReasonRank} outperforms existing baselines significantly and also achieves much lower latency than pointwise reranker Rank1. \textbf{Through further experiments, our ReasonRank has achieved state-of-the-art (SOTA) performance 40.6 on the BRIGHT leaderboard\footnote{https://brightbenchmark.github.io/}.} Our codes are available at https://github.com/8421BCD/ReasonRank.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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信息检索（Information Retrieval, IR）中的段落重排（passage ranking）任务中，如何提升重排器（reranker）的推理能力，以更好地处理复杂的查询场景。具体来说，论文指出尽管基于大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的重排方法在许多任务中表现出色，但在推理密集型（reasoning-intensive）的重排场景中，现有的重排器由于缺乏推理密集型的训练数据，表现不佳。因此，论文提出了一个自动化生成推理密集型训练数据的框架，并设计了一个两阶段的后训练方法，以增强重排器的推理能力和重排性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

基于大型语言模型的排名方法（LLMs for Ranking）

• 点式排名方法（Pointwise methods）：独立评估每个查询-文档对的相关性。例如：
  • Liang et al. (2022)
  • Sachan et al. (2022)
  • Liu, Zhu, and Dou (2024)
• 对式排名方法（Pairwise methods）：通过比较文档对来确定相对相关性。例如：
  • Qin et al. (2023)
  • Luo et al. (2024)
• 列表式排名方法（Listwise methods）：同时评估和排名一个查询的多个文档，通过全局比较文档来实现更好的排名效果。例如：
  • Sun et al. (2023)
  • Pradeep, Sharifymoghaddam, and Lin (2023b)
  • Yoon et al. (2024)
  • Liu et al. (2024b)
  • Yoon et al. (2025)
  • Chen et al. (2024)
  • Liu et al. (2024a)

推理语言模型（Reasoning Language Models）

• 推理技术：通过引入推理链（Chain-of-Thought, CoT）和思维树（Tree of Thoughts, ToT）等技术，显著提升了复杂推理能力。例如：
  • Wei et al. (2022)
  • Yao et al. (2023)
• 大型推理模型：如 OpenAI 的 o1 (Jaech et al. 2024)，进一步推动了这些能力的发展。
• 推理在信息检索中的应用：将推理能力应用于推理密集型信息检索场景，特别是在段落排名中。例如：
  • Rank1 (Weller et al. 2025)
  • RankK (Yang et al. 2025b)
  • Zhuang et al. (2025)
  • Qin et al. (2025)

推理密集型排名数据合成（Reasoning-intensive Ranking Data Synthesis）

• 现有推理密集型 IR 基准：涉及复杂问答（complex QA）、数学（math）和编程（coding）等领域的查询。例如：
  • BRIGHT (Su et al. 2025)
  • R2MED (Li, Zhou, and Liu 2025)
  • RAR-b (Xiao, Hudson, and Moubayed 2024)

这些相关研究为本文提出了背景和基础，指出了现有方法的不足，并为本文提出的解决方案提供了理论和技术支持。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下两个主要步骤来解决段落重排任务中推理能力不足的问题：

1. 自动化推理密集型训练数据合成框架

为了解决推理密集型训练数据稀缺的问题，论文提出了一个自动化数据合成框架，从多个领域收集高质量的推理密集型训练数据。具体步骤如下：

• 数据来源：从StackExchange（复杂问答）、Leetcode（编程问题）、MATH数据集（数学问题）和MS MARCO（网络搜索）等四个不同领域收集用户查询。
• 正负样本挖掘：使用强大的推理模型DeepSeek-R1自动挖掘与查询相关的正样本和难负样本。正样本是那些能够支持或帮助回答查询的段落，而难负样本则是与查询主题相似但无法解决问题的段落。
• 推理链和排名列表生成：DeepSeek-R1生成推理链和排名列表作为训练标签。推理链是模型在排名过程中产生的推理过程，而排名列表是最终的排名结果。
• 自我一致性数据过滤：为了确保训练数据的质量，设计了一个自我一致性数据过滤机制。通过计算排名列表的NDCG@10指标，过滤掉质量低的训练样本。

通过这个框架，论文生成了13K高质量的推理密集型训练数据，涵盖了多个领域，为后续的模型训练提供了丰富的资源。

2. 两阶段后训练方法

基于合成的训练数据，论文提出了一个两阶段的后训练方法，以增强重排器的推理能力和排名性能：

• 冷启动监督微调（Cold-Start SFT）：使用推理链和排名列表对基础LLM进行监督微调，使其能够学习推理模式和排名列表。这一阶段的目标是让模型初步掌握推理能力，以便在后续的排名任务中更好地理解查询意图和比较多个段落的相关性。
• 基于多视图排名奖励的强化学习（Multi-view Ranking based RL）：在SFT的基础上，进一步使用强化学习来优化模型的排名性能。与以往仅使用排名指标（如NDCG@10）作为奖励的方法不同，论文提出了一个综合考虑单轮和多轮排名的多视图排名奖励。这种奖励机制更符合滑动窗口策略下的列表式排名特性，能够更准确地评估最终的排名列表。此外，还设计了格式奖励，确保模型输出的结构符合要求。

通过这两个阶段的训练，模型不仅能够学习到推理模式，还能在排名任务中表现出色，显著提升了在推理密集型IR基准上的性能。

总结

论文通过自动化生成高质量的推理密集型训练数据，并结合两阶段的后训练方法，有效地解决了现有重排器在复杂查询场景下推理能力不足的问题。实验结果表明，这种方法在多个推理密集型IR基准上取得了显著的性能提升，证明了其有效性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证所提出方法的有效性：

1. 评估数据集

论文选择了两个推理密集型信息检索（IR）基准数据集进行评估：

• BRIGHT：包含12个不同领域的数据集，用于测试推理密集型IR模型。
• R2MED：一个为推理驱动的医学检索设计的基准，包含8个数据集。

2. 基线模型

论文与以下基线模型进行了比较：

• 非推理重排器（Non-reasoning rerankers）：
  • RankT5 (3B)
  • RankZephyr (7B)
• 推理重排器（Reasoning rerankers）：
  • Rank-R1 (7B, 14B)
  • Rank1 (7B, 32B)
  • Rank-K (32B)
• 初始检索器（Initial retriever）：
  • ReasonIR (8B)：在BRIGHT基准中使用。
  • E5-mistral-7b-instruct：在R2MED基准中使用。

3. 实验设置

• 检索和重排：使用ReasonIR (8B)或E5-mistral-7b-instruct作为初始检索器，检索前100个段落，然后使用不同的重排器进行重排。
• 评估指标：使用NDCG@10作为评估指标，衡量重排结果的相关性。

4. 主要结果

• BRIGHT基准：

  • ReasonRank (7B)和ReasonRank (32B)在BRIGHT基准上显著优于所有基线模型。具体来说，ReasonRank (32B)比最好的基线模型Rank-K (32B)高出约5个点。
  • ReasonRank (7B)甚至超过了32B规模的基线模型，例如比Rank-K (32B)高出3个点。
  • 表1展示了BRIGHT基准上所有模型的NDCG@10结果。

• R2MED基准：

  • ReasonRank (32B)在R2MED基准上比最好的基线模型Rank1 (32B)高出约4个点。
  • 表2展示了R2MED基准上所有模型的NDCG@10结果。

5. 消融研究

为了验证不同组件的有效性，论文在BRIGHT基准上进行了消融实验：

• 训练数据：
  • 仅使用MSMARCO数据集进行训练，性能显著下降（5.66个点），表明需要为不同推理密集型领域构建训练数据。
  • 去掉自我一致性数据过滤机制，性能也有所下降（1.54个点），证明了该机制的有效性。
• 训练方法：
  • 去掉冷启动监督微调（SFT）阶段，仅使用强化学习（RL），性能下降7.05个点，说明SFT对于学习推理模式至关重要。
  • 去掉RL阶段，仅使用SFT，性能下降2.59个点，证明了RL可以进一步提升排名性能。
  • 去掉多视图排名奖励（Rm），仅使用NDCG@10作为奖励，性能下降1.54个点，证明了多视图奖励的有效性。
  • 使用非推理SFT（仅使用黄金排名进行微调），性能比ReasonRank (7B)低2.78个点，表明推理在排名中的重要性。

表3展示了基于ReasonRank (7B)的消融实验结果。

6. 传统IR基准

为了评估ReasonRank的泛化能力，论文在传统IR基准BEIR上进行了实验：

• 选择了7个BEIR数据集（Covid、DBPedia、SciFact、NFCorpus、Signal、Robust04和News）进行评估。
• 使用BM25作为检索器，比较了ReasonRank (7B)、ReasonRank (32B)和其他基线模型。
• 表4展示了BEIR基准上所有模型的NDCG@10结果，ReasonRank (32B)在平均性能上优于所有基线模型。

7. 效率分析

论文比较了ReasonRank (7B)和点式重排器Rank1 (7B)的排名延迟：

• 在BRIGHT的8个数据集上，使用4个A800 80G GPU进行测试。
• 结果表明，ReasonRank (7B)比Rank1 (7B)快2-2.7倍，尽管ReasonRank引入了推理，但其效率更高，这可能是因为ReasonRank在处理多个段落时只需要一个推理链，而Rank1为每个段落生成一个推理链。

图4展示了Rank1 (7B)和ReasonRank (7B)的排名延迟对比。

8. 进一步排名增强

论文还探索了通过调整排名设置来进一步提升ReasonRank的性能：

• 使用RaDeR + BM25（混合检索器）提供的检索结果，而不是ReasonIR，因为RaDeR + BM25在检索质量上更高。
• 改变滑动窗口的大小和步长，从原来的窗口大小20、步长10调整为窗口大小10、步长5。
• 表5展示了这些调整后的结果，ReasonRank (32B)在BRIGHT基准上达到了40.6的平均分数，实现了SOTA性能。

9. 案例研究

论文还提供了几个案例研究，展示了ReasonRank在不同数据集上的推理过程和排名结果。这些案例研究有助于理解ReasonRank如何分析查询、评估段落的相关性，并最终确定排名。

总结

通过在BRIGHT和R2MED基准上的广泛实验，论文证明了ReasonRank在推理密集型段落重排任务中的优越性能。此外，消融实验验证了不同组件的有效性，传统IR基准上的实验展示了ReasonRank的泛化能力，效率分析表明ReasonRank在推理引入的情况下仍能保持高效。最后，通过调整排名设置，ReasonRank在BRIGHT基准上达到了SOTA性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 ReasonRank 在推理密集型段落重排任务中取得了显著的性能提升，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 非推理型数据的融合

• 问题：当前的 ReasonRank 训练数据主要集中在推理密集型任务上，缺乏非推理型数据。这可能导致模型在处理简单查询时效率低下，无法灵活切换推理模式。
• 探索方向：
  • 数据融合：将非推理型数据（如传统的 Web 搜索数据）与推理密集型数据结合，构建更全面的训练数据集。
  • 模式切换机制：设计一个机制，使模型能够根据查询的复杂性自动切换推理模式，提高在不同场景下的适应性。

2. 不同基础模型的探索

• 问题：当前 ReasonRank 使用的是 Qwen2.5 系列 LLM 作为基础模型，尚未探索其他模型（如 Llama 3.1 或基于推理的模型 Qwen3）的效果。
• 探索方向：
  • 模型对比：尝试使用其他大型语言模型（如 Llama 3.1、Qwen3 等）作为基础模型，验证其在 ReasonRank 框架下的性能。
  • 模型优化：针对不同基础模型的特点，优化训练策略和超参数，进一步提升性能。

3. 全列表排名（Full-List Ranking）

• 问题：当前 ReasonRank 依赖于滑动窗口策略进行段落重排，这在处理长列表时可能效率较低。
• 探索方向：
  • 全列表排名：探索基于全列表排名的方法，直接对 100+ 段落进行排名，减少滑动窗口带来的计算开销。
  • 效率优化：研究如何在保持全列表排名性能的同时，优化计算效率，例如通过稀疏注意力机制或分块处理。

4. 多模态数据的融合

• 问题：当前 ReasonRank 主要处理文本数据，未涉及多模态数据（如图像、视频等）。
• 探索方向：
  • 多模态数据融合：将多模态数据融入训练数据，使模型能够处理包含图像、视频等多媒体内容的查询。
  • 跨模态推理：设计跨模态推理机制，使模型能够综合多种模态信息进行更准确的排名。

5. 实时推理优化

• 问题：尽管 ReasonRank 在推理密集型任务中表现出色，但在实时应用场景中，推理过程可能需要进一步优化以满足低延迟要求。
• 探索方向：
  • 推理加速：研究如何通过模型压缩、量化等技术加速推理过程，同时保持性能。
  • 在线学习：探索在线学习机制，使模型能够实时更新和优化，以适应动态变化的查询和数据。

6. 用户交互与反馈

• 问题：当前 ReasonRank 的训练和推理过程主要基于预定义的数据和查询，缺乏用户交互和反馈机制。
• 探索方向：
  • 用户交互：设计用户交互界面，允许用户对排名结果进行反馈，模型根据用户反馈进行动态调整。
  • 主动学习：引入主动学习机制，使模型能够主动请求用户反馈，优化训练过程。

7. 跨领域泛化能力

• 问题：尽管 ReasonRank 在特定领域（如 BRIGHT 和 R2MED）表现出色，但其在其他领域的泛化能力尚未充分验证。
• 探索方向：
  • 跨领域测试：在更多领域（如法律、金融等）进行测试，验证 ReasonRank 的泛化能力。
  • 领域适应：研究如何通过领域适应技术（如领域对抗训练）进一步提升模型在不同领域的性能。

8. 推理链的可视化与解释

• 问题：当前 ReasonRank 的推理链虽然有助于排名，但缺乏直观的可视化和解释，不利于用户理解和信任模型。
• 探索方向：
  • 可视化工具：开发推理链的可视化工具，使用户能够直观地理解模型的推理过程。
  • 解释能力：研究如何增强模型的解释能力，使用户能够理解为什么某个段落被排在前面。

9. 多语言支持

• 问题：当前 ReasonRank 主要处理英文数据，缺乏对多语言的支持。
• 探索方向：
  • 多语言数据：扩展训练数据集，包含多种语言的数据，提升模型的多语言处理能力。
  • 跨语言推理：研究如何在不同语言之间进行有效的推理和排名，支持跨语言查询。

10. 持续学习与动态更新

• 问题：当前 ReasonRank 的训练数据是静态的，缺乏对新数据和新查询的动态更新机制。
• 探索方向：
  • 持续学习：设计持续学习机制，使模型能够不断学习新的数据和查询，保持性能的持续提升。
  • 动态更新：研究如何动态更新模型参数，以适应不断变化的数据和用户需求。

这些探索方向不仅可以进一步提升 ReasonRank 的性能和适应性，还能为未来的信息检索和自然语言处理研究提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种名为 ReasonRank 的推理密集型段落重排器，旨在通过强大的推理能力提升段落排名的性能。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 段落排名在信息检索（IR）中起着关键作用，用于优化初始检索结果，提升搜索结果的质量。
• 近年来，基于大型语言模型（LLMs）的列表式排名方法在许多任务中表现出色，但现有方法在复杂推理场景下的表现仍不理想，主要原因是缺乏推理密集型的训练数据。

研究方法

1. 自动化推理密集型训练数据合成框架：

   • 从多个领域（复杂问答、编程、数学和网络搜索）收集用户查询。
   • 使用强大的推理模型 DeepSeek-R1 自动生成正样本、难负样本、推理链和排名列表作为训练标签。
   • 设计自我一致性数据过滤机制，确保训练数据的质量。

2. 两阶段后训练方法：

   • 冷启动监督微调（SFT）：使用推理链和排名列表对基础 LLM 进行监督微调，使其初步掌握推理模式。
   • 基于多视图排名奖励的强化学习（RL）：设计多视图排名奖励，考虑单轮和多轮排名的特性，进一步优化模型的排名性能。

实验

• 评估数据集：使用 BRIGHT 和 R2MED 两个推理密集型 IR 基准进行评估。
• 基线模型：与多个非推理和推理重排器进行比较，包括 RankT5、RankZephyr、Rank-R1、Rank1 和 Rank-K。
• 主要结果：
  • ReasonRank 在 BRIGHT 和 R2MED 基准上显著优于所有基线模型，平均性能提升约 5 个点。
  • ReasonRank (32B) 在 BRIGHT 基准上比 Rank-K (32B) 高出约 5 个点，在 R2MED 基准上比 Rank1 (32B) 高出约 4 个点。
• 消融实验：
  • 验证了推理密集型数据合成、冷启动 SFT、多视图排名奖励等组件的有效性。
• 传统 IR 基准：在 BEIR 基准上，ReasonRank 也表现出色，证明了其泛化能力。
• 效率分析：ReasonRank 在推理引入的情况下仍能保持高效，比点式重排器 Rank1 快 2-2.7 倍。

结论

ReasonRank 通过自动化生成高质量的推理密集型训练数据和两阶段后训练方法，显著提升了段落重排器的推理能力和排名性能。实验结果表明，ReasonRank 在多个推理密集型 IR 基准上取得了 SOTA 性能，并且在效率上也表现出色。未来工作可以进一步探索非推理型数据的融合、不同基础模型的使用、全列表排名、多模态数据融合等方向，以进一步提升 ReasonRank 的性能和适应性。

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: Wenhan Liu,Xinyu Ma,Weiwei Sun,Yutao Zhu,Yuchen Li,Dawei Yin,Zhicheng Dou

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07050.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07050

Arxiv ID: 2508.07050

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07050

Published: 2025-08-09T17:26:18Z

Updated: 2025-08-09T17:26:18.000Z

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2. WideSearch: Benchmarking Agentic Broad Info-Seeking

From professional research to everyday planning, many tasks are bottlenecked by wide-scale information seeking, which is more repetitive than cognitively complex. With the rapid development of Large Language Models (LLMs), automated search agents powered by LLMs offer a promising solution to liberate humans from this tedious work. However, the capability of these agents to perform such “wide-context” collection reliably and completely remains largely unevaluated due to a lack of suitable benchmarks. To bridge this gap, we introduce WideSearch, a new benchmark engineered to evaluate agent reliability on these large-scale collection tasks. The benchmark features 200 manually curated questions (100 in English, 100 in Chinese) from over 15 diverse domains, grounded in real user queries. Each task requires agents to collect large-scale atomic information, which could be verified one by one objectively, and arrange it into a well-organized output. A rigorous five-stage quality control pipeline ensures the difficulty, completeness, and verifiability of the dataset. We benchmark over 10 state-of-the-art agentic search systems, including single-agent, multi-agent frameworks, and end-to-end commercial systems. Most systems achieve overall success rates near 0\%, with the best performer reaching just 5\%. However, given sufficient time, cross-validation by multiple human testers can achieve a near 100\% success rate. These results demonstrate that present search agents have critical deficiencies in large-scale information seeking, underscoring urgent areas for future research and development in agentic search. Our dataset, evaluation pipeline, and benchmark results have been publicly released at https://widesearch-seed.github.io/

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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：如何系统地评估基于大型语言模型（LLMs）的搜索代理（search agents）在大规模信息收集任务中的可靠性和完整性。具体来说，论文指出当前的搜索代理在处理需要广泛信息收集的任务时存在明显的性能缺陷，而现有的基准测试（benchmarks）无法充分评估这些代理在大规模、高保真度信息收集任务中的表现。因此，作者们提出了一个新的基准测试——WideSearch，旨在填补这一空白。

背景知识

• 大规模信息收集任务：在许多实际场景中，如专业研究、日常规划等，人们需要收集大量分散的信息并将其整合。这些任务虽然在认知上并不复杂，但需要大量的重复劳动，容易出错。
• 搜索代理的发展：随着大型语言模型（LLMs）的发展，基于这些模型的搜索代理逐渐成为可能。这些代理能够通过工具使用（如搜索引擎）来获取信息，从而减轻人类在信息收集方面的负担。
• 现有基准测试的局限性：现有的基准测试主要关注于单个事实的检索或复杂的多步推理任务，但缺乏对大规模信息收集任务的系统评估。

研究方法

• WideSearch基准测试：作者们设计了一个包含200个手动策划的问题（100个英文问题和100个中文问题）的基准测试，这些问题覆盖了15个不同的领域，基于真实用户查询。每个任务要求代理收集大规模的原子信息，并将其组织成一个结构化的输出。
• 五阶段质量控制流程：为了确保数据集的难度、完整性和可验证性，作者们设计了一个严格的五阶段数据收集和验证流程，包括从真实用户查询中筛选问题、创建黄金标准答案、过滤掉可以通过模型内部知识回答的问题、基于人类指标的难度修剪，以及迭代细化和验证。
• 评估框架：作者们开发了一个综合的评估框架，包括一个自动化的评分流程，该流程结合了基于规则的检查和大型语言模型（LLM）作为评判的语义判断。评估指标包括成功率（Success Rate）、行级F1分数（Row-level F1 Score）和单元级F1分数（Item-level F1 Score）。

实验结果

• 基准测试结果：作者们对10多个最先进的搜索代理系统进行了基准测试，包括单代理、多代理框架和端到端的商业系统。结果显示，大多数系统的整体成功率接近0%，表现最好的多代理框架的成功率仅为5.1%。
• 人类表现：即使在有足够时间的情况下，单个测试者通过多次交叉验证可以达到接近100%的成功率，但单个个体独立完成任务的成功率仅为20%。
• 测试时扩展分析：通过增加测试时的计算资源（即多次尝试），作者们发现单个信息检索行为的性能可以显著提高，但整体任务的成功率仍然很低。这表明大规模信息检索的挑战在于确保每个原子信息单元的绝对完整性和准确性。

关键结论

• 当前搜索代理的不足：现有的搜索代理在大规模信息收集任务中存在严重的性能问题，主要原因是缺乏高级代理能力，如不完整的规划、缺乏反思和迭代搜索的能力，以及无法正确使用检索到的证据。
• 多代理框架的优势：多代理框架通过“分而治之”的策略，在大规模信息收集任务中表现优于单代理模式，显示出更高的行级和单元级F1分数。
• 未来研究方向：作者们建议未来的研究应该集中在开发更复杂的代理模型和架构，特别是能够模拟人类协作过程的多代理框架，以提高搜索代理在大规模信息收集任务中的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文在介绍其研究内容时，提及了多个与搜索代理（search agents）和基准测试（benchmarks）相关的研究工作。这些相关研究主要集中在以下几个方面：

搜索代理的基准测试

• 早期基准测试：如Natural Questions [11]和TriviaQA [10]，它们为问答系统奠定了基础，但通常测试的是可以通过单一查询检索到的信息，或者已经包含在模型参数知识中的信息。
• 多跳问答数据集：例如HotpotQA [30]、2WikiMultiHopQA [7]和Musique [26]，这些数据集通过要求代理连接多个证据片段来推导答案，增加了任务的复杂性。然而，这些任务通常具有结构化的、线性的解决方案路径，并不能完全捕捉到真实世界搜索场景中的模糊性和非线性探索需求。
• DeepSearch基准测试：如GAIA [16]和Xbench-DeepSearch [2]，专注于对单一复杂主题进行深入、垂直的调查，推动了推理能力的边界。BrowseComp-en/zh [27, 32]通过设计具有复杂实体关系和故意信息混淆的任务，进一步提高了难度，要求进行复杂的非线性探索以减少初始的高不确定性。
• DeepResearch基准测试：DeepResearch Bench [3]评估代理处理类似博士论文级别问题的能力，并将发现综合成详细、准确的报告。与现有基准测试不同，WideSearch评估代理收集跨多个并行实体的广泛信息的能力，要求其填充结构化表格。

搜索代理的开发

• 专有系统：如OpenAI的Deep Research Agents [18]和Google的Gemini Deep Research [4]，这些系统展示了在复杂信息综合任务上的令人印象深刻的性能，但它们的闭源性质和不透明的训练方法限制了社区驱动的研究和可重复性。
• 开源研究方向：
  • 模型中心优化：通过强化学习（RL）端到端训练代理，例如R1-Searcher [22]、Search-R1 [9]和DeepResearcher [31]，它们在本地语料库或真实搜索引擎上进行训练。其他努力如ZeroSearch [24]训练LLM模拟搜索引擎，R1-Searcher++ [23]通过分离内部知识和外部检索引入记忆机制，IKEA [8]利用知识边界增强的RL减少冗余检索。WebDancer [28]和WebSailor [13]专注于生成高质量的合成数据。
  • 工作流和代理编排：设计多代理系统，如WebThinker [14]使用专门模块进行问题解决和报告撰写，Alita [20]具有可以动态创建MCP工具的管理代理。

这些相关研究为WideSearch基准测试的开发提供了背景和动机，展示了在搜索代理领域不断发展的研究趋势和挑战。WideSearch通过专注于大规模信息收集任务，填补了现有基准测试的空白，为评估和改进搜索代理的能力提供了新的视角和工具。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决评估基于大型语言模型（LLMs）的搜索代理在大规模信息收集任务中的可靠性和完整性的问题：

1. 定义任务和构建基准测试

• 任务定义：WideSearch基准测试中的每个任务要求代理根据复杂的自然语言查询和预定义的表格模式，从实时网络中收集、综合和验证信息，以填充表格。这模拟了真实世界中需要发现和聚合信息而非简单事实检索的场景。
• 基准构建：基准测试包含200个手动策划的问题（100个英文问题和100个中文问题），覆盖15个不同领域，基于真实用户查询。每个任务都经过严格的五阶段质量控制流程，以确保其难度、完整性和可验证性。

2. 五阶段质量控制流程

• 第一阶段：问题筛选与重构：从真实用户查询中筛选出有潜力成为“宽搜索”任务的问题，并由人类标注者进行精炼和重构，确保问题清晰且符合设计原则。
• 第二阶段：黄金标准答案和指标收集：人类标注者对每个候选问题进行详尽的网络搜索，编制全面的黄金标准答案，并记录完成任务所需的时间、搜索查询次数、使用的关键词以及咨询的网页数量。
• 第三阶段：参数知识过滤：将候选问题提交给强大的非工具增强型LLMs，如果任何模型仅使用其内部知识就能生成完整且正确的答案，则丢弃该问题，确保任务需要工具使用。
• 第四阶段：基于难度的修剪：利用人类标注者收集的性能指标进行量化难度评估，丢弃不符合最低复杂性阈值的任务，例如，人类标注者完成时间少于10分钟或咨询的网页少于10个的任务。
• 第五阶段：迭代细化和验证：通过迭代验证循环，将现有商业代理系统的响应与人类专家的评估进行比较，如果自动评分与人类评分的一致性低于95%阈值，则对任务和黄金标准答案进行修订，直至自动指标可靠地反映人类判断。

3. 评估框架和指标

• 自动化评估流程：开发了一个综合的评估框架，通过一个自动化的评分流程来处理结构化的地面真实数据，并处理自然语言响应的复杂性。评分流程通过一个混合管道执行，该管道结合了基于规则的确定性检查和大型语言模型（LLM）作为评判的语义判断。
• 评估指标：
  • 成功率（Success Rate, SR）：如果代理生成的Markdown表格与地面真实表格完全匹配，包括所有内容和结构，则认为任务完成。这是最严格的主要指标。
  • 行级F1分数（Row-level F1 Score）：将表格的每一行视为一个基本的信息单元，通过比较预测表格中的行集和地面真实表格中的行集来计算精确度、召回率和F1分数。
  • 单元级F1分数（Item-level F1 Score）：将表格中的每个单元格或数据点视为比较的基本单元，通过比较预测表格中的项目多集合和地面真实表格中的项目多集合来计算精确度、召回率和F1分数。

4. 实验和分析

• 实验设置：对10多个最先进的搜索代理系统进行基准测试，包括单代理、多代理框架和端到端的商业系统。实验旨在评估单代理框架的性能、多代理框架的有效性，以及与领先的端到端系统进行比较。
• 实验结果：结果显示，大多数系统的整体成功率接近0%，表现最好的多代理框架的成功率仅为5.1%。即使在有足够时间的情况下，单个测试者通过多次交叉验证可以达到接近100%的成功率，但单个个体独立完成任务的成功率仅为20%。
• 测试时扩展分析：通过增加测试时的计算资源（即多次尝试），作者们发现单个信息检索行为的性能可以显著提高，但整体任务的成功率仍然很低。这表明大规模信息检索的挑战在于确保每个原子信息单元的绝对完整性和准确性。

5. 错误分析和未来方向

• 错误分析：通过对失败案例的系统分析，作者们将主要失败模式分为两大类：高级代理能力的挑战（如不完整的规划、缺乏反思和迭代搜索的能力，以及无法正确使用检索到的证据）和基本失败模式（如模型无法可靠执行明确的指令或工具使用协议）。
• 未来方向：作者们建议未来的研究应该集中在开发更复杂的代理模型和架构，特别是能够模拟人类协作过程的多代理框架，以提高搜索代理在大规模信息收集任务中的性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来评估搜索代理在大规模信息收集任务中的表现：

1. 单代理框架实验

• 实验目的：评估单个大型语言模型（LLM）在执行整个任务生命周期（从规划和信息检索到综合最终答案）时的能力。
• 实验设置：使用不同的LLMs作为基础模型，每个模型都配备了标准化的工具集，包括搜索工具（Bing Search API）和网页阅读工具。测试的模型包括DeepSeek-R1、Doubao-Seed-1.6（思考版和非思考版）、Claude Sonnet 4（思考版）、Gemini 2.5 Pro、Kimi K2和OpenAI o3。
• 实验结果：单代理模式下，所有模型的整体成功率都非常低，最好的模型（OpenAI o3）的成功率仅为4.5%。这表明即使是单个最先进的LLM在处理大规模信息收集任务时也存在显著的性能问题。

2. 多代理框架实验

• 实验目的：评估多代理框架在处理大规模信息收集任务时的有效性，特别是通过“分而治之”的策略来提高任务的完成率。
• 实验设置：在多代理框架中，主代理将查询分解为多个子任务，并将这些子任务分配给多个子代理并行执行。使用与单代理相同的LLMs作为基础模型，以确保比较的公平性。
• 实验结果：多代理框架在所有模型上的表现均优于单代理模式，成功率最高达到5.1%（OpenAI o3）。这表明多代理框架能够更有效地处理任务的广度，通过并行搜索和任务分解提高了信息检索的效率和准确性。

3. 端到端商业系统实验

• 实验目的：将当前最先进的商业AI助手与研究中的代理系统进行比较，评估它们在大规模信息收集任务中的表现。
• 实验设置：选择了Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4（思考版）和OpenAI o3等领先的商业系统，测试它们在集成网络浏览模式下的性能。
• 实验结果：这些商业系统在大规模信息收集任务上的表现也不理想，成功率在2.5%到4.3%之间。这表明即使是商业化的AI助手也难以满足大规模、高精度信息收集的需求。

4. 人类表现实验

• 实验目的：评估单个个体在没有时间限制和可以使用任何工具（包括AI助手）的情况下完成WideSearch任务的能力。
• 实验设置：随机选择了10个中文问题和10个英文问题，邀请10名标注者参与实验，每人独立完成两个问题。
• 实验结果：即使在有足够时间的情况下，单个个体独立完成任务的成功率仅为20%。这突显了任务本身的难度，即使是人类在独立完成时也面临挑战。

5. 测试时扩展实验

• 实验目的：通过增加测试时的计算资源（即多次尝试），来探究模型在大规模信息收集任务中的上限性能。
• 实验设置：使用Kimi K2作为基础模型，基于单代理模式，对每个问题尝试N次（N从1扩展到128），记录成功率（Pass@N）、行级F1分数（Max@N）和单元级F1分数（Max@N）。
• 实验结果：随着尝试次数的增加，单元级F1分数显著提高，接近80%。然而，表级成功率仍然很低，即使在128次尝试后也低于20%。这表明大规模信息检索的挑战在于确保每个原子信息单元的绝对完整性和准确性。

6. 一致性分析

• 实验目的：验证自动化评估流程的稳定性和可靠性，确保其与人类评估的一致性。
• 实验设置：从商业代理系统的输出中随机选择200个响应，由人类专家进行标注，确定其与地面真实答案的一致性。然后使用不同的LLMs作为评判模型，通过自动化评估流程对同一组响应进行评估。
• 实验结果：自动化评估流程与人类评估的一致性非常高，所有测试的评判模型的一致性均超过97.8%。这表明自动化评估流程是有效和可靠的，能够准确地评估代理的性能。

这些实验全面评估了当前搜索代理在大规模信息收集任务中的表现，并揭示了它们在处理这类任务时面临的挑战和局限性。

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. 多代理框架的优化

• 并行搜索与交叉验证：当前的多代理框架虽然在一定程度上提高了任务的完成率，但仍有改进空间。可以进一步研究如何优化多代理之间的协作，例如通过更复杂的任务分解、并行搜索策略以及交叉验证机制，来提高信息收集的效率和准确性。
• 动态任务分配：研究如何根据任务的复杂性和代理的性能动态分配子任务，以实现更高效的资源利用和任务完成。
• 代理间的通信与协调：探索如何增强代理之间的通信和协调机制，以便更好地处理复杂的、多步骤的信息收集任务。

2. 模型的反思和迭代能力

• 反思机制：开发更先进的反思机制，使代理能够在搜索失败后自动调整策略，例如通过重新制定搜索关键词、调整搜索范围或尝试不同的搜索工具。
• 迭代搜索：研究如何使代理能够进行多次迭代搜索，以逐步完善信息收集过程，直到达到任务要求的完整性和准确性。

3. 证据利用和事实验证

• 证据评估：改进代理对检索到的证据的评估能力，确保其能够准确判断信息的相关性和可靠性，避免错误或不相关的信息被纳入最终结果。
• 事实验证：开发更强大的事实验证机制，使代理能够在生成答案之前验证所有信息的准确性，减少知识幻觉和事实不一致的问题。

4. 跨语言和跨文化适应性

• 多语言支持：虽然当前的基准测试涵盖了中文和英文，但可以进一步扩展到更多语言，以评估代理在不同语言环境下的表现，提高其跨语言适应性。
• 跨文化适应性：研究代理在不同文化背景下的表现，确保其能够理解和处理不同文化中的信息需求和表达方式。

5. 用户交互和个性化

• 用户交互：探索如何使代理更好地与用户交互，理解用户的需求和偏好，提供更加个性化和精准的信息收集服务。
• 反馈机制：开发用户反馈机制，使代理能够根据用户的反馈动态调整其搜索策略和结果呈现方式。

6. 大规模信息收集的效率优化

• 计算资源优化：研究如何在有限的计算资源下提高代理的大规模信息收集效率，例如通过优化搜索算法、减少不必要的搜索步骤或提高信息处理速度。
• 预处理和缓存机制：探索预处理和缓存机制，以减少重复搜索和提高信息检索的速度。

7. 基准测试的扩展和多样化

• 任务类型的扩展：虽然WideSearch基准测试已经涵盖了多种类型的任务，但可以进一步扩展任务类型，包括更复杂的、多维度的信息收集任务，以更全面地评估代理的能力。
• 动态任务生成：开发动态任务生成机制，根据实时数据和用户需求自动生成新的任务，以保持基准测试的时效性和挑战性。

8. 模型的可解释性和透明度

• 可解释性：研究如何提高代理决策过程的可解释性，使用户能够理解代理是如何收集和处理信息的，增强用户对代理的信任。
• 透明度：开发透明度机制，使代理能够向用户展示其搜索过程和证据来源，提高信息收集过程的透明度。

这些方向不仅有助于解决当前搜索代理在大规模信息收集任务中的局限性，还为未来的研究和开发提供了新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的核心内容是介绍了一个名为WideSearch的新基准测试，旨在评估基于大型语言模型（LLMs）的搜索代理在大规模信息收集任务中的可靠性和完整性。以下是对论文主要内容的总结：

研究背景

• 大规模信息收集任务的需求：在许多实际场景中，如专业研究和日常规划，人们需要进行大规模的信息收集，这些任务虽然在认知上并不复杂，但需要大量的重复劳动，容易出错。
• 搜索代理的发展：随着大型语言模型（LLMs）的发展，基于这些模型的搜索代理逐渐成为可能，它们能够通过工具使用（如搜索引擎）来获取信息，从而减轻人类在信息收集方面的负担。
• 现有基准测试的局限性：现有的基准测试主要关注于单个事实的检索或复杂的多步推理任务，但缺乏对大规模信息收集任务的系统评估。

WideSearch基准测试

• 任务定义：WideSearch基准测试中的每个任务要求代理根据复杂的自然语言查询和预定义的表格模式，从实时网络中收集、综合和验证信息，以填充表格。这模拟了真实世界中需要发现和聚合信息而非简单事实检索的场景。
• 基准构建：基准测试包含200个手动策划的问题（100个英文问题和100个中文问题），覆盖15个不同领域，基于真实用户查询。每个任务都经过严格的五阶段质量控制流程，以确保其难度、完整性和可验证性。
• 五阶段质量控制流程：
  1. 问题筛选与重构：从真实用户查询中筛选出有潜力成为“宽搜索”任务的问题，并由人类标注者进行精炼和重构，确保问题清晰且符合设计原则。
  2. 黄金标准答案和指标收集：人类标注者对每个候选问题进行详尽的网络搜索，编制全面的黄金标准答案，并记录完成任务所需的时间、搜索查询次数、使用的关键词以及咨询的网页数量。
  3. 参数知识过滤：将候选问题提交给强大的非工具增强型LLMs，如果任何模型仅使用其内部知识就能生成完整且正确的答案，则丢弃该问题，确保任务需要工具使用。
  4. 基于难度的修剪：利用人类标注者收集的性能指标进行量化难度评估，丢弃不符合最低复杂性阈值的任务，例如，人类标注者完成时间少于10分钟或咨询的网页少于10个的任务。
  5. 迭代细化和验证：通过迭代验证循环，将现有商业代理系统的响应与人类专家的评估进行比较，如果自动评分与人类评分的一致性低于95%阈值，则对任务和黄金标准答案进行修订，直至自动指标可靠地反映人类判断。

评估框架和指标

• 自动化评估流程：开发了一个综合的评估框架，通过一个自动化的评分流程来处理结构化的地面真实数据，并处理自然语言响应的复杂性。评分流程通过一个混合管道执行，该管道结合了基于规则的确定性检查和大型语言模型（LLM）作为评判的语义判断。
• 评估指标：
  • 成功率（Success Rate, SR）：如果代理生成的Markdown表格与地面真实表格完全匹配，包括所有内容和结构，则认为任务完成。这是最严格的主要指标。
  • 行级F1分数（Row-level F1 Score）：将表格的每一行视为一个基本的信息单元，通过比较预测表格中的行集和地面真实表格中的行集来计算精确度、召回率和F1分数。
  • 单元级F1分数（Item-level F1 Score）：将表格中的每个单元格或数据点视为比较的基本单元，通过比较预测表格中的项目多集合和地面真实表格中的项目多集合来计算精确度、召回率和F1分数。

实验和分析

• 实验设置：对10多个最先进的搜索代理系统进行基准测试，包括单代理、多代理框架和端到端的商业系统。实验旨在评估单代理框架的性能、多代理框架的有效性，以及与领先的端到端系统进行比较。
• 实验结果：
  • 单代理框架：所有模型的整体成功率都非常低，最好的模型（OpenAI o3）的成功率仅为4.5%。这表明即使是单个最先进的LLM在处理大规模信息收集任务时也存在显著的性能问题。
  • 多代理框架：多代理框架在所有模型上的表现均优于单代理模式，成功率最高达到5.1%（OpenAI o3）。这表明多代理框架能够更有效地处理任务的广度，通过并行搜索和任务分解提高了信息检索的效率和准确性。
  • 端到端商业系统：这些商业系统在大规模信息收集任务上的表现也不理想，成功率在2.5%到4.3%之间。这表明即使是商业化的AI助手也难以满足大规模、高精度信息收集的需求。
  • 人类表现：即使在有足够时间的情况下，单个个体独立完成任务的成功率仅为20%。这突显了任务本身的难度，即使是人类在独立完成时也面临挑战。
  • 测试时扩展实验：通过增加测试时的计算资源（即多次尝试），作者们发现单个信息检索行为的性能可以显著提高，但整体任务的成功率仍然很低。这表明大规模信息检索的挑战在于确保每个原子信息单元的绝对完整性和准确性。

关键结论

• 当前搜索代理的不足：现有的搜索代理在大规模信息收集任务中存在严重的性能问题，主要原因是缺乏高级代理能力，如不完整的规划、缺乏反思和迭代搜索的能力，以及无法正确使用检索到的证据。
• 多代理框架的优势：多代理框架通过“分而治之”的策略，在大规模信息收集任务中表现优于单代理模式，显示出更高的行级和单元级F1分数。
• 未来研究方向：作者们建议未来的研究应该集中在开发更复杂的代理模型和架构，特别是能够模拟人类协作过程的多代理框架，以提高搜索代理在大规模信息收集任务中的性能。

通过这些研究内容和实验结果，论文揭示了当前搜索代理在大规模信息收集任务中的局限性，并为未来的研究和开发提供了明确的方向。

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: Ryan Wong,Jiawei Wang,Junjie Zhao,Li Chen,Yan Gao,Long Zhang,Xuan Zhou,Zuo Wang,Kai Xiang,Ge Zhang,Wenhao Huang,Yang Wang,Ke Wang

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07999.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07999

Arxiv ID: 2508.07999

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07999

Published: 2025-08-11T14:03:09Z

Updated: 2025-08-11T14:03:09.000Z

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3. Omni-Effects: Unified and Spatially-Controllable Visual Effects Generation

Visual effects (VFX) are essential visual enhancements fundamental to modern cinematic production. Although video generation models offer cost-efficient solutions for VFX production, current methods are constrained by per-effect LoRA training, which limits generation to single effects. This fundamental limitation impedes applications that require spatially controllable composite effects, i.e., the concurrent generation of multiple effects at designated locations. However, integrating diverse effects into a unified framework faces major challenges: interference from effect variations and spatial uncontrollability during multi-VFX joint training. To tackle these challenges, we propose Omni-Effects, a first unified framework capable of generating prompt-guided effects and spatially controllable composite effects. The core of our framework comprises two key innovations: (1) LoRA-based Mixture of Experts (LoRA-MoE), which employs a group of expert LoRAs, integrating diverse effects within a unified model while effectively mitigating cross-task interference. (2) Spatial-Aware Prompt (SAP) incorporates spatial mask information into the text token, enabling precise spatial control. Furthermore, we introduce an Independent-Information Flow (IIF) module integrated within the SAP, isolating the control signals corresponding to individual effects to prevent any unwanted blending. To facilitate this research, we construct a comprehensive VFX dataset Omni-VFX via a novel data collection pipeline combining image editing and First-Last Frame-to-Video (FLF2V) synthesis, and introduce a dedicated VFX evaluation framework for validating model performance. Extensive experiments demonstrate that Omni-Effects achieves precise spatial control and diverse effect generation, enabling users to specify both the category and location of desired effects.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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频特效（Visual Effects, VFX）生成中的以下关键问题：

1. 多特效生成的限制

• 现有方法的局限性：当前的视频生成模型在生成特效时主要依赖于针对单一特效的LoRA（Low-Rank Adaptation）训练，这限制了模型只能生成单一特效。当尝试在同一视频中生成多个特效时，现有方法表现出明显的局限性，例如多LoRA并行推理会导致空间遮挡伪影，而共享子空间的混合训练会引发任务干扰，导致特效质量下降。
• 多特效生成的需求：在实际应用中，尤其是在现代影视制作中，常常需要在同一场景中同时展示多个特效，例如让一个物体熔化的同时让另一个物体漂浮。这种需求促使研究者探索能够同时生成多个特效的模型。

2. 特效的空间可控性

• 现有方法的局限性：现有的视频生成模型在将文本描述转换为视觉效果时，难以精确地将特效应用到指定的空间位置。这是因为文本描述和像素空间之间存在差距，导致模型无法准确编码空间提示，从而无法实现特效的精确空间控制。
• 空间可控性的需求：为了实现高质量的视频特效生成，需要模型能够根据用户的指令将特效精确地应用到指定的位置。例如，用户可能希望让视频中的左侧物体熔化，而右侧物体保持不变。

3. 多特效联合训练的挑战

• 任务干扰问题：在多特效联合训练中，不同特效之间的变化会导致相互干扰，使得模型难以同时优化多个特效的生成质量。
• 空间不可控性问题：在多特效联合训练中，模型难以实现对每个特效的精确空间控制，导致特效在空间上的不可控性。

为了解决这些问题，论文提出了一个统一的框架Omni-Effects，该框架能够生成由文本提示指导的特效，并且能够实现对多个特效的空间可控性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与视频生成和条件控制相关的研究工作，以下是主要的相关研究：

视频生成模型

• 扩散模型：扩散模型是一种基于逐步去噪过程的生成模型，通过从高斯噪声中逐步恢复数据分布来生成样本。例如，Ho et al. (2020) 提出了扩散模型的基本框架，Lipman et al. (2022) 在视频生成领域应用了扩散模型。
• 视频扩散模型：近年来，基于扩散模型的视频生成技术取得了显著进展。例如，Chen et al. (2023) 和 He et al. (2023) 提出了用于视频生成的扩散模型，这些模型通过结合注意力机制来提高生成视频的质量和一致性。
• 条件视频生成：条件视频生成模型通过利用辅助输入（如文本描述或空间掩码）来精确控制生成的视频内容。例如，Zeng et al. (2024) 和 Kong et al. (2024) 提出了条件视频生成模型，这些模型通过结合条件输入和去噪过程来生成符合特定条件的视频。

条件视频生成

• 空间融合引导：空间融合引导方法通过将条件输入与去噪输入相结合来实现精确的空间控制。例如，ControlNet (Zhang et al., 2023) 是一种空间融合引导方法，通过将条件输入与去噪输入结合，实现了细粒度的空间对齐。
• 高级语义引导：高级语义引导方法通过利用条件和去噪过程之间的潜在交互来实现动态调节生成过程。例如，Ye et al. (2023) 和 Zhang et al. (2024) 提出了基于交叉注意力机制的高级语义引导方法，这些方法通过语义嵌入来动态调节生成过程。

特效生成

• 单特效生成：当前的特效生成方法主要集中在单特效生成上，通过为每个特效训练专门的LoRA模型来实现。例如，Liu et al. (2025b) 提出了一种基于LoRA的特效生成方法，通过为每个特效训练一个LoRA模型来提高生成质量。
• 多特效生成：多特效生成是一个更具挑战性的问题，因为需要同时处理多个特效的生成，并且需要精确的空间控制。目前的研究主要集中在如何将多个特效集成到一个统一的框架中，以避免任务干扰和空间不可控性问题。

模型架构

• Transformer架构：Transformer架构在视频生成中得到了广泛应用，通过利用注意力机制来建模时空一致性。例如，Peebles and Xie (2023) 和 Ma et al. (2024) 提出了结合扩散过程和Transformer架构的视频生成模型，这些模型通过注意力机制提高了生成视频的质量。
• 混合专家模型（MoE）：混合专家模型通过将不同的任务分配给不同的专家子网络来减少任务干扰。例如，Shazeer et al. (2017) 提出了MoE架构，通过动态选择相关的专家子网络来处理不同的任务。

这些相关研究为Omni-Effects框架的提出提供了理论和技术基础，特别是在处理多特效生成和空间可控性方面的挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一个名为 Omni-Effects 的统一框架，用于生成具有空间可控性的多样化视觉特效（VFX）。该框架通过两个核心创新来解决多特效生成和空间可控性的挑战：

1. LoRA-based Mixture of Experts (LoRA-MoE)

LoRA-MoE 是一个基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的混合专家（Mixture of Experts, MoE）模块，它通过将不同的特效分配给专门的专家子网络来减少任务间的干扰。具体来说：

• 专家子网络：每个专家子网络专注于一种或一组相关的特效，通过低秩分解（LoRA）来优化这些特效的生成。
• 动态路由：一个门控网络（gating network）动态地选择与当前输入最相关的专家子网络，从而减少不同特效之间的干扰。
• 训练策略：采用Top-k路由策略，在训练时确保每个输入只激活k个专家，而在推理时激活所有专家以防止特效被遗漏。

2. Spatial-Aware Prompt (SAP) with Independent-Information Flow (IIF)

SAP 是一个空间感知提示模块，它将空间掩码信息直接整合到文本提示中，从而实现对特效的精确空间控制。具体来说：

• 空间掩码整合：通过全注意力机制将空间掩码与文本提示结合，使模型能够理解特效应该应用的具体位置。
• 独立信息流（IIF）：为了防止不同特效之间的信息泄露，IIF模块通过设计特定的注意力掩码来隔离不同特效的控制信号，确保每个特效独立生成，避免相互干扰。

3. 数据集和训练策略

为了支持Omni-Effects的研究，作者还构建了一个全面的VFX数据集 Omni-VFX，并开发了一个专用的数据生产管道。此外，作者提出了一个针对可控VFX生成任务的评估框架，用于验证模型性能。具体来说：

• 数据集构建：通过结合图像编辑和First-Last Frame-to-Video（FLF2V）合成技术，生成包含55种不同特效类别的高质量VFX视频。
• 训练策略：采用非均匀时间步采样（Non-Uniform Sampling）和双阶段训练策略，优先优化早期去噪步骤以实现精确的空间控制，并逐步扩展到多特效生成。

4. 实验验证

通过广泛的实验，作者验证了Omni-Effects框架在以下三个核心能力上的优越性能：

• 单特效生成：能够生成高质量的单一特效。
• 多特效生成：能够同时生成多个特效，并精确控制每个特效的位置。
• 可控特效生成：用户可以指定特效的类别和位置，模型能够准确地生成相应的特效。

总结

Omni-Effects框架通过LoRA-MoE和SAP-IIF两个核心模块，有效地解决了多特效生成和空间可控性的挑战。通过将不同特效分配给专门的专家子网络，并通过空间感知提示和独立信息流机制实现精确的空间控制，该框架能够生成高质量、多样化的视觉特效。此外，通过构建高质量的数据集和评估框架，作者为这一领域的研究提供了坚实的基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来验证 Omni-Effects 框架的性能和有效性。以下是主要的实验设置和结果：

1. 实验设置

1.1 评估指标

• 单特效评估：
  • Fréchet Video Distance (FVD)：用于评估生成视频的整体保真度。
  • Dynamic Degree：用于评估视频中的动态程度。
• 可控特效评估：
  • Regional Dynamic Degree (RDD)：通过光流和掩码量化目标区域内的运动强度。
  • Effect Occurrence Rate (EOR)：通过输入视频和给定的提示模板到 Gemini2.5 模型，计算目标特效的触发频率。
  • Effect Controllability Rate (ECR)：在 EOR 的基础上，评估特效是否被限制在指定区域内。

1.2 实现细节

• 使用 CogVideoX-5B 作为骨干网络，LoRA 秩为 128，共 8 个专家。
• 生成分辨率为 49×480×720 的视频。
• 使用 AdamW 优化器，学习率为 10^-4，训练 5000 步。
• 推理时使用 DDIM 采样（50 步），CFG 比例为 6.0。

2. 定量结果

2.1 统一特效生成

• 与单 LoRA 和混合 LoRA 的比较：
  • FVD：LoRA-MoE 在不同类型的特效上均取得了最佳性能，同时显著减少了可训练参数的数量。
  • Dynamic Degree：LoRA-MoE 在动态程度上也优于单 LoRA 和混合 LoRA。
  • 参数数量：LoRA-MoE 的平均参数数量为 28.5M，远少于单 LoRA 的 132.1M 和混合 LoRA 的 9.4M。

2.2 可控特效生成

• 单特效控制：
  • Omni-Effects 在 EOR 和 ECR 上均取得了最佳性能，分别为 0.97 和 0.88，显著优于所有基线方法。
• 多特效控制：
  • 对于两种特效组合（如 Melt+Levitate 和 Melt+Explode），Omni-Effects 在 RDD、EOR 和 ECR 上均取得了最佳性能，证明了其在多特效生成中的精确空间控制能力。

3. 定性结果

3.1 LoRA-MoE 的定性结果

• 不同 LoRA 设置的比较：
  • 单 LoRA：生成的视频在多特效场景中表现出明显的任务干扰和空间不可控性。
  • 混合 LoRA：虽然在某些特效上表现较好，但在多特效场景中仍然存在任务干扰。
  • LoRA-MoE：生成的视频在多特效场景中表现出色，没有明显的任务干扰，且特效质量高。

3.2 单特效控制的定性结果

• 与基线方法的比较：
  • CogVideoX：无法精确控制特效的位置，导致特效应用到错误的区域。
  • CogV+CN：虽然能够生成特效，但在多特效场景中表现出明显的任务干扰。
  • Omni-Effects：能够精确控制特效的位置，生成高质量的视频。

4. 用户研究

• 多特效生成的用户研究：
  • 选择了一部分测试集视频进行用户研究，比较了 Wan2.1-I2V、CogV+CN 和 Omni-Effects 三种方法。
  • 用户偏好：79.2% 的用户认为 Omni-Effects 生成的视频质量最高。
  • 精确可控性：79.2% 的用户认为 Omni-Effects 能够精确控制指定的特效。

5. 消融研究

5.1 LoRA-MoE 的消融研究

• 专家数量和 Top-k 选择：
  • 4 个专家 + Top1：FVD 为 1762，参数数量为 18.9M。
  • 8 个专家 + Top2：FVD 为 1628，参数数量为 28.5M。
  • 结果表明，增加专家数量可以提高生成质量，但会增加参数数量。

5.2 SAP+IIF 的消融研究

• 注意力掩码的影响：
  • 逐步移除 SAP 注意力掩码，发现移除特定区域的掩码会导致特效泄露到其他区域，而完全移除掩码会导致特效无法精确控制。
  • 这证明了 SAP+IIF 在防止信息泄露和实现精确空间控制方面的有效性。

5.3 数据增强和时间步采样

• 数据增强：
  • 通过随机裁剪和拼接单特效数据，生成伪多特效视频，显著提高了模型的可控性。
• 非均匀时间步采样：
  • 优先优化早期去噪步骤，加速了模型的收敛。

6. 泛化能力

• 多特效生成的泛化能力：
  • 尽管模型在训练时只使用了 N=2 的特效组合，但在推理时能够扩展到更多并发控制的特效（N>2），证明了模型的泛化能力。

这些实验结果表明，Omni-Effects 框架在生成高质量、多样化的视觉特效方面具有显著的优势，尤其是在多特效生成和空间可控性方面。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 Omni-Effects 框架在多特效生成和空间可控性方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向，以进一步提升模型的性能和应用范围：

1. 更复杂的特效组合

• 多特效的动态交互：当前的 Omni-Effects 框架主要关注独立特效的生成和空间控制，但在实际应用中，特效之间可能存在复杂的动态交互。例如，一个物体在熔化的同时可能会影响周围环境的温度，从而引发其他特效。研究如何建模和生成这种动态交互将是一个有趣的方向。
• 时间可控性：除了空间控制，特效的生成时间也是一个重要的控制维度。例如，用户可能希望在视频的特定时间点触发某个特效。研究如何实现时间可控的特效生成将是一个有价值的探索。

2. 更高效的任务分配

• 动态任务分配：当前的 LoRA-MoE 模块通过门控网络动态选择专家子网络，但这种选择是基于当前输入的静态特征。研究如何根据输入的动态特征（如视频的时间序列信息）进行更灵活的任务分配，可能会进一步提高模型的适应性和生成质量。
• 专家数量和任务分配的自适应调整：在不同的输入条件下，可能需要不同数量的专家来处理任务。研究如何根据输入的复杂度自适应调整专家数量和任务分配策略，可能会提高模型的效率和性能。

3. 更精细的空间控制

• 多尺度空间控制：当前的 SAP 模块主要关注全局空间控制，但在实际应用中，用户可能需要在不同尺度上控制特效。例如，用户可能希望在视频的局部区域应用一个特效，而在全局范围内应用另一个特效。研究如何实现多尺度空间控制将是一个重要的方向。
• 语义空间控制：除了基于像素的空间控制，研究如何利用语义信息（如物体类别、场景类型）来实现更精细的空间控制，可能会进一步提升模型的灵活性和用户友好性。

4. 更广泛的数据集和评估框架

• 多样化数据集：尽管 Omni-VFX 数据集已经包含了 55 种不同的特效类别，但实际应用中的特效种类和场景可能更加多样化。构建更大规模、更丰富多样的特效数据集，将有助于模型学习更广泛的特效生成能力。
• 多维度评估框架：当前的评估框架主要关注特效的生成质量和空间控制能力，但实际应用中还需要考虑其他维度，如特效的自然度、与周围环境的融合度等。开发更全面、多维度的评估框架，将有助于更准确地评估模型的性能。

5. 跨模态特效生成

• 文本到视频的特效生成：当前的 Omni-Effects 框架主要依赖于文本提示和空间掩码来指导特效生成。研究如何利用其他模态的信息（如音频、3D 模型）来生成更丰富、更真实的特效，将是一个有趣的方向。
• 多模态交互：研究如何实现多模态之间的交互，例如根据音频信号生成相应的视觉特效，或者根据 3D 模型的动态变化生成特效，将有助于提升特效生成的多样性和自然度。

6. 实时生成和交互

• 实时生成：当前的视频生成模型通常需要较长的推理时间，这限制了其在实时应用中的使用。研究如何优化模型架构和推理算法，以实现实时的特效生成，将是一个重要的方向。
• 用户交互：研究如何实现用户与模型的实时交互，例如通过手势、语音等方式动态调整特效的生成，将有助于提升用户体验和模型的实用性。

7. 模型压缩和优化

• 模型压缩：尽管 LoRA-MoE 模块已经减少了参数数量，但模型的规模和计算成本仍然是一个挑战。研究如何进一步压缩模型，同时保持生成质量，将有助于模型在实际应用中的部署。
• 计算优化：研究如何优化模型的计算效率，例如通过并行计算、硬件加速等技术，将有助于提高模型的推理速度和可扩展性。

这些方向不仅可以进一步提升 Omni-Effects 框架的性能和应用范围，还可以为视频生成和特效生成领域带来新的突破和创新。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文提出了一种名为 Omni-Effects 的统一框架，用于生成具有空间可控性的多样化视觉特效（VFX）。该框架通过两个核心创新来解决多特效生成和空间可控性的挑战：LoRA-based Mixture of Experts (LoRA-MoE) 和 Spatial-Aware Prompt (SAP) with Independent-Information Flow (IIF)。此外，作者还构建了一个全面的 VFX 数据集 Omni-VFX，并开发了一个专用的数据生产管道和评估框架来验证模型性能。通过广泛的实验，证明了 Omni-Effects 在单特效、多特效和可控特效生成方面的优越性能。

研究背景

视觉特效（VFX）在现代影视制作中起着至关重要的作用。尽管视频生成模型为 VFX 生产提供了成本效益的解决方案，但现有方法主要依赖于针对单一特效的 LoRA（Low-Rank Adaptation）训练，这限制了模型只能生成单一特效。此外，现有方法在多特效场景中表现出明显的局限性，如任务干扰和空间不可控性。为了解决这些问题，作者提出了 Omni-Effects 框架，该框架能够生成由文本提示指导的特效，并且能够实现对多个特效的空间可控性。

研究方法

1. LoRA-based Mixture of Experts (LoRA-MoE)

LoRA-MoE 是一个基于 LoRA 的混合专家（MoE）模块，通过将不同的特效分配给专门的专家子网络来减少任务间的干扰。每个专家子网络专注于一种或一组相关的特效，通过低秩分解（LoRA）来优化这些特效的生成。一个门控网络动态地选择与当前输入最相关的专家子网络，从而减少不同特效之间的干扰。在训练时采用 Top-k 路由策略，而在推理时激活所有专家以防止特效被遗漏。

2. Spatial-Aware Prompt (SAP) with Independent-Information Flow (IIF)

SAP 是一个空间感知提示模块，将空间掩码信息直接整合到文本提示中，从而实现对特效的精确空间控制。通过全注意力机制将空间掩码与文本提示结合，使模型能够理解特效应该应用的具体位置。IIF 模块通过设计特定的注意力掩码来隔离不同特效的控制信号，确保每个特效独立生成，避免相互干扰。

实验

1. 数据集和训练策略

作者构建了一个全面的 VFX 数据集 Omni-VFX，通过结合图像编辑和 First-Last Frame-to-Video（FLF2V）合成技术，生成包含 55 种不同特效类别的高质量 VFX 视频。为了支持 Omni-Effects 的研究，作者还开发了一个专用的数据生产管道和评估框架。训练策略包括非均匀时间步采样和双阶段训练策略，优先优化早期去噪步骤以实现精确的空间控制，并逐步扩展到多特效生成。

2. 定量结果

• 统一特效生成：LoRA-MoE 在不同类型的特效上均取得了最佳性能，同时显著减少了可训练参数的数量。具体来说，LoRA-MoE 的平均参数数量为 28.5M，远少于单 LoRA 的 132.1M 和混合 LoRA 的 9.4M。
• 可控特效生成：Omni-Effects 在 EOR 和 ECR 上均取得了最佳性能，分别为 0.97 和 0.88，显著优于所有基线方法。在多特效控制方面，Omni-Effects 在 RDD、EOR 和 ECR 上均取得了最佳性能，证明了其在多特效生成中的精确空间控制能力。

3. 定性结果

• LoRA-MoE 的定性结果：LoRA-MoE 生成的视频在多特效场景中表现出色，没有明显的任务干扰，且特效质量高。
• 单特效控制的定性结果：Omni-Effects 能够精确控制特效的位置，生成高质量的视频，显著优于基线方法。

4. 用户研究

用户研究结果表明，79.2% 的用户认为 Omni-Effects 生成的视频质量最高，且 79.2% 的用户认为 Omni-Effects 能够精确控制指定的特效。

5. 消融研究

• LoRA-MoE 的消融研究：增加专家数量可以提高生成质量，但会增加参数数量。
• SAP+IIF 的消融研究：逐步移除 SAP 注意力掩码会导致特效泄露到其他区域，而完全移除掩码会导致特效无法精确控制，证明了 SAP+IIF 在防止信息泄露和实现精确空间控制方面的有效性。
• 数据增强和时间步采样：通过随机裁剪和拼接单特效数据，生成伪多特效视频，显著提高了模型的可控性。非均匀时间步采样优先优化早期去噪步骤，加速了模型的收敛。

结论

Omni-Effects 框架通过 LoRA-MoE 和 SAP-IIF 两个核心模块，有效地解决了多特效生成和空间可控性的挑战。通过将不同特效分配给专门的专家子网络，并通过空间感知提示和独立信息流机制实现精确的空间控制，该框架能够生成高质量、多样化的视觉特效。此外，通过构建高质量的数据集和评估框架，作者为这一领域的研究提供了坚实的基础。广泛的实验结果表明，Omni-Effects 在单特效、多特效和可控特效生成方面均表现出色，为视频特效生成领域带来了新的突破。

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: Fangyuan Mao,Aiming Hao,Jintao Chen,Dongxia Liu,Xiaokun Feng,Jiashu Zhu,Meiqi Wu,Chubin Chen,Jiahong Wu,Xiangxiang Chu

Categories: cs.CV,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07981.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07981

Arxiv ID: 2508.07981

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07981

Published: 2025-08-11T13:41:24Z

Updated: 2025-08-11T13:41:24.000Z

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4. A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents: A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems

Recent advances in large language models have sparked growing interest in AI agents capable of solving complex, real-world tasks. However, most existing agent systems rely on manually crafted configurations that remain static after deployment, limiting their ability to adapt to dynamic and evolving environments. To this end, recent research has explored agent evolution techniques that aim to automatically enhance agent systems based on interaction data and environmental feedback. This emerging direction lays the foundation for self-evolving AI agents, which bridge the static capabilities of foundation models with the continuous adaptability required by lifelong agentic systems. In this survey, we provide a comprehensive review of existing techniques for self-evolving agentic systems. Specifically, we first introduce a unified conceptual framework that abstracts the feedback loop underlying the design of self-evolving agentic systems. The framework highlights four key components: System Inputs, Agent System, Environment, and Optimisers, serving as a foundation for understanding and comparing different strategies. Based on this framework, we systematically review a wide range of self-evolving techniques that target different components of the agent system. We also investigate domain-specific evolution strategies developed for specialised fields such as biomedicine, programming, and finance, where optimisation objectives are tightly coupled with domain constraints. In addition, we provide a dedicated discussion on the evaluation, safety, and ethical considerations for self-evolving agentic systems, which are critical to ensuring their effectiveness and reliability. This survey aims to provide researchers and practitioners with a systematic understanding of self-evolving AI agents, laying the foundation for the development of more adaptive, autonomous, and lifelong agentic systems.

中文摘要

最近在大型语言模型方面的进展激发了人们对能够解决复杂现实任务的AI代理的兴趣。然而，大多数现有代理系统依赖于在部署后保持静态的手动配置，限制了它们在动态和不断变化的环境中适应的能力。为此，最近的研究探讨了代理进化技术，旨在根据交互数据和环境反馈自动增强代理系统。这一新兴方向为自我进化AI代理奠定了基础，这些代理将基础模型的静态能力与终身代理系统所需的持续适应性相结合。在这项调查中，我们提供了现有自我进化代理系统技术的全面回顾。具体而言，我们首先介绍了一个统一的概念框架，抽象出自我进化代理系统设计背后的反馈循环。该框架突出了四个关键组件：系统输入、代理系统、环境和优化器，作为理解和比较不同策略的基础。基于此框架，我们系统地回顾了针对代理系统不同组件的广泛自我进化技术。我们还调查了专门领域开发的特定领域进化策略，如生物医学、编程和金融等，这些领域的优化目标与领域约束紧密相关。此外，我们还专门讨论了自我进化代理系统的评估、安全和伦理考虑，这对于确保其有效性和可靠性至关重要。这份调查旨在为研究人员和从业者提供对自我进化AI代理的系统理解，为开发更具适应性、自治性和终身代理系统奠定基础。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文旨在提供对自演化人工智能（AI）代理系统的全面综述。它探讨了如何使AI代理系统能够基于与环境的交互数据和反馈自动优化其内部组件，以适应动态变化的任务、上下文和资源，同时保持安全性和提升性能。这些自演化AI代理系统试图弥合基础模型的静态能力与终身代理系统所需的持续适应性之间的差距，为开发更具适应性、自主性和终身性的代理系统奠定基础。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与自演化AI代理系统相关的研究方向和工作，以下是一些关键的研究领域和相关工作：

单代理优化（Single-Agent Optimisation）

• LLM行为优化：通过监督微调（如STaR、NExT）和强化学习（如DeepSeek-Prover、Absolute-Zero）来提升LLM的推理和规划能力。
• 提示优化（Prompt Optimisation）：采用编辑基础（如GPS、GRIPS）、生成基础（如APE、PromptAgent）、基于文本梯度（如ProTeGi、TextGrad）和进化基础（如EvoPrompt、Promptbreeder）的方法来优化提示，以引导LLM产生更准确和任务相关的输出。
• 记忆优化（Memory Optimisation）：包括短期记忆优化（如COMEDY、ReadAgent）和长期记忆优化（如EWE、A-MEM），以增强代理在历史信息或外部知识上的存储、检索和推理能力。
• 工具优化（Tool Optimisation）：通过训练基础（如ToolLLM、Confucius）、提示基础（如EASYTOOL、PLAY2PROMPT）和推理基础（如ToolChain、Tool-Planner）的方法来提升代理使用工具的能力。

多代理优化（Multi-Agent Optimisation）

• 提示优化：在固定拓扑结构中优化代理行为，如AutoAgents和PromptWizard。
• 拓扑优化：探索最佳的代理架构，包括代码级工作流（如AutoFlow、AFlow、ScoreFlow）和通信图拓扑（如GPTSwarm、DynaSwarm、G-Designer）。
• 统一优化：同时优化提示、拓扑和其他系统参数，如ADAS、EvoAgent、DebFlow。
• LLM骨干优化：通过多代理协作提升LLM的推理和协作能力，如AutoFlow、COPPER、OPTIMA。

领域特定优化（Domain-Specific Optimisation）

• 生物医学领域：在医疗诊断（如MedAgentSim、PathFinder）和分子发现（如CACTUS、LLM-RDF）中开发特定于领域的代理系统。
• 编程领域：在代码细化（如Self-Refine、AgentCoder）和代码调试（如Self-Debugging、PyCapsule）中优化代理行为。
• 金融和法律研究领域：在金融决策（如FinCon、PEER）和法律推理（如LawLuo、AgentCourt）中设计多代理架构和工具集成。

这些研究方向和工作展示了自演化AI代理系统的多样性和复杂性，以及在不同领域中实现持续适应和优化的潜力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个主要步骤来解决自演化AI代理系统的问题：

1. 提出“自演化AI代理的三条法则”

论文提出了“自演化AI代理的三条法则”（Three Laws of Self-Evolving AI Agents），以确保代理系统的安全、性能和自主演化：

• 耐久（Endure）：代理系统在任何修改过程中都必须保持安全和稳定。
• 卓越（Excel）：在耐久的前提下，代理系统必须保持或提升现有任务性能。
• 演化（Evolve）：在耐久和卓越的前提下，代理系统必须能够自主优化其内部组件，以适应变化的任务、环境和资源。

2. 构建统一的概念框架

论文提出了一个统一的概念框架，抽象出自演化代理系统的反馈循环，包括四个关键组成部分：

• 系统输入（System Inputs）：定义任务设置，包括任务描述、训练数据集等。
• 代理系统（Agent System）：执行任务的核心组件，可以是单个代理或多个代理的集合。
• 环境（Environment）：代理系统运行的外部上下文，提供反馈信号，用于指导优化。
• 优化器（Optimiser）：根据环境反馈更新代理系统，通过特定的算法和策略实现优化。

3. 系统性回顾现有技术

基于提出的概念框架，论文系统性地回顾了现有的自演化技术，这些技术针对代理系统的不同组件，包括：

• 基础模型（Foundation Models）：如LLM的行为优化。
• 代理提示（Agent Prompts）：通过各种优化方法调整提示，以引导LLM产生更准确的输出。
• 记忆（Memory）：优化短期和长期记忆，以增强代理在处理历史信息和外部知识时的能力。
• 工具（Tools）：提升代理使用工具的能力，包括训练、推理和工具创建。
• 工作流程（Workflows）：优化多代理系统中的工作流程和拓扑结构。
• 通信机制（Communication Mechanisms）：优化代理之间的通信协议和协作策略。

4. 探讨领域特定的演化策略

论文还探讨了在特定领域（如生物医学、编程、金融和法律研究）中开发的领域特定演化策略，这些策略紧密地结合了领域约束和优化目标。

5. 讨论评估、安全性和伦理考量

论文专门讨论了自演化代理系统的评估、安全性和伦理考量，这些因素对于确保系统的有效性和可靠性至关重要。

6. 识别关键挑战和未来方向

论文识别了当前代理演化和优化领域面临的关键挑战，并提出了未来研究的有前途的方向，以促进更适应性强、自主性强和自演化的代理系统的发展。

通过这些步骤，论文不仅提供了对自演化AI代理系统的全面理解，还为研究人员和实践者提供了开发更有效和可持续的代理系统的宝贵见解和指导。

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，而是对现有自演化AI代理系统的相关技术进行了全面的回顾和分析。它主要通过以下方式来支持其观点和结论：

1. 文献综述

论文广泛引用了近年来在自演化AI代理系统领域的研究工作，涵盖了单代理优化、多代理优化和领域特定优化等多个方面。通过这些文献综述，论文总结了当前技术的进展、挑战和未来方向。

2. 概念框架的提出

论文提出了一个统一的概念框架，用于抽象和总结自演化代理系统的反馈循环。这个框架包括四个关键组成部分：系统输入、代理系统、环境和优化器。通过这个框架，论文能够系统地分析和比较不同的自演化技术。

3. 技术分类和讨论

论文对现有的自演化技术进行了分类和详细讨论，包括：

• 单代理优化：针对LLM行为、提示、记忆和工具的优化方法。
• 多代理优化：涉及提示、拓扑结构和通信机制的优化。
• 领域特定优化：在生物医学、编程、金融和法律研究等特定领域的优化策略。

4. 案例分析

论文通过引用具体的案例研究，展示了不同自演化技术在实际应用中的效果。这些案例包括但不限于：

• 医疗诊断：如MedAgentSim和PathFinder。
• 分子发现：如CACTUS和LLM-RDF。
• 代码细化和调试：如Self-Refine和AgentCoder。
• 金融决策：如FinCon和PEER。
• 法律推理：如LawLuo和AgentCourt。

5. 评估和安全性的讨论

论文还讨论了评估、安全性和伦理考量，这些因素对于确保自演化代理系统的有效性和可靠性至关重要。论文引用了相关的评估方法和安全框架，如AgentHarm和SafeLawBench，来支持其观点。

6. 挑战和未来方向

论文识别了当前代理演化和优化领域面临的关键挑战，并提出了未来研究的有前途的方向。这些挑战包括安全性、性能保持、多模态和空间环境中的优化等。

7. 视觉分类

论文通过一个视觉分类图（图2）来展示自演化代理技术的发展历程和主要方法，帮助读者更直观地理解这些技术的发展和分类。

通过这些方法，论文提供了一个全面的视角，帮助读者理解自演化AI代理系统的现状和未来发展方向。虽然没有具体的实验部分，但论文通过文献综述和案例分析，提供了丰富的证据来支持其观点和结论。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在讨论自演化AI代理系统的挑战和未来方向时，提出了许多可以进一步探索的点。以下是一些关键的领域和具体的研究方向：

1. 安全性与适应性（Endure – Safety Adaptation）

• 安全、法规和对齐：开发新的进化感知审计机制、自适应许可、可证明安全的沙箱和法律协议，以跟踪和约束代理的自我导向进化路径。
• 奖励建模和优化稳定性：解决中间推理步骤中学习到的奖励模型的不稳定性问题，包括数据稀缺性、噪声监督和反馈不一致性。

2. 性能保持（Excel – Performance Preservation）

• 科学和领域特定场景中的评估：在生物医学或法律等领域，开发可靠的基准测试和评估方法，以应对缺乏或存在争议的“真实”数据。
• 多代理系统优化中的效率与效果权衡：设计优化算法，明确建模性能和资源约束之间的权衡，以便在严格的延迟、成本或能源预算下部署多代理系统。
• 优化提示和拓扑的可转移性：提高优化后的提示或代理拓扑在不同LLM骨干之间的泛化能力，以增强在生产环境中的可扩展性和可重用性。

3. 自主优化（Evolve – Autonomous Evolution）

• 多模态和空间环境中的优化：开发能够处理多模态输入并在空间上或连续环境中推理的优化算法，这需要内部世界模型和感知-时间推理。
• 工具使用和创建：超越静态工具调用，开发能够自适应选择、组合或创建工具的代理，结合强化学习和反馈驱动策略，并与稳健的评估流程相结合。

4. 模拟环境开发

开发开放式的、交互式的模拟平台，让代理能够在闭环优化中迭代地互动、接收反馈并优化提示、记忆、工具和工作流程。

5. 工具使用和创建的进展

从静态工具调用转向能够自适应选择、组合或创建工具的代理，结合强化学习和反馈驱动策略，并与稳健的评估流程相结合。

6. 真实世界评估和基准测试

创建能够反映真实世界复杂性的基准测试和协议，支持基于互动和纵向评估的评估，并与长期改进信号对齐。

7. 多代理系统优化中的效率与效果权衡

设计优化算法，明确建模性能和资源约束之间的权衡，以便在严格的延迟、成本或能源预算下部署多代理系统。

8. 领域特定的演化方法

为科学、医学、法律或教育等特定领域量身定制演化方法，整合异构知识源、特定的评估标准和法规合规性。

9. 长期、自主的代理系统开发

开发能够耐久、卓越和演化的代理系统，这些系统能够在整个操作生命周期内持续学习、适应和演化。

这些方向不仅涵盖了技术挑战，还涉及到伦理、法律和社会影响等方面。未来的研究需要在这些领域取得突破，以实现真正自主、可靠和可持续的终身代理系统。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文提供了一个全面的综述，探讨了自演化人工智能（AI）代理系统的最新进展。它详细介绍了自演化代理系统的基础知识、概念框架、单代理优化、多代理优化、领域特定优化、评估方法以及面临的挑战和未来方向。以下是论文的主要内容总结：

1. 引言

• 论文介绍了大型语言模型（LLMs）在AI代理系统中的应用，并指出了现有代理系统在适应动态和复杂环境时的局限性。
• 提出了自演化AI代理的概念，这些代理能够基于与环境的交互数据和反馈自动优化其内部组件，以适应变化的任务、上下文和资源。

2. 自演化AI代理的基础知识

• AI代理：定义了AI代理的组成，包括基础模型（如LLM）、感知模块、规划模块、记忆模块和工具使用。
• 多代理系统（MAS）：讨论了多代理系统的优势，如功能专业化、并行执行、鲁棒性和可扩展性。
• 终身自演化代理系统的愿景：提出了一个持续改进的循环，使代理系统能够在其生命周期内不断优化和适应。

3. 自演化AI代理的概念框架

• 提出了一个统一的概念框架，抽象出自演化代理系统的反馈循环，包括系统输入、代理系统、环境和优化器四个关键组成部分。
• 强调了“自演化AI代理的三条法则”：耐久（Endure）、卓越（Excel）和演化（Evolve）。

4. 单代理优化

• LLM行为优化：通过训练和测试时的策略提升LLM的推理和规划能力。
• 提示优化：通过编辑、生成、文本梯度和进化方法优化提示，以引导LLM产生更准确的输出。
• 记忆优化：优化短期和长期记忆，以增强代理在处理历史信息和外部知识时的能力。
• 工具优化：提升代理使用工具的能力，包括训练、推理和工具创建。

5. 多代理优化

• 提示优化：在固定拓扑结构中优化代理行为。
• 拓扑优化：探索最佳的代理架构，包括代码级工作流和通信图拓扑。
• 统一优化：同时优化提示、拓扑和其他系统参数。
• LLM骨干优化：通过多代理协作提升LLM的推理和协作能力。

6. 领域特定优化

• 生物医学领域：在医疗诊断和分子发现中开发特定于领域的代理系统。
• 编程领域：在代码细化和代码调试中优化代理行为。
• 金融和法律研究领域：在金融决策和法律推理中设计多代理架构和工具集成。

7. 评估方法

• 基准测试：讨论了不同类型代理系统的基准测试方法，包括工具驱动代理、网络导航代理、多代理协作和领域特定任务代理。
• LLM作为评估者：利用大型语言模型作为灵活、可扩展的评估者，通过结构化提示评估AI系统的输出质量。
• 安全性、对齐和鲁棒性：强调了在自演化过程中持续评估和确保代理系统安全性和对齐的重要性。

8. 挑战和未来方向

• 安全性与适应性：开发新的进化感知审计机制、自适应许可和可证明安全的沙箱。
• 性能保持：在特定领域开发可靠的基准测试和评估方法，设计优化算法以权衡性能和资源约束。
• 自主优化：开发能够处理多模态输入并在空间上或连续环境中推理的优化算法，以及能够自适应选择、组合或创建工具的代理。
• 模拟环境开发：开发开放式的、交互式的模拟平台，让代理能够在闭环优化中迭代地互动、接收反馈并优化其组件。
• 领域特定的演化方法：为特定领域量身定制演化方法，整合异构知识源、特定的评估标准和法规合规性。

9. 结论

• 论文总结了自演化AI代理系统的发展历程，从模型离线预训练（MOP）到模型在线适应（MOA），再到多代理协作（MAO），最终到多代理自演化（MASE）。
• 强调了“自演化AI代理的三条法则”作为指导原则，确保代理系统的安全、性能和自主演化。
• 呼吁研究人员和实践者共同努力，开发能够耐久、卓越和演化的代理系统，以实现真正自主、可靠和可持续的终身代理系统。

通过这些内容，论文为研究人员和实践者提供了一个系统的视角，帮助他们理解和开发更适应性强、自主性强和自演化的AI代理系统。

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: Jinyuan Fang,Yanwen Peng,Xi Zhang,Yingxu Wang,Xinhao Yi,Guibin Zhang,Yi Xu,Bin Wu,Siwei Liu,Zihao Li,Zhaochun Ren,Nikos Aletras,Xi Wang,Han Zhou,Zaiqiao Meng

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07407.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07407

Arxiv ID: 2508.07407

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07407

Published: 2025-08-10T16:07:32Z

Updated: 2025-08-10T16:07:32.000Z

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5. Klear-Reasoner: Advancing Reasoning Capability via Gradient-Preserving Clipping Policy Optimization

We present Klear-Reasoner, a model with long reasoning capabilities that demonstrates careful deliberation during problem solving, achieving outstanding performance across multiple benchmarks. Although there are already many excellent works related to inference models in the current community, there are still many problems with reproducing high-performance inference models due to incomplete disclosure of training details. This report provides an in-depth analysis of the reasoning model, covering the entire post-training workflow from data preparation and long Chain-of-Thought supervised fine-tuning (long CoT SFT) to reinforcement learning (RL), along with detailed ablation studies for each experimental component. For SFT data, our experiments show that a small number of high-quality data sources are more effective than a large number of diverse data sources, and that difficult samples can achieve better results without accuracy filtering. In addition, we investigate two key issues with current clipping mechanisms in RL: Clipping suppresses critical exploration signals and ignores suboptimal trajectories. To address these challenges, we propose Gradient-Preserving clipping Policy Optimization (GPPO) that gently backpropagates gradients from clipped tokens. GPPO not only enhances the model’s exploration capacity but also improves its efficiency in learning from negative samples. Klear-Reasoner exhibits exceptional reasoning abilities in mathematics and programming, scoring 90.5\% on AIME 2024, 83.2\% on AIME 2025, 66.0\% on LiveCodeBench V5 and 58.1\% on LiveCodeBench V6.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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提升大型语言模型在复杂推理任务中的表现，特别是在数学和编程领域。尽管目前社区中已经有许多与推理模型相关的优秀工作，但在复现高性能推理模型方面仍存在诸多问题，主要原因是训练细节的披露不完整。因此，作者通过深入分析推理模型，从数据准备、长推理链监督微调（long Chain-of-Thought supervised fine-tuning, long CoT SFT）到强化学习（Reinforcement Learning, RL），并结合详细的消融研究，提供了一个完整的后训练工作流程分析，以提升模型的推理能力。

具体来说，论文主要关注以下几个问题：

1. 数据选择与质量：在长推理链监督微调中，作者探讨了少量高质量数据源与大量多样化数据源的效果差异，并研究了在不进行准确率过滤的情况下，困难样本对模型性能的影响。
2. 强化学习中的裁剪机制问题：作者分析了当前强化学习中裁剪机制的两个关键问题：裁剪抑制了关键探索信号和忽略了次优轨迹。为了解决这些问题，作者提出了梯度保持裁剪策略优化（Gradient-Preserving clipping Policy Optimization, GPPO），该方法能够在裁剪令牌的同时温和地反向传播梯度，从而增强模型的探索能力和从负样本中学习的效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与推理模型、监督微调和强化学习相关的研究工作，这些研究为作者提出的方法提供了背景和基础。以下是一些关键的相关研究：

推理模型

• OpenAI O1系列模型：展示了大规模强化学习在复杂推理任务中的潜力。
• DeepSeek R1：通过强化学习显著提升了推理能力。
• Qwen3-8B：作为作者研究的基础模型之一，展示了在数学和编程推理任务上的潜力。

监督微调

• DeepScale R：通过强化学习提升了模型性能。
• Light-R1：通过强化学习优化了模型。
• Ring-7B：通过强化学习提高了推理能力。
• AReal-boba-RL-7B：通过强化学习提升了模型性能。
• AceReason-Nemotron-1.1：通过强化学习在数学和编程推理任务上取得了进展。

强化学习

• PPO（Proximal Policy Optimization）：一种策略梯度方法，通过裁剪目标函数来稳定训练。
• GRPO（Group Relative Policy Optimization）：扩展了PPO，通过组归一化奖励来消除价值网络的需求。
• DAPO（Deep Advantage Policy Optimization）：提出了非对称裁剪策略，以平衡探索和保守性。
• VAPO（Vanilla Policy Optimization）：提出了一种简单的强化学习方法，用于高级推理任务。

数据集和方法

• OpenThoughts：提供了高质量的数据集，用于推理模型的训练。
• NuminaMath：专注于数学问题的数据集。
• AceReason-Nemotron 1.1：提供了数学和编程问题的数据集。
• OpenCodeReasoning：专注于编程问题的数据集。
• TACO：提供了算法代码生成的数据集。
• Apps：提供了编程挑战的数据集。
• Codeforces：提供了编程竞赛的数据集。

这些研究为作者提供了理论基础和实践指导，帮助他们在推理模型的训练和优化方面取得了显著进展。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决提升大型语言模型在复杂推理任务中的表现问题，论文提出了一个综合的训练框架，主要包括以下几个关键步骤和方法：

1. 长推理链监督微调（long Chain-of-Thought Supervised Fine-tuning, long CoT SFT）

• 数据选择与质量：作者优先选择高质量的数据源，而不是大量多样化的数据源。数学问题的数据主要来自OpenThoughts、NuminaMath和AceReason-Nemotron 1.1，编程问题的数据来自OpenThoughts、OpenCodeReasoning、TACO、Apps和Codeforces。通过严格的数据去重和过滤，确保数据的高质量和独特性。
• 教师模型选择：使用DeepSeek-R1-0528作为教师模型生成响应，确保生成的响应具有高质量和多样性。
• 样本难度评估：通过Qwen3-8B评估样本难度，并保留所有响应，因为大多数样本都被认为是困难的，这有助于模型的探索能力。

2. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）

• 数据筛选：为了确保RL训练的数据质量，作者开发了一个数据收集和验证流程，包括从多个来源筛选提示，使用9-gram过滤机制防止与常见基准数据集重叠，并进行严格的数据去重。
• 梯度保持裁剪策略优化（GPPO）：为了解决传统裁剪机制中的问题，作者提出了GPPO。GPPO通过在裁剪的令牌上温和地反向传播梯度，既保留了有价值的梯度信息，又保持了训练的稳定性。具体来说，GPPO在计算图中保留了裁剪的令牌，并在反向传播时对这些令牌的梯度进行约束，使其保持在一定范围内。
• SFT损失与RL联合训练：在RL训练中，作者将SFT损失纳入训练过程，通过设置适当的超参数α，平衡SFT损失和RL损失，从而提高模型对正样本的利用效率，并作为策略正则化器，约束输出分布。

3. 奖励设计

• 数学任务奖励：使用二元奖励系统，根据最终答案的正确性给予正负奖励，并对未在指定标签内封装推理过程的响应进行惩罚。
• 编程任务奖励：引入基于测试用例通过率的软奖励机制，解决了传统方法中对部分正确解的忽视问题，为模型提供了更细粒度的反馈，鼓励逐步提高解决方案的质量。

4. 其他优化策略

• 软奖励与硬奖励对比：通过实验验证了软奖励机制在减少奖励稀疏性和方差方面的优势，从而提高了模型的训练稳定性和最终性能。
• 测试用例过滤：在代码RL训练中，通过过滤掉可能导致正确代码执行失败的测试用例，提高了训练数据的质量，从而提高了模型的性能和稳定性。
• 零优势样本过滤：在RL训练中排除所有响应具有零优势的样本组，有助于保持清晰的优化信号，提高模型的泛化能力。

通过这些方法的综合应用，Klear-Reasoner在多个基准测试中表现出色，证明了其在数学和编程推理任务中的卓越能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多种实验来验证所提出方法的有效性，这些实验涵盖了监督微调（SFT）和强化学习（RL）的不同方面。以下是主要的实验内容和结果：

监督微调（SFT）实验

1. 数据正确性的影响：

   • 使用OpenR1-Math-220k数据集，该数据集提供了明确的正确性标签。
   • 比较了仅使用正确数据（Only True）和包含正确与错误数据的混合数据（Mixed）对模型性能的影响。
   • 发现对于简单任务，仅使用正确数据训练表现更好；而对于困难任务，混合数据训练表现更好。

2. 不同教师模型的影响：

   • 使用QwQ-32B、DeepSeek-R1-0120和DeepSeek-R1-0528三种不同的教师模型生成响应。
   • 发现由性能最强的教师模型（DeepSeek-R1-0528）生成的数据，能够使学生模型获得最高的性能。

3. 数据质量和多样性平衡：

   • 根据OpenThoughts提供的数据质量排名，研究了不同质量数据源对模型性能的影响。
   • 结果表明，仅使用排名靠前的高质量数据源进行微调，模型性能最佳。

强化学习（RL）实验

1. GPPO的有效性：

   • 在数学和编程任务上，比较了GPPO与传统裁剪方法（如GRPO with Clip-Higher）的性能。
   • GPPO在AIME2024和LiveCodeBench V5基准测试中均优于传统方法，证明了其在利用高熵令牌和加速负样本收敛方面的优势。

2. SFT损失的影响：

   • 在RL训练中加入了不同权重的SFT损失，通过调整超参数α来平衡SFT损失和RL损失。
   • 发现适当的α值可以提高模型性能，其中α=0.1时效果最佳。

3. 软奖励与硬奖励的对比：

   • 在代码RL中，比较了基于测试用例通过率的软奖励机制与传统的硬奖励机制。
   • 软奖励机制在LiveCodeBench V5基准测试中表现更好，证明了其在减少奖励稀疏性和方差方面的优势。

4. 测试用例过滤的影响：

   • 在代码RL训练中，应用了基于估计pass@16分数的数据过滤策略。
   • 过滤后的数据训练的模型在LiveCodeBench V5基准测试中表现更好，且训练过程更加稳定。

5. 零优势样本过滤的影响：

   • 在数学RL训练中，比较了过滤掉零优势样本组与保留所有样本组的训练效果。
   • 过滤掉零优势样本组的模型在AIME2024基准测试中表现更稳定，证明了过滤零优势样本有助于保持清晰的优化信号。

性能评估

• 在多个基准测试（如AIME2024、AIME2025、HMMT2025、LiveCodeBench V5和V6）上评估了Klear-Reasoner-8B模型的性能。
• Klear-Reasoner-8B在这些基准测试中均取得了优异的成绩，证明了所提出方法的有效性。

通过这些实验，论文验证了所提出的长推理链监督微调和梯度保持裁剪策略优化（GPPO）等方法在提升模型推理能力方面的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文中提出的Klear-Reasoner模型在多个推理任务上取得了显著的性能提升，但仍有一些可以进一步探索的方向，以进一步优化模型性能和拓展其应用范围：

1. 数据质量与多样性的进一步优化

• 动态数据采样：当前的研究主要集中在静态数据集的优化，可以探索动态数据采样策略，根据模型的当前性能动态调整数据的难度和多样性。
• 多领域数据融合：虽然论文中已经考虑了数学和编程领域的数据，但可以进一步探索将更多领域（如逻辑推理、语言理解等）的数据融合到训练中，以提升模型的泛化能力。

2. 强化学习策略的改进

• 多目标强化学习：当前的强化学习主要集中在单一任务的优化，可以探索多目标强化学习，同时优化多个相关任务，以提升模型在多种任务上的综合性能。
• 自适应探索策略：GPPO虽然在一定程度上解决了高熵令牌的探索问题，但可以进一步研究自适应探索策略，根据任务的复杂度和模型的当前状态动态调整探索的强度。

3. 模型架构的优化

• Transformer变体：探索不同的Transformer架构变体，如Performer、Linformer等，以提高模型的效率和性能。
• 模块化模型：研究模块化模型架构，将不同的推理模块（如数学推理模块、代码生成模块等）组合起来，以提高模型的可扩展性和灵活性。

4. 长期推理能力的提升

• 长文本生成：当前的模型在32K长度的推理上表现良好，但可以进一步探索如何在更长的文本生成任务中保持高性能，例如64K或更高长度的推理。
• 多步推理优化：研究如何优化模型在多步推理任务中的表现，特别是在需要多次迭代和复杂逻辑推理的任务中。

5. 跨领域推理能力的提升

• 跨领域迁移学习：探索如何将模型在数学和编程领域的推理能力迁移到其他领域，如科学推理、法律推理等。
• 多语言推理：研究如何提升模型在多语言环境下的推理能力，特别是在涉及跨语言推理的任务中。

6. 模型评估与解释

• 更细粒度的评估指标：开发更细粒度的评估指标，不仅评估模型的最终答案正确性，还评估推理过程的质量和合理性。
• 模型解释性：研究如何提高模型的解释性，使模型的推理过程更加透明和可解释，这对于实际应用中的信任和接受度至关重要。

7. 计算效率的优化

• 模型压缩：探索模型压缩技术，如量化、剪枝等，以提高模型的计算效率和部署可行性。
• 分布式训练：研究分布式训练策略，以加速模型的训练过程，特别是在大规模数据集和复杂模型架构下。

8. 伦理和社会影响

• 偏见和公平性：研究模型在推理过程中可能产生的偏见和不公平性，并探索如何减少这些负面影响。
• 安全性和可靠性：研究如何确保模型在实际应用中的安全性和可靠性，特别是在涉及高风险决策的任务中。

这些方向不仅有助于进一步提升模型的推理能力，还可以拓展其在实际应用中的可行性和有效性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文介绍了一个名为Klear-Reasoner的模型，它在数学和编程的推理任务中表现出色。Klear-Reasoner通过结合长推理链监督微调（long Chain-of-Thought Supervised Fine-tuning, long CoT SFT）和梯度保持裁剪策略优化（Gradient-Preserving clipping Policy Optimization, GPPO）的强化学习（Reinforcement Learning, RL），显著提升了推理能力。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 推理模型的重要性：推理模型在解决复杂问题时具有重要作用，尤其是在数学和编程领域。
• 现有问题：尽管已有许多优秀的推理模型，但在复现高性能模型时，由于训练细节披露不完整，仍面临诸多挑战。

研究方法

1. 长推理链监督微调（long CoT SFT）：

   • 数据选择：优先选择高质量的数据源，而不是大量多样化的数据源。数学问题的数据主要来自OpenThoughts、NuminaMath和AceReason-Nemotron 1.1，编程问题的数据来自OpenThoughts、OpenCodeReasoning、TACO、Apps和Codeforces。
   • 教师模型：使用DeepSeek-R1-0528作为教师模型生成响应，确保生成的响应具有高质量和多样性。
   • 样本难度评估：通过Qwen3-8B评估样本难度，并保留所有响应，因为大多数样本都被认为是困难的，这有助于模型的探索能力。

2. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：

   • 数据筛选：为了确保RL训练的数据质量，作者开发了一个数据收集和验证流程，包括从多个来源筛选提示，使用9-gram过滤机制防止与常见基准数据集重叠，并进行严格的数据去重。
   • 梯度保持裁剪策略优化（GPPO）：为了解决传统裁剪机制中的问题，作者提出了GPPO。GPPO通过在裁剪的令牌上温和地反向传播梯度，既保留了有价值的梯度信息，又保持了训练的稳定性。
   • SFT损失与RL联合训练：在RL训练中，作者将SFT损失纳入训练过程，通过设置适当的超参数α，平衡SFT损失和RL损失，从而提高模型对正样本的利用效率，并作为策略正则化器，约束输出分布。

3. 奖励设计：

   • 数学任务奖励：使用二元奖励系统，根据最终答案的正确性给予正负奖励，并对未在指定标签内封装推理过程的响应进行惩罚。
   • 编程任务奖励：引入基于测试用例通过率的软奖励机制，解决了传统方法中对部分正确解的忽视问题，为模型提供了更细粒度的反馈，鼓励逐步提高解决方案的质量。

实验结果

1. SFT实验：

   • 数据正确性的影响：对于简单任务，仅使用正确数据训练表现更好；而对于困难任务，混合数据训练表现更好。
   • 不同教师模型的影响：由性能最强的教师模型（DeepSeek-R1-0528）生成的数据，能够使学生模型获得最高的性能。
   • 数据质量和多样性平衡：仅使用排名靠前的高质量数据源进行微调，模型性能最佳。

2. RL实验：

   • GPPO的有效性：GPPO在AIME2024和LiveCodeBench V5基准测试中均优于传统方法，证明了其在利用高熵令牌和加速负样本收敛方面的优势。
   • SFT损失的影响：适当的α值可以提高模型性能，其中α=0.1时效果最佳。
   • 软奖励与硬奖励的对比：软奖励机制在LiveCodeBench V5基准测试中表现更好，证明了其在减少奖励稀疏性和方差方面的优势。
   • 测试用例过滤的影响：过滤后的数据训练的模型在LiveCodeBench V5基准测试中表现更好，且训练过程更加稳定。
   • 零优势样本过滤的影响：过滤掉零优势样本组的模型在AIME2024基准测试中表现更稳定，证明了过滤零优势样本有助于保持清晰的优化信号。

性能评估

• 在多个基准测试（如AIME2024、AIME2025、HMMT2025、LiveCodeBench V5和V6）上评估了Klear-Reasoner-8B模型的性能。
• Klear-Reasoner-8B在这些基准测试中均取得了优异的成绩，证明了所提出方法的有效性。

结论

Klear-Reasoner通过结合长推理链监督微调和梯度保持裁剪策略优化的强化学习，显著提升了在数学和编程推理任务中的性能。实验结果表明，高质量的数据选择、有效的SFT策略和精心设计的RL优化方法可以共同显著提升长篇推理的性能。

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: Zhenpeng Su,Leiyu Pan,Xue Bai,Dening Liu,Guanting Dong,Jiaming Huang,Wenping Hu,Guorui Zhou

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07629.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07629

Arxiv ID: 2508.07629

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07629

Published: 2025-08-11T05:17:51Z

Updated: 2025-08-11T05:17:51.000Z

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6. BrowseComp-Plus: A More Fair and Transparent Evaluation Benchmark of Deep-Research Agent

Deep-Research agents, which integrate large language models (LLMs) with search tools, have shown success in improving the effectiveness of handling complex queries that require iterative search planning and reasoning over search results. Evaluations on current benchmarks like BrowseComp relies on black-box live web search APIs, have notable limitations in (1) fairness: dynamic and opaque web APIs hinder fair comparisons and reproducibility of deep research methods; (2) transparency: lack of control over the document corpus makes it difficult to isolate retriever contributions. In other words, the current evaluations may compare a complete deep research system at a given time, but they do not foster well-controlled experiments to provide insights into the capability of underlying deep research LLMs. To address these challenges, we introduce BrowseComp-Plus, a benchmark derived from BrowseComp, employing a fixed, carefully curated corpus. Each query in BrowseComp-Plus includes human-verified supporting documents and mined challenging negatives, enabling controlled experimentation. The benchmark is shown to be effective in distinguishing the performance of deep research systems. For instance, the open-source model Search-R1, when paired with the BM25 retriever, achieves 3.86% accuracy, whereas the GPT-5 achieves 55.9%. Integrating the GPT-5 with the Qwen3-Embedding-8B retriever further enhances its accuracy to 70.1% with fewer search calls. This benchmark allows comprehensive evaluation and disentangled analysis of deep research agents and retrieval methods, fostering insights into retrieval effectiveness, citation accuracy, and context engineering in Deep-Research system.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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评估深度研究代理（Deep-Research Agents）时面临的公平性、透明性和可访问性问题。具体来说，现有的基准测试（如 BrowseComp）依赖于动态和不透明的网络搜索API，这导致了以下几个主要问题：

• 公平性问题：动态的网络API使得不同系统之间的比较难以公平和一致，因为检索到的文档和结果会随时间变化，这影响了实验的可重复性和方法的比较。
• 透明性问题：缺乏对文档语料库的控制，使得难以隔离检索器（retriever）对深度研究代理性能的贡献，因为检索过程和目标语料库都是不透明的。
• 可访问性问题：依赖商业网络搜索API引入了实际操作的限制，包括高昂的运营成本和检索质量的不稳定性，这限制了研究的可扩展性和可重复性。

为了解决这些问题，论文提出了 BrowseComp-Plus，这是一个基于 BrowseComp 的新基准测试，它采用了一个固定且经过精心策划的文档语料库，每个查询都包含人类验证的支持文档和挖掘出的具有挑战性的负样本，从而使得实验更加可控。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与深度研究代理（Deep-Research Agents）和检索系统相关的研究领域，以下是主要的相关研究方向和具体工作：

深度研究代理（Deep-Research Agents）

• 迭代查询推理和检索规划：深度研究代理通过迭代的查询推理、检索规划以及对检索结果的反思来解决复杂的查询问题，这种多轮交互式的检索方式比传统的单轮检索-增强生成范式更有效。例如，Gemini、Opus、o3 等商业闭源模型，以及 GPT-OSS 等开源模型都允许通过工具使用功能或模型上下文协议（MCP）访问外部检索器。
• 强化学习提升搜索能力：一些研究工作如 Search-R1 和 WebSailor 基于 Qwen 模型，利用强化学习进一步提升搜索工具的能力。
• 检索增强的复杂查询回答：利用大型语言模型（LLMs）结合外部检索工具来回答复杂的查询问题，这些研究展示了在处理复杂、推理密集型查询方面的有效性。

神经检索（Neural Retrieval）

• 密集向量检索方法：如 Dense Passage Retrieval 等神经检索方法，使用基于变换器模型的密集向量表示进行检索，相比传统的基于词法的检索方法（如 BM25）有显著的性能提升。
• 检索器的改进：包括持续预训练、数据增强、使用大型语言模型作为骨干网络以及 LLM 蒸馏技术等，这些改进增强了检索器的效果和泛化能力。

深度检索基准（Deep Retrieval Benchmarks）

• 单跳问题基准：如 NaturalQuestions 和 TriviaQA 等传统基准主要关注单跳问题，这些基准对于评估检索和检索增强生成系统有重要贡献，但它们的问题通常不需要多步推理或迭代检索。
• 多跳问题基准：如 HotpotQA 提供多跳问题，但其语料库仅限于维基百科，而维基百科的内容在 LLMs 的训练过程中已经被广泛覆盖。
• 复杂查询基准：BrowseComp 是一个专门为评估深度研究代理设计的基准，它提供了复杂的查询和可验证的答案，但缺乏标准化的语料库，使得检索方法的比较评估变得复杂。BrowseComp-Plus 通过提供人类验证的语料库来解决这一问题。

其他相关研究

• 检索模型的优化：一些研究探讨了如何优化检索模型以适应特定的深度研究代理，例如通过联合优化检索器和代理来提高整体答案的准确性。
• 检索模型的泛化能力：研究检索模型在不同代理之间的泛化能力，例如当代理从一个检索器切换到另一个检索器时，其性能如何变化。
• 检索模型的联邦搜索能力：探讨 LLM 是否能够协调一组搜索工具来执行联邦搜索，以获得与商业搜索引擎相似质量的结果。

这些相关研究为深度研究代理的评估和优化提供了理论基础和技术支持，而 BrowseComp-Plus 的提出则进一步推动了这一领域的研究进展。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 BrowseComp-Plus，一个改进的基准测试数据集，来解决现有评估方法中存在的公平性、透明性和可访问性问题。以下是论文解决这些问题的具体方法：

提供固定和策划的文档语料库

• 固定语料库：BrowseComp-Plus 基于 BrowseComp 构建，但引入了一个固定且经过精心策划的文档集合。这个语料库由人类标注者验证，确保每个查询都有明确的支持文档和具有挑战性的负样本。这使得研究人员能够在相同的文档集合上评估不同的检索器和语言模型，从而实现公平比较。
• 支持文档和负样本：每个查询都附带了明确标识的支持文档和挖掘出的负样本。支持文档提供了回答问题所需的证据，而负样本则增加了检索的难度，使得评估更加具有挑战性。

独立评估检索器和语言模型

• 解耦检索和推理：通过固定语料库，研究人员可以独立评估检索器和语言模型的性能。这使得研究者能够更清晰地了解每个组件对最终答案质量的影响，从而进行更细致的分析。
• 透明的检索过程：由于检索过程不再依赖于黑盒的网络搜索API，而是基于固定的语料库进行，这大大提高了检索过程的透明度。研究者可以清楚地了解检索器是如何工作的，以及它们对深度研究代理性能的贡献。

降低成本和提高可重复性

• 减少对动态API的依赖：通过使用固定语料库，BrowseComp-Plus 减少了对动态网络搜索API的依赖。这不仅降低了运营成本，还提高了实验的可重复性和稳定性。
• 公开基准数据和评估脚本：为了进一步促进可重复研究，论文公开了所有基准数据、评估脚本和基线模型。这使得其他研究者可以轻松地复现实验结果，并在此基础上进行进一步的研究。

系统性分析和评估

• 广泛的实验：论文通过将各种开源和闭源的语言模型与一系列检索模型配对，在策划的语料库上进行广泛的实验。这使得研究者能够系统地分析不同组合对答案质量的影响，并识别性能瓶颈所在。
• 检索模型的直接评估：论文还扩展了评估，直接在原始 BrowseComp 查询上测试检索模型。这在以前是不可行的，因为缺乏固定的语料库和相关的文档判断。研究发现，即使是最先进的检索模型在处理这些复杂的、推理密集型查询时也面临挑战，这揭示了当前检索能力的差距，并为未来信息检索研究指明了方向。

通过这些方法，BrowseComp-Plus 提供了一个公平、透明、可重复且专注于组件评估的评估框架，有助于推动深度研究代理和检索系统的研究进展。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验，旨在评估不同深度研究代理（Deep-Research Agents）和检索器（Retrievers）在 BrowseComp-Plus 基准测试上的表现。以下是实验的主要内容和结果：

实验设置

• 深度研究代理（LLMs）：实验评估了多种商业和开源的大型语言模型（LLMs），包括但不限于 gpt-4.1、o3、gpt-5、Sonnet 4、Opus 4、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro、gpt-oss-120B、Qwen3-32B 和 Search-R1-32B。
• 检索器（Retrievers）：实验比较了多种检索方法，包括传统的 BM25 检索器和现代的密集嵌入检索器，如 Qwen3-Embedding（0.6B、4B、8B）和 ReasonIR。
• 检索设置：检索器被设置为检索前 k = 5 个搜索结果，每个结果被截断为对应文档的前 512 个标记，这是由于预算限制导致的。

实验结果

• 端到端性能（End-to-End Performance）：表 1 展示了不同 LLMs 和检索器组合的端到端性能，包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）和搜索调用次数（Search Calls）。结果显示，闭源模型（如 gpt-5）在与 Qwen3-Embedding-8B 检索器配合时表现最佳，准确率达到 70.12%。相比之下，开源模型（如 Qwen3-32B 和 Search-R1-32B）的性能则显著落后。
• 检索器性能（Retriever Performance）：表 2 展示了检索器在证据文档检索和金文档检索上的性能，使用 Recall@k 和 nDCG@k 作为评估指标。结果表明，与 BM25 相比，Qwen3-Embedding 和 ReasonIR 等密集嵌入检索器在检索效果上取得了显著提升。
• 检索质量的影响（Effect of Retrieval Quality）：实验结果表明，更强的检索器不仅提高了最终答案的准确率，还减少了搜索调用的次数。例如，使用 Qwen3-Embedding-8B 检索器时，gpt-5 的准确率从 55.9% 提升到 70.12%，同时搜索调用次数也有所减少。
• 推理努力的影响（Impact of Reasoning Effort）：实验还评估了 gpt-oss 模型在不同推理努力设置（低、中、高）下的表现。结果显示，增加推理努力可以显著提高准确率和召回率，但同时也增加了搜索调用的次数，导致更高的计算和延迟成本。
• 文档阅读策略的影响（Effect of Document Reading Strategy）：实验比较了仅提供文档预览（前 512 个标记）和提供完整文档阅读工具（get-document tool）对模型性能的影响。结果表明，能够访问完整文档的模型（如 gpt-4.1）在准确率上有所提高。
• 语料库大小的影响（Effect of Corpus Size）：实验通过将 BrowseComp-Plus 的原始 100K 文档语料库扩展到包含 Fineweb-edu 数据集的 10BT 文档集合，评估了语料库大小对检索器和深度研究代理性能的影响。结果表明，即使在更大的语料库上，原始 100K 语料库的结论仍然成立，即更强的检索器能够提高最终答案的准确率。

关键结论

• 检索器的重要性：更强的检索器可以显著提高深度研究代理的性能，不仅提高了答案的准确率，还减少了搜索调用的次数，提高了效率。
• 推理努力的权衡：增加推理努力可以提高答案质量，但会增加计算和延迟成本，需要在准确率和效率之间进行权衡。
• 文档阅读策略的价值：提供完整文档阅读工具可以提高模型的性能，但其有效性取决于代理的能力，即识别何时以及如何使用该工具。
• 语料库大小的评估：即使在更大的语料库上，原始 100K 语料库的结论仍然成立，表明原始语料库在评估检索器和深度研究代理时是足够有效的。

通过这些实验，论文不仅展示了 BrowseComp-Plus 基准测试的有效性，还为深度研究代理和检索系统的研究提供了有价值的见解。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 BrowseComp-Plus 作为评估深度研究代理（Deep-Research Agents）的一个改进基准，并通过一系列实验展示了其有效性和潜力。然而，研究领域仍然存在许多可以进一步探索的方向。以下是一些可能的扩展点：

1. 检索器与代理的联合优化

• 联合训练：目前，检索器和深度研究代理通常是分开训练和优化的。一个有趣的方向是探索如何联合训练检索器和代理，使得它们能够更好地协同工作，从而提高整体性能。
• 自适应检索器：设计能够根据特定代理的特性进行自适应调整的检索器。例如，检索器可以根据代理的推理能力和偏好来调整检索策略。

2. 检索器的泛化能力

• 跨检索器泛化：研究代理在不同检索器之间的泛化能力。例如，当代理从一个检索器切换到另一个检索器时，其性能如何变化？这有助于理解代理对不同检索环境的适应性。
• 检索器的多样性：探索使用多种不同类型检索器（如结合稀疏和密集检索器）的效果，以及如何在这些检索器之间进行有效的切换和融合。

3. 检索结果的上下文工程

• 上下文优化：研究如何优化检索结果的呈现方式，以便更好地辅助代理进行推理。例如，通过上下文工程来增强检索结果的相关性和可用性。
• 多文档融合：探索如何将多个检索结果融合成一个更连贯的上下文，以帮助代理更好地理解和利用检索到的信息。

4. 检索器的可解释性

• 检索决策的解释：开发方法来解释检索器的决策过程，帮助研究人员理解检索器为什么选择某些文档而不是其他文档。这可以通过可视化技术或生成解释性文本实现。
• 错误分析：对检索器的错误进行深入分析，找出导致检索失败的具体原因，从而为改进检索器提供依据。

5. 检索器的实时更新

• 动态语料库更新：研究如何在保持检索器性能的同时，动态地更新语料库。这对于处理时效性强的信息和快速变化的领域尤为重要。
• 增量学习：探索检索器的增量学习能力，使其能够适应新文档的加入而无需重新训练整个模型。

6. 多模态检索

• 多模态文档检索：将检索器扩展到多模态文档（如包含文本、图像、视频等），以处理更复杂的查询需求。
• 跨模态检索：研究如何在不同模态之间进行有效的检索和融合，例如通过文本查询检索图像或视频内容。

7. 用户交互和反馈

• 用户反馈机制：引入用户反馈机制，使检索器能够根据用户的反馈动态调整检索策略，从而提高检索的准确性和用户体验。
• 交互式检索：研究如何设计交互式的检索系统，允许用户在检索过程中提供指导和反馈，以提高检索的效率和效果。

8. 跨语言和跨领域检索

• 多语言检索：扩展检索器以支持多语言文档和查询，这对于处理跨语言的信息检索和知识共享至关重要。
• 跨领域检索：研究检索器在不同领域的适应性和性能，例如在医学、法律、科学等领域的特定检索需求。

9. 检索器的性能优化

• 计算效率：研究如何提高检索器的计算效率，减少检索时间和资源消耗，特别是在处理大规模语料库时。
• 模型压缩：探索模型压缩技术，以在不显著降低性能的前提下减少检索器的模型大小和计算需求。

10. 检索器的伦理和公平性

• 伦理问题：研究检索器在处理敏感信息和隐私保护方面的伦理问题，确保检索器的设计和使用符合伦理标准。
• 公平性：评估检索器在不同用户群体和应用场景中的公平性，避免产生偏见和不公平的结果。

这些方向不仅有助于进一步提升检索器和深度研究代理的性能，还能为实际应用中的复杂信息检索任务提供更有效的解决方案。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《BrowseComp-Plus: A More Fair and Transparent Evaluation Benchmark of Deep-Research Agent》的主要内容总结：

论文标题

BrowseComp-Plus: A More Fair and Transparent Evaluation Benchmark of Deep-Research Agent

作者

Zijian Chen, Xueguang Ma, Shengyao Zhuang, Ping Nie, Kai Zou, Andrew Liu, Joshua Green, Kshama Patel, Ruoxi Meng, Mingyi Su, Sahel Sharifymoghaddam, Yanxi Li, Haoran Hong, Xinyu Shi, Xuye Liu, Nandan Thakur, Crystina Zhang, Luyu Gao, Wenhu Chen, Jimmy Lin

机构

University of Waterloo, CSIRO, Independent, Carnegie Mellon University, The University of Queensland

论文链接

https://texttron.github.io/BrowseComp-Plus/

摘要

论文介绍了 BrowseComp-Plus，这是一个改进的基准测试数据集，旨在更公平、透明地评估深度研究代理（Deep-Research Agents）。现有的基准测试（如 BrowseComp）依赖于动态和不透明的网络搜索API，这导致了公平性、透明性和可访问性问题。BrowseComp-Plus 通过提供一个固定且经过精心策划的文档语料库来解决这些问题，每个查询都包含人类验证的支持文档和具有挑战性的负样本，从而使得实验更加可控。

1. 引言

现有的深度研究代理评估基准（如 BrowseComp）在评估端到端性能时存在局限性，主要体现在公平性、透明性和可访问性方面。为了克服这些挑战，论文提出了 BrowseComp-Plus，它通过固定语料库和人类验证的支持文档，使得检索器和语言模型的评估更加独立和透明。

2. 相关工作

• 深度研究代理：近年来，利用大型语言模型（LLMs）结合网络搜索工具在解决复杂查询方面取得了显著进展。然而，现有的评估方法大多依赖于黑盒网络搜索API，这限制了对检索器和语言模型的独立评估。
• 神经检索：神经检索方法通过将查询和文档编码为密集向量并进行最近邻搜索，显著提高了检索效果。尽管如此，不同检索器对深度研究代理性能的贡献仍需进一步探索。
• 深度检索基准：现有的基准测试（如 NaturalQuestions 和 TriviaQA）主要关注单跳问题，而 BrowseComp 专门设计用于评估需要复杂推理和多轮交互的深度研究系统。BrowseComp-Plus 在此基础上进一步提供了固定语料库，以便进行更公平的比较。

3. BrowseComp-Plus

• 初步：BrowseComp：BrowseComp 包含 1,266 个复杂的事实性问题，旨在评估深度研究代理在交互式和创造性地浏览网络以获取复杂信息方面的能力。然而，它缺乏对检索过程的控制，使得检索器的贡献难以评估。
• 构建文档语料库：为了构建 BrowseComp-Plus 的语料库，作者通过两阶段流程收集证据文档：首先利用 OpenAI 的 o3 模型在线搜索支持答案的网页，然后由人类标注者验证这些文档。此外，通过网络搜索挖掘具有挑战性的负样本，以增加检索的难度。
• 最终语料库统计：经过去重和验证后，BrowseComp-Plus 包含 100,195 个文档和 830 个查询。每个查询平均包含 6.1 个支持文档、76.28 个负样本和 2.9 个金文档。

4. 实验

• 基线：LLM 搜索代理：实验评估了多种商业和开源的大型语言模型（LLMs），包括 gpt-4.1、o3、gpt-5、Sonnet 4、Opus 4、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro、gpt-oss-120B、Qwen3-32B 和 Search-R1-32B。
• 基线：检索器：比较了多种检索方法，包括传统的 BM25 检索器和现代的密集嵌入检索器（如 Qwen3-Embedding 和 ReasonIR）。
• 实验设置：检索器被设置为检索前 k = 5 个搜索结果，每个结果被截断为对应文档的前 512 个标记。
• 评估指标：使用准确率（Accuracy）、召回率（Recall）和搜索调用次数（Search Calls）来评估深度研究系统的端到端性能。此外，还评估了检索器在证据文档检索和金文档检索上的性能，使用 Recall@k 和 nDCG@k 作为指标。
• 实验结果：闭源模型（如 gpt-5）在与 Qwen3-Embedding-8B 检索器配合时表现最佳，准确率达到 70.12%。相比之下，开源模型（如 Qwen3-32B 和 Search-R1-32B）的性能则显著落后。更强的检索器不仅提高了最终答案的准确率，还减少了搜索调用的次数。

5. 未来工作和讨论

论文提出了多个未来研究方向，包括：

• 检索器与代理的联合优化：探索如何联合训练检索器和代理，以提高整体性能。
• 检索器的泛化能力：研究代理在不同检索器之间的泛化能力。
• 检索结果的上下文工程：优化检索结果的呈现方式，以更好地辅助代理进行推理。
• 检索器的实时更新：研究如何动态更新语料库，以适应新信息的加入。
• 多模态检索：扩展检索器以支持多模态文档和查询。
• 用户交互和反馈：引入用户反馈机制，以提高检索的准确性和用户体验。

6. 结论

论文介绍了 BrowseComp-Plus，一个旨在解决现有评估方法中公平性、透明性和可访问性问题的新基准测试。通过提供固定且经过精心策划的文档语料库，BrowseComp-Plus 使得检索器和语言模型的评估更加独立和透明。通过广泛的实验，论文展示了检索器质量对深度研究代理性能的显著影响，并指出了未来研究的方向。

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: Zijian Chen,Xueguang Ma,Shengyao Zhuang,Ping Nie,Kai Zou,Andrew Liu,Joshua Green,Kshama Patel,Ruoxi Meng,Mingyi Su,Sahel Sharifymoghaddam,Yanxi Li,Haoran Hong,Xinyu Shi,Xuye Liu,Nandan Thakur,Crystina Zhang,Luyu Gao,Wenhu Chen,Jimmy Lin

Categories: cs.CL,cs.IR

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.06600.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.06600

Arxiv ID: 2508.06600

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.06600

Published: 2025-08-08T17:55:11Z

Updated: 2025-08-08T17:55:11.000Z

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7. SONAR-LLM: Autoregressive Transformer that Thinks in Sentence Embeddings and Speaks in Tokens

The recently proposed Large Concept Model (LCM) generates text by predicting a sequence of sentence-level embeddings and training with either mean-squared error or diffusion objectives. We present SONAR-LLM, a decoder-only transformer that “thinks” in the same continuous SONAR embedding space, yet is supervised through token-level cross-entropy propagated via the frozen SONAR decoder. This hybrid objective retains the semantic abstraction of LCM while eliminating its diffusion sampler and restoring a likelihood-based training signal. Across model sizes from 39M to 1.3B parameters, SONAR-LLM attains competitive generation quality. We report scaling trends, ablations, benchmark results, and release the complete training code and all pretrained checkpoints to foster reproducibility and future research.

中文摘要

最近提出的大型概念模型（LCM）通过预测句子级嵌入的序列并使用均方误差或扩散目标进行训练来生成文本。我们介绍了SONAR-LLM，这是一种仅解码器的变换器，在同一连续的SONAR嵌入空间内“思考”，但通过通过冻结的SONAR解码器传播的标记级交叉熵进行监督。这种混合目标保留了LCM的语义抽象，同时消除了其扩散采样器，并恢复了基于似然的训练信号。在39M到1.3B参数的模型规模范围内，SONAR-LLM达到了竞争力的生成质量。我们报告了规模趋势、消融实验、基准结果，并发布完整的训练代码和所有预训练检查点，以促进可重复性和未来研究。

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在保持语义抽象的同时提高自回归语言模型的生成效率和训练稳定性。具体来说，它关注以下几个问题：

1. 传统自回归语言模型的局限性：大多数自回归语言模型通过逐词生成文本，这种方式虽然简单，但在处理长序列时会成为吞吐量的瓶颈，导致生成速度慢。

2. Large Concept Model (LCM) 的不足：LCM 通过预测句子级别的嵌入向量来生成文本，虽然解决了长序列生成的延迟问题，但去除了逐词的似然估计，使得优化过程不够稳定。

3. 结合语义抽象和似然估计的挑战：如何在保持语义抽象（通过句子级别的嵌入向量）的同时，恢复基于似然的训练信号，以提高模型的稳定性和生成质量。

4. 模型扩展性和效率：如何设计一个能够在模型规模增大时有效利用参数并保持良好扩展性的模型，同时在推理时具有较高的计算效率，特别是在处理长序列时。

为了解决这些问题，论文提出了 SONAR-LLM，这是一个在句子嵌入空间中进行自回归预测的解码器模型，通过冻结的 SONAR 解码器将连续的嵌入向量映射回离散的词元，从而结合了连续推理和离散监督的优点。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与SONAR-LLM相关的研究领域和具体工作，以下是主要的相关研究：

Token-level自回归模型

• 大型语言模型（LLM）：传统的大型语言模型通过逐词预测来生成文本，使用交叉熵损失进行训练。这些模型继承了Transformer架构，例如GPT系列模型（Brown et al. 2020）。
• MAMBA：一种替代自注意力机制的模型，通过选择性状态空间更新实现线性时间生成，同时保持与Transformer相当的生成质量（Gu et al. 2023）。

基于潜在变量的文本生成器

• 连续和离散的变分自编码器（VAE）：这些模型从潜在代码生成句子，例如Bowman et al. (2016)的工作。
• 向量量化变分自编码器（VQ-VAE）：将句子压缩成短的离散索引序列，并使用自回归先验进行解码（van den Oord et al. 2017）。
• SONAR编码器-解码器：扩展了VQ-VAE的思想，提供了一个涵盖200种语言的多模态、语言无关的句子嵌入空间（Duquenne et al. 2023）。
• Large Concept Model (LCM)：在SONAR嵌入空间上构建自回归先验，并研究了均方误差（MSE）、量化和扩散损失（Barrault et al. 2024）。

扩散和离散去噪模型

• Diffusion-LM：通过去噪连续词嵌入序列来实现可控生成，不受从左到右的约束（Li et al. 2022）。
• 离散去噪扩散概率模型（D3PM）：在离散空间中通过学习逆转噪声过程来进行文本生成（Austin et al. 2021）。
• 改进的训练方法：通过分数熵目标改进训练，缩小了与自回归基线的困惑度差距（Lou et al. 2024）。

流和ODE基础的生成器

• Flow Matching：训练连续归一化流，无需昂贵的模拟，并将扩散作为特殊情况包含在内（Lipman et al. 2023）。
• FLOWSEQ：通过在少数ODE步骤中生成高质量句子，大大加速了采样过程（Hu et al. 2024）。

这些相关研究为SONAR-LLM的设计和实现提供了理论基础和技术支持，特别是在如何处理长序列、如何结合连续和离散的表示、以及如何提高生成效率和训练稳定性等方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出SONAR-LLM（SONAR Large Language Model）来解决上述问题，其核心思想和方法如下：

1. Token-Aware Embedding Objective

• 核心思想：SONAR-LLM通过预测句子级别的嵌入向量（sentence embeddings）来进行文本生成，但与LCM不同的是，它通过冻结的SONAR解码器将这些连续的嵌入向量映射回离散的词元（tokens），并使用逐词的交叉熵损失进行监督。
• 具体实现：模型在训练时，将预测的句子嵌入向量通过冻结的SONAR解码器转换为词元的对数几率（logits），然后计算这些对数几率与真实句子的交叉熵损失。这种设计既保留了语义抽象的优点，又恢复了基于似然的训练信号。

2. Scaling Laws Analysis

• 核心思想：通过分析不同模型规模下的验证损失，评估模型在扩展时的效率和性能。
• 具体实现：论文对不同规模的SONAR-LLM、LLM和LCM进行了验证损失的拟合，发现SONAR-LLM具有良好的扩展性，其扩展指数（scaling exponent）与LCM相当，但优于传统的LLM。这表明SONAR-LLM能够有效地利用增加的模型参数来提高性能。

3. Summarization Evaluation

• 核心思想：通过标准的文本摘要基准测试来评估模型的语义抽象和压缩能力。
• 具体实现：论文在XSum和CNN/DM数据集上对SONAR-LLM进行了评估，结果显示SONAR-LLM在这些任务上的表现优于现有的句子级别的基线模型（如MSE和扩散版LCM），并且与传统的LLM相当或略胜一筹。

4. Inference Efficiency Analysis

• 核心思想：通过理论分析SONAR-LLM在长序列上的推理效率，证明其在处理长序列时的优越性。
• 具体实现：论文比较了SONAR-LLM和标准LLM在不同序列长度下的推理FLOPs（浮点运算次数）。结果表明，对于较短的序列，标准LLM在计算上具有优势，但随着序列长度的增加，SONAR-LLM的效率逐渐超过LLM。这是因为SONAR-LLM将整个句子作为原子单位进行处理，减少了相对于基于词元的模型所需的解码步骤。

5. Reproducible Open-Source Release

• 核心思想：为了促进后续研究和验证结果的可重复性，公开发布所有训练代码、评估脚本和预训练模型检查点。
• 具体实现：论文提供了完整的训练代码和预训练模型检查点的链接，方便其他研究者复现和扩展研究。

总结

通过上述方法，SONAR-LLM在保持语义抽象的同时，恢复了基于似然的训练信号，提高了模型的训练稳定性和生成质量。此外，通过详细的扩展性分析和推理效率分析，证明了SONAR-LLM在处理长序列时的优越性。这些贡献使得SONAR-LLM成为一个有前景的句子级别生成任务的解决方案。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来评估SONAR-LLM的性能和特性：

1. 模型训练与验证损失分析

• 实验目的：评估不同模型规模下的训练效率和验证损失动态。
• 实验方法：训练了不同规模的SONAR-LLM（39M到900M参数），以及对应的LLM、MSE-based LCM和Diffusion-based LCM模型。所有模型都在TINYSTORIES数据集上训练了4个epoch。
• 实验结果：通过拟合经典的扩展定律（scaling law）(L(N) = aN^{-\alpha} + b)，发现SONAR-LLM具有良好的扩展性，其扩展指数（scaling exponent）约为0.569，与LCM相当，但优于传统的LLM。这表明SONAR-LLM能够有效地利用增加的模型参数来提高性能。

2. 生成质量评估

• 实验目的：评估生成文本的语法正确性、创造力、一致性和情节连贯性。
• 实验方法：使用GPT-4o对生成的故事进行评估，包括语法、创造力、一致性和情节连贯性。评估的数据集包含512个生成的故事，使用验证集故事的前两句作为提示。
• 实验结果：SONAR-LLM在语法、创造力、一致性和情节连贯性方面均优于MSE-based LCM和Diffusion-based LCM，接近传统的LLM。

3. 自然语言生成（NLG）指标评估

• 实验目的：评估模型生成文本与参考文本的相似度。
• 实验方法：使用BLEU、ROUGE-L和METEOR等标准NLG指标，评估模型在不同上下文长度（短前缀和长前缀）下的生成质量。评估的数据集包含512个验证集故事。
• 实验结果：SONAR-LLM在所有指标上均接近或略优于传统的LLM，显著优于MSE-based LCM和Diffusion-based LCM。

4. 文本摘要评估

• 实验目的：评估模型在文本摘要任务上的性能。
• 实验方法：预训练了1.3B参数的SONAR-LLM、LLM、MSE-based LCM和Diffusion-based LCM模型，并在XSum和CNN/DM数据集上进行评估。生成的摘要句子数量与参考摘要相同。
• 实验结果：SONAR-LLM在XSum和CNN/DM数据集上的表现优于MSE-based LCM和Diffusion-based LCM，与LLM相当或略胜一筹。具体结果如下表所示：

模型

XSum R-L

XSum MET

CNN/DM R-L

CNN/DM MET

SONAR-LLM

19.3

15.2

16.0

10.4

LLM-beam

18.7

15.4

18.3

16.5

LLM-greedy

18.9

14.9

18.7

14.1

MSE LCM

12.2

8.7

7.6

3.7

Diffusion LCM

12.0

8.3

10.2

5.1

5. 推理效率分析

• 实验目的：评估模型在长序列上的推理效率。
• 实验方法：比较了SONAR-LLM和标准LLM在不同序列长度下的推理FLOPs。假设SONAR-LLM的平均句子长度为60个词元。
• 实验结果：对于较短的序列，标准LLM在计算上具有优势，但随着序列长度的增加，SONAR-LLM的效率逐渐超过LLM。从大约4096个词元开始，SONAR-LLM在推理效率上超过了标准LLM，其总计算成本随着序列长度的增加几乎呈线性增长，直到100万个词元。

总结

通过上述实验，论文全面评估了SONAR-LLM在训练效率、生成质量、文本摘要能力和推理效率方面的性能。实验结果表明，SONAR-LLM在多个方面均优于现有的句子级别基线模型，并且在长序列生成任务上具有显著的效率优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了SONAR-LLM这一创新模型，并在多个方面进行了详细的实验和分析。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. 模型规模和训练资源

• 更大规模的模型：当前实验中SONAR-LLM的最大规模为900M参数，而现代大型语言模型通常具有数十亿甚至数千亿参数。扩展SONAR-LLM到更大规模，可能会进一步提升其性能和泛化能力。
• 更长时间的训练：由于计算资源的限制，SONAR-LLM的训练仅进行了4个epoch。增加训练时间可能会进一步优化模型的性能。
• 超参数调整：更广泛的超参数搜索和调整可能会发现更优的训练策略，从而提高模型的性能。

2. 数据集和任务多样性

• 更多样化的数据集：当前实验主要使用了TINYSTORIES数据集，该数据集相对较小且专注于故事生成。扩展到更多样化的数据集，如新闻文章、科学文献、社交媒体文本等，可以更好地评估SONAR-LLM在不同领域和风格上的表现。
• 更多任务的评估：除了文本摘要和故事生成，SONAR-LLM还可以在其他自然语言处理任务上进行评估，如问答、对话生成、机器翻译等。这将有助于全面了解模型的多功能性和适应性。

3. 生成质量的评估

• 人类评估：虽然论文使用了GPT-4o进行生成质量的评估，但这种方法仍然受到GPT-4o自身局限性的影响。直接的人类评估可以提供更准确和全面的反馈，尤其是在语法、创造力、一致性和情节连贯性方面。
• 定性分析：除了定量的NLG指标评估，还可以进行更深入的定性分析，例如对生成文本的案例研究，以更好地理解模型的优势和不足。

4. 推理效率的优化

• 实际推理效率：虽然理论分析表明SONAR-LLM在长序列上具有优越的推理效率，但在实际应用中，还需要考虑内存使用、并行化和硬件加速等因素。进一步优化模型的推理算法和实现，可能会进一步提高其实际应用中的效率。
• 与其他高效模型的比较：将SONAR-LLM与其他专门设计用于长序列处理的模型（如MAMBA）进行比较，可以更好地了解其在实际应用中的竞争力。

5. 模型的可扩展性和泛化能力

• 跨语言生成：SONAR嵌入空间是多语言的，可以探索SONAR-LLM在跨语言生成任务中的表现，例如多语言文本摘要、翻译等。
• 领域适应性：研究SONAR-LLM在特定领域的适应性，例如医学、法律或技术文档生成，可能需要进一步的领域特定训练和微调。

6. 结合其他技术

• 与扩散模型的结合：虽然SONAR-LLM避免了扩散采样器，但可以探索如何结合扩散模型的优点，例如在生成过程中引入可控的噪声和去噪步骤，以提高生成的多样性和质量。
• 与强化学习的结合：使用强化学习来优化SONAR-LLM的生成过程，例如通过奖励信号来引导模型生成更符合人类偏好的文本。

7. 模型的可解释性和透明度

• 生成过程的可视化：通过可视化SONAR-LLM的生成过程，例如句子嵌入的演变和解码路径，可以更好地理解模型的内部工作机制。
• 模型解释性：研究如何解释SONAR-LLM的决策过程，例如通过注意力机制的分析或特征重要性评估，可以提高模型的透明度和可信度。

这些进一步的探索方向不仅可以帮助优化SONAR-LLM的性能，还可以为未来自然语言处理模型的设计和开发提供有价值的见解。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 SONAR-LLM: Autoregressive Transformer that Thinks in Sentence Embeddings and Speaks in Tokens

作者

Nikita Dragunov, Temurbek Rahmatullaev, Elizaveta Goncharova, Andrey Kuznetsov, Anton Razzhigaev

机构

1. AIRI
2. MSU
3. HSE
4. Innopolis University
5. Skoltech

联系方式

dragunov@airi.net

论文链接

arXiv:2508.05305v1 [cs.CL] 7 Aug 2025

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摘要

本文提出了SONAR-LLM，这是一个自回归Transformer模型，它在SONAR嵌入空间中进行预测，并通过冻结的SONAR解码器将连续的句子嵌入向量映射回离散的词元，从而结合了连续推理和离散监督的优点。该模型在多个模型规模（从39M到1.3B参数）上进行了训练，并在生成质量、扩展性、文本摘要和推理效率方面表现出色。论文还提供了完整的训练代码和预训练模型检查点，以促进可重复性和后续研究。

研究背景

传统的自回归语言模型通过逐词生成文本，虽然简单，但在处理长序列时会成为吞吐量的瓶颈。最近提出的Large Concept Model (LCM)通过预测句子级别的嵌入向量来解决这一问题，但去除了逐词的似然估计，导致优化过程不够稳定。SONAR-LLM旨在结合LCM的语义抽象和似然估计的优点，提高模型的稳定性和生成质量。

研究方法

SONAR-LLM是一个自回归解码器模型，它在SONAR嵌入空间中进行预测，并通过冻结的SONAR解码器将预测的嵌入向量映射回离散的词元。具体方法如下：

1. Token-Aware Embedding Objective：通过冻结的SONAR解码器将预测的句子嵌入向量转换为词元的对数几率，并使用交叉熵损失进行监督。
2. Scaling Laws Analysis：分析不同模型规模下的验证损失，评估模型的扩展性。
3. Summarization Evaluation：在XSum和CNN/DM数据集上评估模型的文本摘要能力。
4. Inference Efficiency Analysis：比较SONAR-LLM和标准LLM在不同序列长度下的推理FLOPs。
5. Reproducible Open-Source Release：公开发布所有训练代码、评估脚本和预训练模型检查点。

实验结果

1. 扩展性分析：SONAR-LLM的扩展指数（scaling exponent）约为0.569，与LCM相当，但优于传统的LLM，表明其能够有效地利用增加的模型参数来提高性能。
2. 生成质量评估：在语法、创造力、一致性和情节连贯性方面，SONAR-LLM优于MSE-based LCM和Diffusion-based LCM，接近传统的LLM。
3. NLG指标评估：在BLEU、ROUGE-L和METEOR等指标上，SONAR-LLM接近或略优于传统的LLM，显著优于MSE-based LCM和Diffusion-based LCM。
4. 文本摘要评估：在XSum和CNN/DM数据集上，SONAR-LLM优于MSE-based LCM和Diffusion-based LCM，与LLM相当或略胜一筹。
5. 推理效率分析：对于较短的序列，标准LLM在计算上具有优势，但随着序列长度的增加，SONAR-LLM的效率逐渐超过LLM，从大约4096个词元开始，SONAR-LLM在推理效率上超过了标准LLM。

结论

SONAR-LLM通过结合连续推理和离散监督的优点，有效地解决了传统自回归语言模型在长序列生成中的瓶颈问题。它在生成质量、扩展性和推理效率方面表现出色，是一个有前景的句子级别生成任务的解决方案。未来的研究可以进一步探索更大规模的模型、更多样化的数据集和任务、以及模型的可解释性和透明度。

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: Nikita Dragunov,Temurbek Rahmatullaev,Elizaveta Goncharova,Andrey Kuznetsov,Anton Razzhigaev

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05305.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05305

Arxiv ID: 2508.05305

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05305

Published: 2025-08-07T12:03:44Z

Updated: 2025-08-07T12:03:44.000Z

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8. UserBench: An Interactive Gym Environment for User-Centric Agents

Large Language Models (LLMs)-based agents have made impressive progress in reasoning and tool use, enabling them to solve complex tasks. However, their ability to proactively collaborate with users, especially when goals are vague, evolving, or indirectly expressed, remains underexplored. To address this gap, we introduce UserBench, a user-centric benchmark designed to evaluate agents in multi-turn, preference-driven interactions. UserBench features simulated users who start with underspecified goals and reveal preferences incrementally, requiring agents to proactively clarify intent and make grounded decisions with tools. Our evaluation of leading open- and closed-source LLMs reveals a significant disconnect between task completion and user alignment. For instance, models provide answers that fully align with all user intents only 20% of the time on average, and even the most advanced models uncover fewer than 30% of all user preferences through active interaction. These results highlight the challenges of building agents that are not just capable task executors, but true collaborative partners. UserBench offers an interactive environment to measure and advance this critical capability.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在与用户交互时的一个关键问题：尽管这些模型在推理、工具使用和复杂任务执行方面取得了显著进展，但它们在主动与用户合作、尤其是面对模糊、动态或间接表达的目标时的能力仍然不足。具体来说，论文指出当前的LLM代理在理解、适应和与任务发起者（用户）协作方面存在局限性，这导致它们在实际应用中难以满足真实用户的需求。

为了解决这一问题，论文提出了一个名为UserBench的用户中心化基准测试环境，旨在评估代理在多轮、偏好驱动的交互中的表现。UserBench通过模拟具有未明确指定目标的用户来测试代理的能力，这些用户会逐步、间接地透露他们的偏好，要求代理主动澄清意图，并通过工具使用做出基于事实的决策。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与UserBench相关的研究工作，这些工作主要集中在用户中心化环境的评估和用户中心化代理设计两个方面。以下是一些关键的相关研究：

用户中心化环境评估

• User Reported Scenarios (Wang et al., 2024a): 该研究通过收集真实用户查询来评估模型是否能够与人类意图对齐，强调了在实际场景中满足用户偏好的重要性。
• Intention-in-Interaction (Qian et al., 2024b): 专注于多意图理解和动态交互，测试代理是否能够在交互过程中整合反馈并处理不断演变的偏好。
• WildBench (Lin et al., 2024): 通过真实用户场景来评估LLMs在“野外”条件下的表现，强调了在实际应用中的性能。
• MINT (Wang et al., 2024b) 和 PrefEval (Zhao et al., 2025): 这些基准测试关注动态、多轮交互，测试代理是否能够随着时间的推移维持用户对齐。
• τ-Bench (Yao et al., 2024) 和 τ2-Bench (Barres et al., 2025): 这些研究提供了多轮交互的测试环境，评估代理在动态交互中的表现。

用户中心化代理设计

• TravelPlanner+ (Singh et al., 2024) 和 PRELUDE (Gao et al., 2024): 这些工作通过构建能够根据用户编辑推断潜在偏好的代理，来实现个性化的响应。
• Apigen (Qian et al., 2023) 和 Apigen-MT (Prabhakar et al., 2025): 这些研究通过模拟代理与人类的互动来生成多轮数据，帮助代理更好地理解用户意图。

这些相关工作为UserBench的设计提供了背景和基础，UserBench通过更全面地模拟用户沟通的三个核心特征（未明确指定、逐步性和间接性），进一步推动了用户中心化代理的研究和评估。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过构建一个名为 UserBench 的用户中心化基准测试环境来解决这个问题。UserBench 的设计和实现围绕以下几个关键方面展开：

1. 数据收集与场景生成

• 核心方面：UserBench 以旅行计划任务为背景，确定了五个核心方面：航班、酒店、公寓、租车和餐厅。
• 数据收集原则：遵循现实性、多样性和隐含性原则，收集了约一百个不同的用户偏好，并为每个偏好设计了多个自然表述的隐含表达。
• 场景生成：通过随机组合这些偏好，生成了4000多个旅行场景，并根据涉及的偏好数量将数据分为三个难度级别。

2. 工具增强

• 工具开发：为每个旅行计划方面开发了相应的工具，模拟数据库搜索功能。这些工具返回预生成的选项，确保结果的一致性和质量。
• 选项生成：每个数据点都关联了一个定制的数据库，包含正确选项（满足所有偏好）、错误选项（违反至少一个偏好）和噪声选项（与查询不相关或不完整）。这些选项混合形成了完整的搜索空间。

3. 环境构建

• 用户模拟：环境模拟了一个“神谕”用户，该用户拥有内部状态（旅行场景、隐含用户偏好和相关选项数据库），并与代理模型进行多轮交互。
• 交互设计：用户在交互过程中逐步、隐含地透露偏好，模拟了用户沟通的三个核心特征：未明确指定、逐步性和间接性。
• 动作类型：提供了一个标准化的交互接口，支持三种类型的动作：搜索（查询旅行计划方面和参数）、行动（与用户沟通，通常通过提问澄清问题）和回答（选择推荐的选项ID）。

4. 实验与评估

• 评估设置：在实验中，作者采用了两种设置：单选设置（模型每个旅行方面只能选择一个选项）和多选设置（模型可以输出多个选项，评估最高奖励的选项）。
• 模型选择：评估了包括 GPT、Claude、Deepseek 和 Gemini 等闭源模型，以及 Qwen3 和 Llama3 等开源模型，模型大小从 8B 到 70B 不等。
• 评估指标：主要评估指标是基于每个旅行方面所选选项质量的标准化分数。此外，还报告了几个辅助指标，如最佳选项存在率、正确选项存在率、有效搜索尝试率、有效行动尝试率和用户偏好揭示率。

5. 结果与分析

• 单选设置更具挑战性：在单选设置下，模型的平均分数比多选设置低约40%，这表明模型在仅有一次选择机会时难以选出最佳或正确的选项。
• 用户偏好揭示率低：即使在多选设置下，模型通过主动查询揭示用户偏好的比例仍然很低，这表明当前模型在交互式地发现用户需求方面存在困难。
• 工具使用与用户理解的差距：尽管顶级模型在有效搜索尝试方面表现良好，但在有效行动尝试方面表现较差，这表明模型在理解用户意图方面存在挑战。

通过这些设计和实验，UserBench 不仅揭示了当前 LLM 代理在用户中心化交互中的局限性，还提供了一个可扩展和模块化的测试环境，用于评估和改进代理在多轮、偏好驱动的用户交互中的表现。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来评估 UserBench 环境中不同模型的表现：

1. 实验设置

• 环境设置：采用 UserBench 环境，模拟旅行计划任务，用户初始目标未明确指定，偏好逐步、隐含地透露。
• 模型选择：包括多种闭源和开源的大型语言模型（LLMs），如 GPT、Claude、Deepseek、Gemini、Qwen3 和 Llama3 等，模型大小从 8B 到 70B。
• 评估设置：在两种设置下评估模型表现：
  • 单选设置：模型每个旅行方面只能选择一个选项。
  • 多选设置：模型可以输出多个选项，评估最高奖励的选项。
• 评估指标：主要指标是基于每个旅行方面所选选项质量的标准化分数。此外，还报告了以下辅助指标：
  • Best Exist Rate：模型选择的选项中包含最佳选项的比例。
  • Correct Exist Rate：模型选择的选项中包含正确选项的比例。
  • Valid Search Attempt (%)：模型的搜索查询在语法上有效的比例。
  • Valid Action Attempt (%)：模型的行动尝试成功探测用户真实偏好的比例。
  • Preference Elicited (%)：在对话中揭示的所有真实用户偏好的比例，包括主动和被动揭示。

2. 实验结果

• 单选设置结果：

  • 模型平均分数在单选设置下比多选设置低约40%，表明模型在仅有一次选择机会时难以选出最佳或正确的选项。
  • GPT-4o 表现最好，平均分数为 0.329，但仍然只有20%的答案完全符合所有用户意图。
  • 即使是最先进的模型，通过主动交互揭示的用户偏好也少于30%。
  • 表3 显示了不同模型在单选设置下的详细结果。

• 多选设置结果：

  • 在多选设置下，模型表现有所提升，但用户偏好揭示率并未显著提高。
  • GPT-4o 在多选设置下表现最好，平均分数为 0.710，但仍然只有65%的方面包含最佳选项。
  • 表4 显示了不同模型在多选设置下的详细结果。

3. 进一步分析

• 难度层级分析：

  • 将测试场景分为易、中、难三个难度层级，基于偏好的复杂性。
  • 结果显示，随着难度增加，模型分数普遍下降，表明 UserBench 的难度分层能够有效反映模型在处理复杂用户交互时的挑战。
  • 图2 展示了不同难度层级下模型的表现。

• 偏好数量分析：

  • 固定旅行方面数量，增加每个方面的偏好数量，模型分数随着偏好数量的增加而下降。
  • 固定总偏好数量，将偏好更均匀地分布在多个方面时，模型表现更好。
  • 图3 和 图4 分别展示了这些分析的结果。

• 时间加权分析：

  • 使用时间加权函数 ( w(i) = \frac{1}{i + 1} ) 来评估模型发现正确或最佳答案的时间效率。
  • 结果显示，GPT-4o 和 Gemini-2.5-Pro 在覆盖范围和时间效率方面表现较好。
  • 表5 展示了时间加权分析的结果。

• 交互轮数分析：

  • 增加交互轮数并不一定导致更好的表现，有些模型在更多轮次的交互中表现甚至下降。
  • 图5 展示了交互轮数对模型表现的影响。

• 采样频率分析：

  • 通过 pass-k 评估采样频率对模型表现的影响。
  • 结果显示，增加采样次数可以提高最高分数，但平均分数变化不大，表明模型依赖于采样运气而非稳健推理。
  • 图6 展示了采样频率对模型表现的影响。

• 选项数量消融研究：

  • 减少错误和噪声选项的数量可以提高模型分数，但即使在减少了约30%的干扰项后，分数提升仍然有限。
  • 表6 展示了选项数量对模型分数的影响。

4. 案例研究

• 论文还提供了几个模型在 UserBench 环境中的具体交互案例，展示了模型在成功和失败场景下的表现。这些案例帮助理解模型在实际交互中的行为和局限性。

这些实验和分析结果揭示了当前 LLM 代理在用户中心化交互中的局限性，并为未来的研究和改进提供了方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在结论部分提出了未来研究方向，以下是一些可以进一步探索的点：

1. 改进代理设计

• 用户意图理解：开发更先进的模型，以更好地理解用户隐含的意图和偏好，尤其是在多轮交互中。这可能涉及改进自然语言理解（NLU）技术和对话管理策略。
• 主动学习策略：研究更有效的主动学习方法，使代理能够更主动地提出澄清问题，以快速准确地揭示用户需求。
• 长期记忆与上下文管理：增强代理的长期记忆和上下文管理能力，使其能够更好地跟踪对话历史和用户偏好，从而在多轮交互中保持连贯性和一致性。

2. 增强 UserBench 环境

• 更多领域和任务：扩展 UserBench 环境，涵盖更多领域和任务类型，以评估代理在更广泛场景中的表现。这将有助于提高模型的泛化能力。
• 动态用户模型：引入更复杂的用户模型，能够根据对话历史动态调整偏好和意图，从而更真实地模拟人类用户的行为。
• 实时反馈机制：增加实时用户反馈机制，使代理能够根据即时反馈调整其策略，提高交互的自然性和有效性。

3. 评估方法改进

• 多维度评估指标：开发更全面的评估指标体系，不仅考虑任务完成度，还评估交互质量、用户满意度、对话流畅性等多维度指标。
• 长期交互评估：研究长期交互的评估方法，关注代理在持续对话中的表现，以及其与用户建立长期合作关系的能力。
• 跨文化评估：考虑不同文化背景下的用户交互模式，评估代理在跨文化环境中的适应性和表现。

4. 强化学习与训练方法

• 强化学习应用：利用强化学习（RL）技术训练代理，通过奖励机制鼓励代理更好地与用户对齐，同时平衡效率和效果。
• 多智能体交互：探索多智能体交互场景，研究代理如何在团队环境中与多个用户或其他代理协作，完成复杂任务。
• 自适应训练策略：开发自适应训练策略，使代理能够根据不同的用户和任务动态调整其训练过程，提高模型的适应性和鲁棒性。

5. 实际应用探索

• 行业应用：将 UserBench 环境和评估方法应用于特定行业，如医疗保健、金融服务或教育，探索如何在实际业务场景中部署和优化用户中心化代理。
• 用户研究：开展用户研究，收集真实用户与代理交互的数据，分析用户需求和行为模式，为模型改进提供实证依据。
• 伦理和社会影响：研究用户中心化代理的伦理和社会影响，确保其设计和应用符合道德标准，促进社会福祉。

这些方向为未来的研究提供了广阔的探索空间，有助于推动用户中心化代理技术的发展，使其更加智能、高效和人性化。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文介绍了 UserBench，这是一个用户中心化的基准测试环境，旨在评估基于大型语言模型（LLMs）的代理在多轮、偏好驱动的交互中的表现。UserBench 通过模拟具有未明确指定目标的用户来测试代理的能力，这些用户会逐步、隐含地透露他们的偏好，要求代理主动澄清意图，并通过工具使用做出基于事实的决策。以下是论文的主要内容总结：

1. 研究背景

• 大型语言模型（LLMs）在复杂推理、代码生成和数学问题解决方面取得了显著进展，但在主动与用户合作、尤其是面对模糊、动态或间接表达的目标时的能力仍然不足。
• 现有的评估主要关注任务执行和工具使用，很少考虑代理是否能够有效解释和与用户意图对齐。

2. UserBench 环境

• 数据收集与场景生成：UserBench 以旅行计划任务为背景，收集了约一百个不同的用户偏好，并为每个偏好设计了多个自然表述的隐含表达。通过随机组合这些偏好，生成了4000多个旅行场景，并根据涉及的偏好数量将数据分为三个难度级别。
• 工具增强：为每个旅行计划方面开发了相应的工具，模拟数据库搜索功能。这些工具返回预生成的选项，确保结果的一致性和质量。
• 环境构建：环境模拟了一个“神谕”用户，该用户拥有内部状态（旅行场景、隐含用户偏好和相关选项数据库），并与代理模型进行多轮交互。用户在交互过程中逐步、隐含地透露偏好，模拟了用户沟通的三个核心特征：未明确指定、逐步性和间接性。
• 交互接口：提供了一个标准化的交互接口，支持三种类型的动作：搜索（查询旅行计划方面和参数）、行动（与用户沟通，通常通过提问澄清问题）和回答（选择推荐的选项ID）。

3. 实验与评估

• 实验设置：在两种设置下评估模型表现：单选设置（模型每个旅行方面只能选择一个选项）和多选设置（模型可以输出多个选项，评估最高奖励的选项）。
• 模型选择：评估了包括 GPT、Claude、Deepseek、Gemini、Qwen3 和 Llama3 等多种闭源和开源的大型语言模型。
• 评估指标：主要指标是基于每个旅行方面所选选项质量的标准化分数。此外，还报告了几个辅助指标，如最佳选项存在率、正确选项存在率、有效搜索尝试率、有效行动尝试率和用户偏好揭示率。
• 实验结果：
  • 单选设置更具挑战性，模型平均分数比多选设置低约40%。
  • 即使是最先进的模型，通过主动交互揭示的用户偏好也少于30%。
  • GPT-4o 在单选设置下表现最好，但仍然只有20%的答案完全符合所有用户意图。
  • 在多选设置下，GPT-4o 表现最好，平均分数为 0.710，但仍然只有65%的方面包含最佳选项。

4. 进一步分析

• 难度层级分析：将测试场景分为易、中、难三个难度层级，基于偏好的复杂性。结果显示，随着难度增加，模型分数普遍下降。
• 偏好数量分析：固定旅行方面数量，增加每个方面的偏好数量，模型分数随着偏好数量的增加而下降。固定总偏好数量，将偏好更均匀地分布在多个方面时，模型表现更好。
• 时间加权分析：使用时间加权函数 ( w(i) = \frac{1}{i + 1} ) 来评估模型发现正确或最佳答案的时间效率。结果显示，GPT-4o 和 Gemini-2.5-Pro 在覆盖范围和时间效率方面表现较好。
• 交互轮数分析：增加交互轮数并不一定导致更好的表现，有些模型在更多轮次的交互中表现甚至下降。
• 采样频率分析：增加采样次数可以提高最高分数，但平均分数变化不大，表明模型依赖于采样运气而非稳健推理。
• 选项数量消融研究：减少错误和噪声选项的数量可以提高模型分数，但即使在减少了约30%的干扰项后，分数提升仍然有限。

5. 结论与未来工作

• UserBench 揭示了当前 LLM 代理在用户中心化交互中的局限性，尤其是在理解用户意图和偏好方面。
• 未来的研究方向包括改进代理设计、增强 UserBench 环境、改进评估方法、应用强化学习和训练方法，以及探索实际应用。

UserBench 提供了一个可扩展和模块化的测试环境，用于评估和改进代理在多轮、偏好驱动的用户交互中的表现，为未来的研究和应用提供了坚实的基础。

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: Cheng Qian,Zuxin Liu,Akshara Prabhakar,Zhiwei Liu,Jianguo Zhang,Haolin Chen,Heng Ji,Weiran Yao,Shelby Heinecke,Silvio Savarese,Caiming Xiong,Huan Wang

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.22034.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2507.22034

Arxiv ID: 2507.22034

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.22034

Published: 2025-07-29T17:34:12Z

Updated: 2025-07-29T17:34:12.000Z

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9. MolmoAct: Action Reasoning Models that can Reason in Space

Reasoning is central to purposeful action, yet most robotic foundation models map perception and instructions directly to control, which limits adaptability, generalization, and semantic grounding. We introduce Action Reasoning Models (ARMs), a class of vision-language-action models that integrate perception, planning, and control through a structured three-stage pipeline. Our model, MolmoAct, encodes observations and instructions into depth-aware perception tokens, generates mid-level spatial plans as editable trajectory traces, and predicts precise low-level actions, enabling explainable and steerable behavior. MolmoAct-7B-D achieves strong performance across simulation and real-world settings: 70.5% zero-shot accuracy on SimplerEnv Visual Matching tasks, surpassing closed-source Pi-0 and GR00T N1; 86.6% average success on LIBERO, including an additional 6.3% gain over ThinkAct on long-horizon tasks; and in real-world fine-tuning, an additional 10% (single-arm) and an additional 22.7% (bimanual) task progression over Pi-0-FAST. It also outperforms baselines by an additional 23.3% on out-of-distribution generalization and achieves top human-preference scores for open-ended instruction following and trajectory steering. Furthermore, we release, for the first time, the MolmoAct Dataset — a mid-training robot dataset comprising over 10,000 high quality robot trajectories across diverse scenarios and tasks. Training with this dataset yields an average 5.5% improvement in general performance over the base model. We release all model weights, training code, our collected dataset, and our action reasoning dataset, establishing MolmoAct as both a state-of-the-art robotics foundation model and an open blueprint for building ARMs that transform perception into purposeful action through structured reasoning. Blogpost: https://allenai.org/blog/molmoact

中文摘要

推理是有目的行动的核心，但大多数机器人基础模型直接将感知和指令映射到控制上，这限制了适应性、概括性和语义基础。我们引入了动作推理模型（ARMs），这是一类融合了感知、规划和控制的视觉-语言-行动模型，通过结构化的三阶段管道进行整合。我们的模型MolmoAct，将观察和指令编码为深度感知标记，生成可编辑轨迹的中级空间计划，并预测精确的低级动作，从而实现可解释和可引导的行为。MolmoAct-7B-D在模拟和现实世界设置中表现出色：在SimPerEnv视觉匹配任务中实现70.5%的零样本准确率，超越闭源的Pi-0和GR00T N1；在LIBERO上平均成功率为86.6%，在长时间任务上比ThinkAct增益6.3%；在现实世界微调中，相比Pi-0-FAST，单臂任务进展额外提高10%，双臂任务进展额外提高22.7%。它在分布外泛化方面也比基线高出23.3%，并在开放式指令遵循和轨迹引导中获得最佳人类偏好评分。此外，我们首次发布了MolmoAct数据集——一个中期训练的机器人数据集，包含超过10,000条高质量的机器人轨迹，覆盖多种场景和任务。使用该数据集进行培训，使基础模型的总体性能平均提升5.5%。我们发布了所有模型权重、训练代码、收集的数据集以及我们的动作推理数据集，确立了MolmoAct作为一个尖端的机器人基础模型和构建将感知转化为有目的行动的动作推理模型的开放蓝图。博客文章：https://allenai.org/blog/molmoact

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让机器人通过推理来实现有目的的行动的问题。具体来说，它旨在克服现有机器人基础模型的局限性，这些模型通常直接将感知和指令映射到控制命令，限制了机器人的适应性、泛化能力和语义基础。论文介绍了一种新型的行动推理模型（Action Reasoning Models, ARMs），这类模型通过一个结构化的三阶段流程整合感知、规划和控制，使得机器人能够像人类一样在行动前进行推理，从而实现更加连贯、可适应和可解释的行为。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与机器人推理、规划和控制相关的研究方向，以下是一些关键的相关研究领域和具体工作：

机器人推理和规划

• Chain-of-Thought (CoT) 推理：在语言模型中，CoT 推理通过逐步推理来解决复杂问题，已被证明能显著提升模型性能。这种思想也被引入到视觉语言模型中，通过多模态 CoT 来处理视觉信息。例如，ECoT、CoT-VLA 和 RAD 等工作探索了如何将推理能力整合到机器人控制中。
• 视觉语言模型（VLM）：VLMs 通过结合视觉和语言信息来增强机器人的感知和推理能力。例如，Molmo 和 Pixmo 提供了开放权重和开放数据的多模态模型，用于机器人控制。
• 视觉语言动作（VLA）模型：VLA 模型将视觉、语言和动作结合起来，使机器人能够根据语言指令执行任务。例如，OpenVLA、SpatialVLA 和 ThinkAct 等模型通过不同的方法将语言指令转化为机器人动作。

机器人动作控制

• 动作标记化：为了使机器人能够精确控制动作，一些工作提出了动作标记化的方法，如 Fast 和 RT-Trajectory，这些方法通过将动作空间离散化来简化控制问题。
• 动作规划：一些研究关注于如何生成中间的动作规划表示，例如 Emma-X 和 Magma，这些模型通过生成轨迹追踪或空间运动坐标来指导机器人动作。

机器人泛化和适应性

• 数据集和模型泛化：为了提高机器人模型的泛化能力，研究者们收集了大规模的机器人数据集，如 BridgeData V2、BC-Z 和 RT-1。这些数据集被用于训练能够适应不同任务、场景和机器人形态的通用模型。
• 轻量级微调：为了快速适应新任务，一些工作提出了轻量级的微调方法，如 LoRA，这些方法通过少量的梯度步骤来调整预训练模型，使其能够快速适应新任务。

机器人交互和可解释性

• 政策可解释性：一些研究关注于如何使机器人的决策过程更加可解释，例如通过生成中间的视觉或语言表示来展示模型的推理过程。
• 用户交互：为了提高人机交互的效率，一些工作探索了如何通过语言或视觉提示来指导机器人行为。例如，HAMSTER 和 RT-Trajectory 提供了基于语言或视觉轨迹的交互式控制方法。

这些相关研究为 MolmoAct 的提出提供了理论基础和技术支持，MolmoAct 在这些研究的基础上，通过整合深度感知、视觉推理轨迹和动作预测，实现了更加结构化和可解释的机器人控制。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种新型的行动推理模型（Action Reasoning Models, ARMs）来解决机器人如何通过推理实现有目的的行动的问题。具体来说，论文介绍了一个名为 MolmoAct 的模型，它通过以下方式解决了这一问题：

1. 结构化的三阶段推理流程

MolmoAct 采用了一个结构化的三阶段推理流程，将感知、规划和控制紧密结合在一起。这三个阶段分别是：

• 深度感知阶段：模型首先将观察到的图像和指令编码成深度感知标记（Depth Perception Tokens），这些标记能够捕捉场景的三维结构。
• 视觉推理阶段：基于深度感知标记，模型生成一个视觉推理轨迹（Visual Reasoning Trace Tokens），这个轨迹表示机器人末端执行器在图像平面上的预期运动路径。
• 动作预测阶段：最后，模型根据深度感知标记和视觉推理轨迹，预测出精确的低层次动作标记（Action Tokens），这些动作标记直接控制机器人的运动。

2. 深度感知和视觉推理

• 深度感知标记：为了更好地理解三维环境，MolmoAct 引入了深度感知标记。这些标记通过一个预训练的深度估计器生成，能够将深度信息编码成离散的标记序列。这种深度感知能力使得模型在三维空间中的动作更加准确。
• 视觉推理轨迹：模型通过生成视觉推理轨迹来规划动作路径。这些轨迹是基于图像的，能够直观地表示机器人末端执行器的运动方向和目标位置。这种基于图像的规划方式比纯语言描述更加精确和直观。

3. 动作的可解释性和可操控性

• 可解释性：MolmoAct 的每个推理阶段都可以独立解码，生成深度图、轨迹图和实际动作，使得模型的决策过程更加透明和可解释。
• 可操控性：模型允许用户通过在图像上绘制轨迹来直接指导机器人的动作，这种方式比纯语言指令更加精确和可靠。用户可以通过编辑轨迹来调整机器人的行为，增强了人机交互的灵活性。

4. 数据集和训练方法

• MolmoAct 数据集：为了提高模型的泛化能力和适应性，作者收集了一个包含超过 10,000 条高质量机器人轨迹的中等训练数据集（MolmoAct Dataset）。这些数据涵盖了多种场景和任务，有助于模型学习多样化的动作模式。
• 训练方法：MolmoAct 的训练分为三个阶段：
  • 预训练：在预训练阶段，模型在包含动作推理数据、辅助机器人数据和多模态网络数据的混合数据集上进行训练。
  • 中等训练：在中等训练阶段，模型在 MolmoAct 数据集上进行训练，进一步提升其在家庭环境中的操作性能。
  • 后训练：在后训练阶段，模型针对特定的下游任务和机器人形态进行微调，以快速适应新任务。

5. 实验验证

论文通过一系列实验验证了 MolmoAct 的性能，包括在模拟环境和真实世界中的任务执行、对新任务的适应能力、泛化能力以及对语言指令的遵循能力。实验结果表明，MolmoAct 在多个基准测试中均优于现有的机器人基础模型，并且在真实世界中的表现尤为突出。

通过上述方法，MolmoAct 成功地将感知、规划和控制整合在一起，通过结构化的推理流程实现了更加连贯、可适应和可解释的机器人行为。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了一系列实验，旨在全面评估 MolmoAct 模型在不同场景下的性能和能力。以下是主要的实验设置和结果：

1. 预训练模型的评估（Pre-trained Model Evaluation）

• 实验目标：评估 MolmoAct 在预训练后，未经任何特定任务微调的情况下，对与训练数据分布相同任务的性能。
• 实验设置：使用 SimplerEnv 基准测试，特别是 Google Robot 的视觉匹配任务，与多个现有模型进行比较。
• 实验结果：MolmoAct 在零样本（zero-shot）情况下达到了 70.5% 的准确率，超越了包括 GR00T N1、π0、π0-FAST 和 Magma 在内的基线模型。经过在 RT-1 数据子集上的微调后，准确率进一步提高到 71.6%，超过了 Magma 3.2%。

2. 快速微调的效率（Efficiency of MolmoAct Fine-tuning）

• 实验目标：评估 MolmoAct 在经过轻量级微调后，对新任务和机器人形态的适应能力。
• 实验设置：
  • 模拟环境：在 LIBERO 基准测试上进行评估，该测试包含多种机器人操作任务，分为空间推理、目标抽象和长视域规划等子集。
  • 真实世界：在单臂和双臂 Franka 机器人上进行评估，任务包括 Put_Bowl_in_Sink、Wipe_Table、Table_Bussing、Set_Table、Lift_Box 和 Fold_Towel。
• 实验结果：
  • 在 LIBERO 基准测试中，MolmoAct 达到了 86.6% 的平均成功率，尤其是在长视域任务（LIBERO-Long）中，比第二名 ThinkAct 高出 6.3%。
  • 在真实世界任务中，MolmoAct 在单臂任务上平均比 π0-FAST 高出 10%，在双臂任务上高出 22.7%。

3. 超出分布的泛化能力（Out-of-Distribution Generalization）

• 实验目标：评估 MolmoAct 在超出训练数据分布的情况下的泛化能力。
• 实验设置：
  • 模拟环境：使用 SimplerEnv 的变体聚合协议，通过改变光照、纹理和相机视角引入分布偏移。
  • 真实世界：在单臂 Franka 机器人上进行多任务设置，涉及三种物体和两种不同颜色的盘子，测试语言变化、空间变化、干扰物和新物体等条件。
• 实验结果：
  • 在模拟环境中，经过微调的 MolmoAct 在变体聚合任务上达到了 72.1% 的准确率，超过了所有基线模型，比第二名 RT-2-X 高出 7.8%。
  • 在真实世界中，MolmoAct 在所有泛化轴上均超过基线模型，平均比 π0-FAST 高出 23.3%。

4. MolmoAct 数据集的影响（Effect of the MolmoAct Dataset）

• 实验目标：评估使用 MolmoAct 数据集进行中等训练对模型性能的影响。
• 实验设置：在三个真实世界任务（close_lid、rotate_pot 和 pour_tea）上进行实验，比较使用和未使用 MolmoAct 数据集训练的 MolmoAct 模型。
• 实验结果：使用 MolmoAct 数据集训练的模型在所有任务上的表现平均比未使用该数据集的模型高出 5.5%，表明中等训练可以带来约 5% 的性能提升。

5. 语言指令遵循（Instruction Following）

• 实验目标：评估 MolmoAct 遵循自然语言指令的能力。
• 实验设置：在 SimplerEnv 环境中执行开放性指令，并在互联网上收集的图像上生成视觉轨迹。
• 实验结果：
  • 在模拟指令遵循任务中，MolmoAct 的 Elo 评分超过了 SpatialVLA 和 OpenVLA，分别高出 109 分和更多。
  • 在视觉轨迹任务中，MolmoAct 的 Elo 评分显著高于 Gemini-2.5-Flash、GPT-4o 和 HAMSTER，显示出强大的空间执行和语言基础推理能力。

6. 可操控性（Steerability）

• 实验目标：评估 MolmoAct 在初始语言指令模糊时，通过视觉轨迹输入进行操控的能力。
• 实验设置：设置了一个“拿起碗”的任务，模型接受两种不同的语言指令进行训练，然后在测试时使用视觉轨迹草图来引导模型。
• 实验结果：MolmoAct 通过视觉轨迹输入的操控成功率为 75%，比通过开放性自然语言指令操控高出 33%，显示出更强的用户指令响应能力。

这些实验全面展示了 MolmoAct 在模拟和真实世界环境中的性能，包括其预训练能力、快速适应新任务的能力、泛化能力、对语言指令的遵循能力以及通过视觉轨迹进行操控的能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 MolmoAct 在多个方面取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索和改进的点。以下是一些潜在的研究方向：

1. 多模态交互的进一步优化

• 研究方向：探索更复杂的多模态交互方式，例如结合语音、手势和视觉信息来指导机器人行为。
• 潜在方法：开发能够同时处理语音、手势和视觉输入的模型，通过多模态融合技术提高模型的交互能力和适应性。

2. 长期任务和复杂环境中的性能

• 研究方向：评估和改进 MolmoAct 在长期任务和复杂环境中的表现，特别是在动态变化的环境中。
• 潜在方法：引入环境动态建模和长期规划机制，使模型能够更好地适应环境变化并完成长期任务。

3. 与其他机器学习技术的结合

• 研究方向：探索 MolmoAct 与其他先进机器学习技术（如强化学习、元学习）的结合，以进一步提升模型的泛化能力和适应性。
• 潜在方法：开发混合学习框架，结合监督学习、强化学习和元学习，使模型能够在不同任务和环境中快速学习和适应。

4. 模型的可扩展性和效率

• 研究方向：提高 MolmoAct 的可扩展性和计算效率，使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的任务。
• 潜在方法：优化模型架构和训练流程，采用更高效的计算策略，如分布式训练和模型压缩。

5. 跨领域和跨任务的泛化能力

• 研究方向：进一步研究 MolmoAct 在跨领域和跨任务中的泛化能力，特别是在未见过的场景和任务中的表现。
• 潜在方法：开发更通用的特征表示和推理机制，使模型能够更好地泛化到新的任务和环境中。

6. 模型的可解释性和透明度

• 研究方向：提高 MolmoAct 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。
• 潜在方法：开发可视化工具和解释方法，帮助用户理解模型的推理步骤和决策依据。

7. 与其他机器人系统的集成

• 研究方向：探索 MolmoAct 与其他机器人系统（如无人机、移动机器人）的集成，以实现更广泛的应用。
• 潜在方法：开发通用的接口和协议，使 MolmoAct 能够与不同类型的机器人系统无缝集成。

8. 长期学习和持续改进

• 研究方向：研究如何使 MolmoAct 在长期运行中不断学习和改进，以适应不断变化的任务和环境。
• 潜在方法：引入在线学习和持续学习机制，使模型能够根据新的数据和反馈进行自我更新和优化。

9. 安全性和可靠性

• 研究方向：确保 MolmoAct 在实际应用中的安全性和可靠性，特别是在涉及人类安全的场景中。
• 潜在方法：开发安全机制和故障检测系统，确保模型在出现异常情况时能够安全地停止或调整行为。

10. 多机器人协作

• 研究方向：探索 MolmoAct 在多机器人协作中的应用，使多个机器人能够协同完成复杂任务。
• 潜在方法：开发多机器人协作机制和通信协议，使 MolmoAct 能够在多机器人系统中有效地分配任务和协调行动。

这些方向不仅能够进一步提升 MolmoAct 的性能和应用范围，还可能为机器人技术和人工智能领域带来新的突破和进展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了一个名为 MolmoAct 的新型机器人行动推理模型（Action Reasoning Models, ARMs），它通过结构化的三阶段推理流程整合感知、规划和控制，使机器人能够像人类一样在行动前进行推理。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 机器人需要通过推理来进行有目的的行动，但现有的机器人基础模型通常直接将感知和指令映射到控制命令，限制了机器人的适应性、泛化能力和语义基础。
• 作者提出了一种新的行动推理模型（ARMs），通过结构化的三阶段流程（感知、规划、控制）来实现更加连贯、可适应和可解释的机器人行为。

MolmoAct 模型

• 结构化三阶段推理：
  1. 深度感知阶段：将观察到的图像和指令编码成深度感知标记（Depth Perception Tokens），捕捉场景的三维结构。
  2. 视觉推理阶段：生成视觉推理轨迹（Visual Reasoning Trace Tokens），表示机器人末端执行器在图像平面上的预期运动路径。
  3. 动作预测阶段：根据深度感知标记和视觉推理轨迹，预测精确的低层次动作标记（Action Tokens），直接控制机器人的运动。
• 数据集和训练：
  • MolmoAct 数据集：包含超过 10,000 条高质量机器人轨迹，涵盖多种场景和任务。
  • 训练流程：分为预训练、中等训练和后训练三个阶段，以提高模型的泛化能力和适应性。

实验评估

• 预训练模型的评估：在 SimplerEnv 基准测试中，MolmoAct 在零样本情况下达到了 70.5% 的准确率，经过微调后提高到 71.6%，超过了多个现有模型。
• 快速微调的效率：在 LIBERO 基准测试和真实世界任务中，MolmoAct 在单臂和双臂任务上均表现出色，分别比 π0-FAST 高出 10% 和 22.7%。
• 超出分布的泛化能力：在模拟和真实世界环境中，MolmoAct 在多种泛化条件下均超过基线模型，平均提升 23.3%。
• MolmoAct 数据集的影响：中等训练使模型性能平均提升 5.5%。
• 语言指令遵循：在模拟和真实世界任务中，MolmoAct 在遵循自然语言指令方面表现出色，Elo 评分超过其他模型。
• 可操控性：通过视觉轨迹输入，MolmoAct 的操控成功率达到了 75%，比通过语言指令高出 33%。

结论

MolmoAct 通过结构化的推理流程和深度感知、视觉推理轨迹实现了更加连贯、可适应和可解释的机器人行为。实验结果表明，MolmoAct 在多个基准测试中均优于现有模型，并且在真实世界任务中表现出色。作者还发布了所有模型权重、训练代码和数据集，以促进社区驱动的研究和开发。

未来工作

• 探索更复杂的多模态交互方式。
• 提高模型在长期任务和复杂环境中的表现。
• 结合强化学习和元学习技术。
• 提高模型的可扩展性和计算效率。
• 研究模型在跨领域和跨任务中的泛化能力。
• 提高模型的可解释性和透明度。
• 探索与其他机器人系统的集成。
• 研究模型在长期运行中的持续学习和改进。
• 确保模型的安全性和可靠性。
• 探索多机器人协作的应用。

MolmoAct 为机器人技术和人工智能领域提供了一个新的研究方向，展示了通过结构化推理实现机器人行为的潜力。

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: Jason Lee,Jiafei Duan,Haoquan Fang,Yuquan Deng,Shuo Liu,Boyang Li,Bohan Fang,Jieyu Zhang,Yi Ru Wang,Sangho Lee,Winson Han,Wilbert Pumacay,Angelica Wu,Rose Hendrix,Karen Farley,Eli VanderBilt,Ali Farhadi,Dieter Fox,Ranjay Krishna

Categories: cs.RO

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07917.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07917

Arxiv ID: 2508.07917

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07917

Published: 2025-08-11T12:32:45Z

Updated: 2025-08-11T12:32:45.000Z

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10. OmniEAR: Benchmarking Agent Reasoning in Embodied Tasks

Large language models excel at abstract reasoning but their capacity for embodied agent reasoning remains largely unexplored. We present OmniEAR, a comprehensive framework for evaluating how language models reason about physical interactions, tool usage, and multi-agent coordination in embodied tasks. Unlike existing benchmarks that provide predefined tool sets or explicit collaboration directives, OmniEAR requires agents to dynamically acquire capabilities and autonomously determine coordination strategies based on task demands. Through text-based environment representation, we model continuous physical properties and complex spatial relationships across 1,500 scenarios spanning household and industrial domains. Our systematic evaluation reveals severe performance degradation when models must reason from constraints: while achieving 85-96% success with explicit instructions, performance drops to 56-85% for tool reasoning and 63-85% for implicit collaboration, with compound tasks showing over 50% failure rates. Surprisingly, complete environmental information degrades coordination performance, indicating models cannot filter task-relevant constraints. Fine-tuning improves single-agent tasks dramatically (0.6% to 76.3%) but yields minimal multi-agent gains (1.5% to 5.5%), exposing fundamental architectural limitations. These findings demonstrate that embodied reasoning poses fundamentally different challenges than current models can address, establishing OmniEAR as a rigorous benchmark for evaluating and advancing embodied AI systems. Our code and data are included in the supplementary materials and will be open-sourced upon acceptance.

中文摘要

大型语言模型在抽象推理方面表现出色，但它们作为具身代理的推理能力仍然在很大程度上未被探索。我们提出了OmniEAR，这是一个全面的框架，用于评估语言模型如何推理物理交互、工具使用和多代理协调在具身任务中的表现。与现有的提供预定义工具集或明确协作指令的基准不同，OmniEAR要求代理根据任务需求动态获取能力并自主确定协调策略。通过基于文本的环境表示，我们建模了1500个场景中连续的物理属性和复杂的空间关系，涵盖家庭和工业领域。我们的系统评估显示，当模型必须从约束条件中推理时，性能严重下降：在明确指令下成功率达到85-96%，但对于工具推理性能下降到56-85%，对于隐性协作降到63-85%，复合任务的失败率超过50%。令人惊讶的是，完整的环境信息会降低协调性能，表明模型无法过滤出与任务相关的约束条件。微调显著改善了单代理任务的表现（从0.6%提高到76.3%），但对多代理的提升却微乎其微（从1.5%提高到5.5%），暴露出根本性的架构局限性。这些发现表明，具身推理提出了与当前模型能够解决的根本不同的挑战，为评估和推进具身人工智能系统建立了OmniEAR这一严格的基准。我们的代码和数据包含在补充材料中，并将在接受后开源。

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：如何评估大型语言模型在具身任务中的推理能力，特别是在理解物理交互、工具使用和多智能体协调方面的能力。

具体来说，当前的大型语言模型在抽象推理任务中表现出色，但在具身环境中进行推理的能力仍然未知。具身任务要求智能体理解物体属性如何影响可能的动作、识别自身能力不足何时需要工具辅助以及何时需要与其他智能体协作。这些推理能力与抽象问题解决有本质区别，因为它们需要理解现实世界交互的物理原理。然而，现有的评估方法未能捕捉到这种具身推理的复杂性，无法评估模型是否真正理解了物理约束和任务需求之间的关系。

为了解决这一问题，论文提出了 OmniEAR 框架，旨在通过设计需要动态获取能力和自主确定协调策略的场景，来评估模型是否真正理解了具身交互的基本原则。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与具身智能（embodied intelligence）相关的研究工作，这些工作主要集中在具身任务的基准测试、工具使用和多智能体协作等方面。以下是一些关键的相关研究：

具身任务基准测试

• ALFRED (Shridhar et al., 2020): 提供了关于日常任务的指令遵循任务评估的基础标准，但其物理属性建模主要采用离散状态表示，例如门的开关操作和物体的拾取/放置，对于重量、硬度和温度等连续属性的推理能力有限。
• BEHAVIOR-1K (Li et al., 2024a): 扩展了覆盖范围，包含1000个日常活动场景，但同样采用离散状态表示，缺乏对连续物理属性的推理需求。
• Habitat 3.0 (Puig et al., 2023): 提供了一个用于人类、化身和机器人共存的环境，支持多种任务，但主要关注导航和交互任务，对物理属性的推理需求较少。

具身工具使用

• RoCo (Mandi et al., 2024): 关注低层次的操纵技能，如抓取精度，但缺乏对动态工具获取能力的评估。
• PARTNR (Chang et al., 2024): 采用预定义的工具配置，评估高层次的规划能力，但行动空间在任务初始化时固定，无法评估基于任务需求的动态工具推理能力。

多智能体协作

• TDW-MAT (Zhang et al., 2024): 通过负载容量约束创建协作场景，但依赖于效率优化来驱动多智能体参与，而非基于物理约束的协作需求。
• EmbodiedBench (Yang et al., 2025): 关注任务分配和执行优化，但同样依赖于效率驱动的协作，而非基于物理约束的协作需求。

其他相关工作

• Voyager (Wang et al., 2023): 提出了一个基于大型语言模型的开放性具身智能代理，强调了在复杂环境中进行长期规划和推理的能力。
• Socratic Models (Zeng et al., 2022): 探讨了如何通过语言模型进行零样本多模态推理，强调了语言和视觉信息的结合在具身智能中的重要性。
• Machine Theory of Mind (Rabinowitz et al., 2018): 提出了机器理论模型，用于模拟和理解其他智能体的心理状态，这在多智能体协作中尤为重要。

这些相关研究为 OmniEAR 框架的提出提供了背景和基础，但 OmniEAR 通过引入连续物理属性推理、动态工具获取机制和基于物理约束的隐式协作设计，填补了现有评估方法的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决评估大型语言模型在具身任务中的推理能力这一问题，论文提出了 OmniEAR 框架，该框架通过以下三个关键组件来实现对具身推理能力的全面评估：

1. EAR-Sim: 高效环境模拟

EAR-Sim 是一个基于文本的环境模拟器，能够高效地建模复杂的物理属性和空间关系。它通过以下方式实现：

• 环境表示：将具身环境形式化为有向图 ( G_t = (V_t, E_t, A_t) )，其中节点集 ( V_t ) 包括空间节点（房间和区域）、物体节点和智能体节点，边集 ( E_t ) 编码空间关系，属性字典 ( A_t ) 存储连续的物理属性（如重量、温度、材料组成等）。
• 动态能力管理：引入动态工具-能力绑定系统，允许智能体通过获取工具来扩展其行动空间。当智能体抓取工具时，系统会动态地将工具的能力绑定到智能体的行动集中，释放工具时则自动解绑。
• 自然涌现的协作：支持基于物理约束的协作，而非预定义的协作协议。当智能体尝试执行超出其能力范围的动作时，系统允许智能体发起协作请求，并协调联合行动。

2. 自动化基准生成

为了生成多样化且物理上一致的场景，论文提出了一个四阶段的自动化基准生成流程：

• 场景生成：从互联网语料库中提取语义种子，引导神经生成器创建结构化的环境描述，包括物体、空间布局和智能体配置。
• 任务生成：基于场景结构提取可行的动作，然后生成与物理可能性锚定的指令，确保生成的任务既具有创造性又可解。
• 评估逻辑和轨迹：自动解析指令和场景，提取成功所需的最小状态变化，生成目标谓词集 ( G_{goal} )。同时，使用具有完整环境知识的 oracle 代理生成专家轨迹，提供高质量的演示。
• 质量保证：通过多层验证（包括结构一致性、物理可行性和逻辑连贯性检查）和人工评估，确保所有任务既具有挑战性又可解。

3. EAR-Bench: 系统评估

EAR-Bench 是一个包含 1500 个场景的基准测试，覆盖家庭和工业领域，包含 64,057 个具有丰富物理属性的交互式物体。评估矩阵跨越单智能体和多智能体任务，按认知复杂性分为三个层次：

• 单智能体任务：
  • 直接命令：简单的指令遵循任务，如“将杯子放在桌子上”。
  • 属性推理：需要比较连续属性以识别目标的任务，如“移动最重的杯子”。
  • 工具使用：需要识别能力缺口并获取适当工具的任务，如“清洁桌子”。
  • 复合推理：结合多个挑战的任务，如“清洁最重的桌子”。
• 多智能体任务：
  • 显式协作：提供明确协作指令的任务，如“Agent A 和 Agent B 协作打开沉重的柜子”。
  • 隐式协作：需要智能体自主识别任务超出个体能力并协作的任务，如“将餐桌移到储藏室”。
  • 复合协作：结合所有元素的任务，如“协作修理故障的电视”。

评估方法

论文对九个代表性模型进行了系统评估，这些模型涵盖了三种架构范式，包括闭源模型（如 GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash）、开源基础模型（如 Deepseek-V3 和 Qwen2.5 系列）以及推理专业模型（如 Deepseek-R1 和 QwQ-32B）。评估结果显示，当模型需要从物理约束中推理时，性能显著下降，特别是在工具使用和隐式协作任务中。此外，论文还探讨了模型规模、架构选择、环境信息呈现和训练方法对具身推理能力的影响。

关键结论

• 性能退化：在从明确指令到基于约束的推理任务中，模型性能从超过 85% 下降到低于 65%。
• 模型规模和推理能力：直接命令和工具使用任务的性能随着模型规模的增加而显著提高，但属性推理和复合推理任务的性能在 72B 参数以上趋于平稳。
• 环境信息的影响：完整的环境信息会降低隐式协作任务的性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。
• 微调效果：虽然微调可以显著提高单智能体任务的性能，但在多智能体任务中效果有限，表明当前模型架构在多智能体协调推理方面存在根本限制。

通过这些方法，OmniEAR 框架不仅揭示了当前语言模型在具身推理方面的根本局限性，还为开发下一代具身 AI 系统提供了严格的评估平台。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了系统性的实验来评估当前大型语言模型（LLMs）在具身任务中的推理能力。实验主要围绕以下几个方面展开：

1. 模型选择

论文选择了九个代表性模型，涵盖了三种架构范式：

• 闭源模型：GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash。
• 开源基础模型：Deepseek-V3（671B 参数）、Qwen2.5 系列（3B、7B、72B 参数）和 Llama3.1-8B。
• 推理专业模型：Deepseek-R1 和 QwQ-32B。

2. 评估协议

所有模型在相同的评估协议下进行测试，以确保公平比较：

• 部分可观测性：智能体必须探索环境以发现物体的位置和属性，反映现实部署条件。
• 任务类别：测试了 2800 个测试场景，涵盖七个任务类别（直接命令、工具使用、属性推理、复合推理、显式协作、隐式协作、复合协作），每个任务类别进行三次独立运行以确保统计可靠性。
• 标准化提示：所有模型使用相同的提示、环境描述和行动词汇表，工具依赖行动根据上下文动态启用。

3. 微调配置

为了评估监督学习是否能够解决推理限制，论文对 Qwen2.5-3B 模型进行了微调：

• 数据收集：从 Qwen2.5-72B 模型中收集了 1942 个成功的演示，过滤出最优行动序列，生成了 20346 个指令-行动对。
• 训练：使用标准的因果语言模型目标进行训练，采用 4 个 NVIDIA A100 GPU，有效批量大小为 64，学习率为 1.0e-5，使用余弦衰减学习率调度器，训练周期为 3。

4. 部署配置

模型在两种配置下进行评估：

• 单智能体场景：测试个体推理能力，不涉及协作复杂性。
• 多智能体场景：采用集中式协调，一个模型控制所有智能体，具有完整的状态可见性，隔离协作推理与通信挑战。

5. 主要结果

实验结果揭示了模型在不同任务类别中的表现，主要发现包括：

• 任务复杂性层次：从直接命令（85.2-96.6% 成功率）到复合协作任务（32.0-48.5% 成功率），成功率系统性下降。
• 模型规模与推理能力：直接命令和工具使用任务的性能随着模型规模的增加而显著提高，但属性推理和复合推理任务的性能在 72B 参数以上趋于平稳。
• 环境信息的影响：完整的环境信息会降低隐式协作任务的性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。
• 微调效果：虽然微调可以显著提高单智能体任务的性能（从 0.6% 提高到 76.3%），但在多智能体任务中效果有限（从 1.5% 提高到 5.5%），表明当前模型架构在多智能体协调推理方面存在根本限制。

6. 详细分析

论文还进行了详细的分析，以理解影响模型性能的因素，并识别特定的能力瓶颈：

• 环境表示的影响：通过比较有无世界图（World Graph）增强的性能，发现工具使用任务受益最大，而隐式协作任务表现下降，表明信息过载可能对协作推理产生负面影响。
• 计算效率权衡：分析了不同模型架构的计算成本与性能之间的关系，发现推理专业模型通过增加计算开销来实现更高的性能。
• 执行效率分析：通过比较模型解决方案与专家演示的相对步数比（RSR），发现多智能体任务的执行效率较低且方差较大，表明当前模型缺乏自适应协调机制。

这些实验和分析为理解当前语言模型在具身推理任务中的表现提供了深入的见解，并揭示了进一步发展具身 AI 系统的关键方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 OmniEAR 框架，通过一系列实验揭示了当前大型语言模型在具身推理任务中的局限性。尽管如此，仍有许多可以进一步探索的方向，以下是一些关键点：

1. 具身推理的架构改进

• 混合符号-神经架构：当前的 Transformer 架构在处理具身推理任务时存在局限性，特别是无法有效处理连续的物理属性。可以探索混合符号-神经架构，将符号推理与神经网络相结合，以更好地处理物理约束和任务需求。
• 注意力机制的改进：当前的注意力机制无法动态筛选与任务相关的物理约束。可以研究新的注意力机制，使其能够更有效地处理具身环境中的空间和时间分布约束。
• 工作记忆容量的扩展：具身推理任务需要同时跟踪环境状态、能力约束和协调需求，这要求模型具备更大的工作记忆容量。可以探索如何扩展模型的工作记忆容量，以支持更复杂的具身推理任务。

2. 具身推理的训练方法

• 强化学习：虽然监督学习在单智能体任务中取得了一定效果，但在多智能体协作任务中效果有限。可以探索使用强化学习来训练模型，使其能够更好地适应具身环境中的动态变化和协作需求。
• 多任务学习：具身推理任务涉及多种类型的推理，如属性推理、工具使用和协作推理。可以研究多任务学习方法，使模型能够同时学习多种类型的推理任务，提高其在具身环境中的泛化能力。
• 元学习：具身推理任务的多样性和复杂性要求模型能够快速适应新任务。可以探索元学习方法，使模型能够从少量样本中快速学习新任务的推理策略。

3. 具身推理的环境和任务设计

• 更复杂的物理环境：当前的 OmniEAR 框架虽然已经考虑了多种物理属性，但仍可以进一步扩展，例如引入更复杂的物理交互（如流体动力学、热传导等）和更动态的环境变化。
• 多模态输入：具身推理任务通常需要处理多种模态的信息，如视觉、听觉和触觉。可以研究如何将多模态输入整合到具身推理模型中，以提高模型对环境的理解和推理能力。
• 长期任务和动态目标：当前的具身推理任务大多是短期和静态的。可以探索长期任务和动态目标的建模，使模型能够处理更复杂的任务序列和动态变化的目标。

4. 具身推理的评估方法

• 更细粒度的评估指标：当前的评估指标主要关注任务完成率和执行步数。可以研究更细粒度的评估指标，如推理路径的合理性、资源利用效率和协作质量等。
• 动态评估环境：具身推理任务的评估环境通常是静态的。可以研究动态评估环境，使模型在不断变化的环境中进行推理和决策。
• 人类评估和交互：具身推理任务的评估通常依赖于自动化指标。可以引入人类评估和交互，使模型能够更好地适应人类的需求和期望。

5. 具身推理的应用场景

• 实际机器人系统：虽然 OmniEAR 框架在模拟环境中进行了评估，但其在实际机器人系统中的应用仍需进一步研究。可以探索如何将具身推理模型部署到实际机器人系统中，以实现更智能的机器人行为。
• 工业自动化：具身推理在工业自动化中具有重要应用前景。可以研究如何将具身推理模型应用于工业自动化任务，如机器人协作、质量检测和故障诊断等。
• 医疗保健：具身推理在医疗保健领域也有广泛的应用前景。可以研究如何将具身推理模型应用于医疗保健任务，如手术辅助、康复治疗和医疗设备操作等。

6. 具身推理的理论研究

• 具身认知理论：具身推理与具身认知理论密切相关。可以研究如何将具身认知理论应用于具身推理模型的设计和优化，以提高模型的推理能力和适应性。
• 认知科学：具身推理任务需要模型具备类似人类的认知能力。可以研究如何将认知科学的成果应用于具身推理模型，以提高模型的认知能力和推理能力。
• 人工智能伦理：具身推理模型在实际应用中可能会涉及伦理问题，如安全、隐私和责任等。可以研究如何在具身推理模型的设计和应用中考虑伦理问题，以确保其安全和可靠。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有望推动具身推理和具身智能领域的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《OMNIEAR: BENCHMARKING AGENT REASONING IN EMBODIED TASKS》的主要内容总结：

论文标题

OMNIEAR: BENCHMARKING AGENT REASONING IN EMBODIED TASKS

作者

Zixuan Wang, Dingming Li, Hongxing Li, Shuo Chen, Yuchen Yan, Wenqi Zhang, Yongliang Shen, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang

机构

浙江大学

摘要

大型语言模型在抽象推理任务中表现出色，但其在具身任务中的推理能力尚未得到充分探索。本文提出了 OmniEAR，一个全面评估语言模型在具身任务中推理能力的框架。OmniEAR 要求智能体动态获取能力和自主确定协调策略，基于任务需求进行推理。通过基于文本的环境表示，OmniEAR 建模了 1500 个场景，涵盖家庭和工业领域，包含连续的物理属性和复杂的空间关系。系统评估揭示了当前模型在具身推理任务中的严重性能下降，特别是在工具使用和隐式协作任务中。此外，完整的环境信息反而降低了协调性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。微调可以显著提高单智能体任务的性能，但在多智能体任务中效果有限，暴露了当前模型架构的根本局限性。这些发现表明，具身推理与当前模型能够解决的问题有本质区别，OmniEAR 成为评估和推进具身 AI 系统的严格基准。

1. 引言

大型语言模型在复杂推理任务中取得了显著成功，但在具身任务中的推理能力仍不清楚。具身任务要求智能体理解物体属性如何影响可能的动作，识别自身能力不足何时需要工具辅助，以及何时需要与其他智能体协作。当前的评估方法未能捕捉到这种具身推理的复杂性，无法评估模型是否真正理解了物理约束和任务需求之间的关系。OmniEAR 通过设计需要动态获取能力和自主确定协调策略的场景，来评估模型是否真正理解了具身交互的基本原则。

2. 相关工作

现有的具身基准测试在任务评估方面做出了重要贡献，但在物理推理和协作方面存在根本差异。例如，ALFRED 和 BEHAVIOR-1K 提供了广泛的任务覆盖，但它们通过离散状态建模环境，忽略了连续属性（如重量、温度、材料组成）对动作可行性的影响。工具使用评估从 RoCo 的低层次操纵到 PARTNR 的高层次规划，但都保持了在初始化时确定的静态动作空间，无法评估动态能力获取。多智能体基准测试如 TDW-MAT 和 EmbodiedBench 通过负载约束和任务分配优化推进了协作评估，但依赖于明确的任务分工指令或效率驱动的参与，而不是基于物理约束的协作。

3. 框架

OmniEAR 通过三个关键设计原则来评估语言模型在具身任务中的推理能力：

1. 任务必须要求基于物理属性和约束进行推理，而不是遵循明确的指令。
2. 智能体的能力应基于工具获取动态演变，而不是保持静态。
3. 协作需求应基于任务需求自然涌现，而不是预定义的协议。

3.1 任务设计和形式化

环境表示为有向图 ( G_t = (V_t, E_t, A_t) )，其中节点集 ( V_t ) 包括空间节点、物体节点和智能体节点，边集 ( E_t ) 编码空间关系，属性字典 ( A_t ) 存储连续的物理属性。每个评估任务定义为一个元组 ( T = (S_{\text{init}}, I, G_{\text{goal}}, A_{\text{task}}) )，其中 ( S_{\text{init}} ) 指定初始环境状态，( I ) 提供自然语言指令，( G_{\text{goal}} ) 通过逻辑谓词定义成功条件，( A_{\text{task}} ) 识别参与的智能体。目标是评估智能体是否能生成一个动作序列 ( \Pi = (\pi_1, \dots, \pi_T) )，将环境从 ( S_{\text{init}} ) 转换为满足 ( G_{\text{goal}} ) 中所有谓词的终端状态 ( S_{\text{final}} )。

3.2 层次化任务分类

评估框架沿两个正交维度组织任务：智能体配置（单智能体与多智能体）和认知复杂性（L1：基础，L2：中级，L3：高级）。这种结构使得能够系统地评估推理能力如何随着任务需求而扩展。

• 单智能体任务：单智能体场景 ((|A_{\text{task}}| = 1)) 隔离个体推理能力，分为三个复杂性级别。在基础级别，直接命令任务要求直接遵循指令，例如“将杯子 1 放在桌子 1 上”，建立基线理解能力。中级复杂性引入两个平行挑战：属性推理任务要求比较连续属性以识别目标（例如，“移动最重的杯子”需要解决 (v^* = \arg\max_{v \in V_{\text{cups}}} A_t(v, \text{weight}))），而工具使用任务要求识别能力差距并获取正确的工具。例如，“清洁桌子”要求智能体识别清洁动作在其基础动作集 (A_i) 中不可用，定位清洁工具，并执行 grasp(v_{\text{tool}}) 以动态扩展其能力。高级复合推理任务整合了多个挑战，例如“清洁最重的桌子”，要求同时进行属性比较、工具获取和多步规划。
• 多智能体任务：多智能体场景 ((|A_{\text{task}}| > 1)) 通过平行复杂性进展评估协调能力。基础显式协作任务提供清晰的协调指令，例如“Agent A 和 Agent B 协作打开沉重的柜子”，测试基本的同步能力。中级隐式协作移除了明确的指令，要求智能体自主识别任务何时超出个体能力。例如，“将餐桌移到储藏室”要求智能体推断 (A_t(v_{\text{table}}, \text{weight}) > C_{\text{max}}(i)) 对于任何个体智能体 (i)，需要协作努力。高级复合协作结合了所有元素，例如“协作修理故障的电视”，要求工具获取、能力评估和协调执行。

3.3 EAR-Sim：高效的环境模拟

EAR-Sim 使用基于文本的环境建模来实现大规模的高效模拟。图结构 (G_t) 通过拓扑连接维护空间关系，而不是连续坐标，消除了昂贵的碰撞检测，同时保留了基本的空间约束。状态更新遵循增量方法，动作只修改直接相关的节点和边。例如，当智能体执行 GOTO(table) 时，系统只更新相关的邻近关系 (E_{\text{near}})，而不是重新计算全局空间关系。

3.4 自动化基准生成

创建多样化且物理上一致的场景需要仔细协调神经生成和符号验证。如图 2 所示，我们的管道分为四个阶段，每个阶段结合了大型语言模型的创造性能力和基于规则的一致性检查。这种混合方法使得能够生成数千个独特的场景，同时保持物理现实和任务可解性。

• 场景和任务生成：场景生成从语义种子开始，这些种子从多样化的文本源中提取，指导神经生成器 (g_{\text{scene}}) 创建结构化的环境描述。生成器使用高温语言模型实现，以增加多样性，产生初始场景 (S_0)，包含物体、空间布局和智能体配置。任务生成是一个两阶段过程：首先，环境分析器 (C_{\text{env}}) 根据场景结构提取可行的动作，然后任务生成器 (g_{\text{task}}) 创建基于物理可能性的指令。这种锚定防止了生成不可能的任务，同时保持了创造性的多样性。
• 评估逻辑和轨迹：对于每个生成的任务，我们自动推导评估标准，通过解析指令和场景来提取成功所需的最小状态变化。这产生了目标谓词集 (G_{\text{goal}})，作为客观的成功度量。使用具有完整环境知识的 oracle 代理生成专家轨迹，为每个任务创建高质量的演示。这些轨迹经过过滤，以去除次优序列，为比较和学习提供理想的解决方案。
• 质量保证：所有生成的内容都经过多层验证。自动化验证器检查结构一致性、物理可行性和逻辑连贯性。然后，人类评估者使用我们的交互式界面尝试解决每个任务，识别自动化检查遗漏的微妙问题。这种人机交互过程确保了 EAR-Bench 中的所有任务既具有挑战性又可解，同时实现了规模和质量。

3.5 基准统计和覆盖范围

EAR-Bench 涵盖了 1500 个场景，跨越 11 个领域，包括实验室（39%）、办公室（19%）、工业（12%）和医疗环境，包含 64057 个具有丰富物理属性的交互式物体。数据集在任务分类中保持了精心的平衡：65% 的单智能体任务涵盖了所有复杂性级别，35% 的多智能体任务强调了需要真正推理协调需求的隐式协作场景。拥有 6381 种不同的属性类型和 214 种动作类型，EAR-Bench 在保持可管理的评估范围的同时，全面覆盖了具身推理的挑战。详细的统计数据在附录 5.1 中提供。

4. 实验

我们系统地评估当前的 LLMs 在 EAR-Bench 上，以评估它们在具身任务中的物理推理能力。我们的实验考察了：(1) 当模型必须从任务上下文中动态获取工具并确定协调需求时，性能如何下降，(2) 模型规模和架构选择是否影响基于约束的推理能力，以及 (3) 环境信息呈现和训练方法如何影响具身场景中的自主决策。

4.1 实验设置

• 模型选择：评估了九个代表性模型，涵盖三种架构范式。包括闭源模型（GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash）、开源基础模型（Deepseek-V3、Qwen2.5 系列和 Llama3.1-8B）以及推理专业模型（Deepseek-R1 和 QwQ-32B）。这种选择使得能够分析模型规模对具身推理的影响。
• 评估协议：所有模型都经过相同的评估，以确保公平比较。实施了部分可观测性，每个模型在七个任务类别中完成了 2800 个测试场景，每个类别进行了三次独立运行以确保统计可靠性。在所有模型中标准化了提示、环境描述和动作词汇表，工具依赖动作根据上下文动态启用。这种设计确保性能差异反映了推理能力，而不是实现细节。
• 微调配置：为了评估监督学习是否能够解决推理限制，对 Qwen2.5-3B 进行了微调。收集了来自 Qwen2.5-72B 的 1942 个成功演示，过滤出最优动作序列，生成了 20346 个指令-动作对，用于训练模型，使用标准的因果语言模型目标。完整的超参数在附录 5.4 中列出。
• 部署配置：在两种配置中评估了模型。单智能体场景测试了个体推理能力，而多智能体场景采用集中式协调，一个模型控制所有智能体，具有完整的状态可见性，隔离了协作推理与通信挑战。这种设计选择使得能够评估纯多智能体推理能力，而不受有限的可观测性或通信协议的影响。

4.2 主要结果

表 1 展示了跨任务层次结构的综合评估结果。结果揭示了系统性的性能模式，验证了框架设计，并暴露了当前模型的基本限制。

• 任务复杂性层次结构：图 3 显示了跨任务层次结构的系统性性能下降，成功率从直接命令的 85.2-96.6% 下降到复合协作任务的 32.0-48.5%。这种一致的模式证实性能差异反映了推理复杂性，而不仅仅是任务难度。工具使用（73.4-85.8%）要求从上下文中识别能力差距，而属性推理（41.9-77.8%）要求将语言与物理属性联系起来。两者都涉及从环境约束中推断需求，而不是遵循明确的指令。值得注意的是，显式协作的性能超过了几个单智能体任务，表明推理物理约束比多智能体协调更具挑战性，尤其是当提供指导时。复合任务的严重性能下降表明当前模型无法同时整合多个约束，支持框架将自主推断物理上下文作为具身推理难度的关键决定因素。
• 模型规模和推理能力：图 4a 揭示了跨任务类型的独特缩放模式。虽然直接命令的性能随着模型大小的增加而急剧提高（从 3B 参数的接近零到 72B 参数的超过 90%），但需要物理约束推理的任务显示出更复杂的关系。工具使用表现出类似的急剧缩放，表明维持多步计划以获取能力与模型容量密切相关。然而，属性推理和复合推理在 72B 参数以上提前达到平台期，表明增加参数数量并不能改善对物理属性的理解。
• 环境信息呈现的影响：表 2 和图 5 揭示了结构化环境知识对任务的特定影响。工具使用受益最大（高达 27.7% 的改进），因为世界图将空间搜索转变为直接工具选择。较小的模型比大型模型获得更多的收益，表明完整的环境知识可以弥补有限的工作记忆。相反，隐式协作在所有模型规模上都随着世界图的增加而持续下降。这种

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Authors: Zixuan Wang,Dingming Li,Hongxing Li,Shuo Chen,Yuchen Yan,Wenqi Zhang,Yongliang Shen,Weiming Lu,Jun Xiao,Yueting Zhuang

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05614.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05614

Arxiv ID: 2508.05614

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05614

Published: 2025-08-07T17:54:15Z

Updated: 2025-08-07T17:54:15.000Z

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11. Grove MoE: Towards Efficient and Superior MoE LLMs with Adjugate Experts

The Mixture of Experts (MoE) architecture is a cornerstone of modern state-of-the-art (SOTA) large language models (LLMs). MoE models facilitate scalability by enabling sparse parameter activation. However, traditional MoE architecture uses homogeneous experts of a uniform size, activating a fixed number of parameters irrespective of input complexity and thus limiting computational efficiency. To overcome this limitation, we introduce Grove MoE, a novel architecture incorporating experts of varying sizes, inspired by the heterogeneous big.LITTLE CPU architecture. This architecture features novel adjugate experts with a dynamic activation mechanism, enabling model capacity expansion while maintaining manageable computational overhead. Building on this architecture, we present GroveMoE-Base and GroveMoE-Inst, 33B-parameter LLMs developed by applying an upcycling strategy to the Qwen3-30B-A3B-Base model during mid-training and post-training. GroveMoE models dynamically activate 3.14-3.28B parameters based on token complexity and achieve performance comparable to SOTA open-source models of similar or even larger size.

中文摘要

专家混合（MoE）架构是现代最先进大型语言模型（LLMs）的基石。MoE模型通过允许稀疏参数激活来促进可扩展性。然而，传统的MoE架构使用同质专家，具有统一的大小，激活固定数量的参数而不考虑输入的复杂性，从而限制了计算效率。为了克服这一限制，我们引入了Grove MoE，一种新颖的架构，结合了大小各异的专家，灵感来源于异构的big.LITTLE CPU架构。该架构具有新颖的伴随专家，采用动态激活机制，能够在保持可控的计算开销的同时扩展模型能力。基于这一架构，我们提出了GroveMoE-Base和GroveMoE-Inst，这两个33B参数的LLM是在中训练和后训练期间对Qwen3-30B-A3B-Base模型应用升级策略而开发的。GroveMoE模型根据标记复杂性动态激活3.14-3.28B参数，并实现了与同类乃至更大规模的最先进开源模型相媲美的性能。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决传统混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构在大型语言模型（Large Language Models, LLMs）中的局限性问题。具体来说，传统MoE架构使用均匀大小的专家（experts），无论输入的复杂性如何，都会激活固定数量的参数。这种固定的参数激活方式限制了计算效率，因为不同输入的复杂性不同，理想的计算资源分配应该是动态的，即为复杂的输入分配更多资源，为简单的输入分配较少资源。论文提出了一种新的架构——Grove MoE，通过引入不同大小的专家和动态激活机制，解决了这一问题，实现了在保持计算开销可控的同时扩展模型容量的目标。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

big.LITTLE架构

• big.LITTLE CPU架构：big.LITTLE架构通过在单个处理器中集成高性能的big核心和节能的LITTLE核心，动态地将任务路由到适当的核心类型，以实现计算效率的提升。传统MoE架构通常使用均匀大小的专家，类似于只有单一类型核心的处理器，导致效率不佳。受big.LITTLE架构的启发，论文提出了专家大小不同的MoE架构，以实现基于计算需求的动态资源分配。

MoE架构与动态激活

• 动态激活专家数量的研究：以往的研究探索了在MoE模型中动态激活专家数量的方法，以解决固定top-k路由对于不同复杂度建模目标的低效问题。例如，一些研究通过在路由池中加入空白或常数专家来间接改变激活的专家数量；DynMoE实现了top-any门控机制，可以选择任意数量的专家；ReMoE通过ReLU函数激活具有正分数的专家。然而，这些方法面临着需要显式机制来管理激活专家数量上限的挑战，以避免潜在的高计算开销，且它们的复杂路由策略与现有的top-k路由机制不兼容，可能会在实践中带来问题。而论文提出的Grove MoE层通过为不同组分配伴随专家来实现动态激活，保证了可控的激活数量，从而实现了可管理的计算开销，且无需专门的路由器修改，具有良好的兼容性。

上循环策略（Upcycling Strategy）

• 上循环策略：上循环方法被提出用于对密集模型进行升级，利用预训练模型的知识来提升模型性能。论文基于预训练的MoE模型Qwen3-30B-A3B-Base，通过在中训练（mid-training）和后训练（post-training）阶段应用上循环策略，开发了GroveMoE-Base和GroveMoE-Inst模型。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种名为 Grove MoE 的新型架构来解决传统 MoE 架构中参数激活固定的问题。以下是具体的解决方法：

1. Grove MoE 架构设计

• 专家分组与伴随专家：Grove MoE 架构将多个专家分成若干组，每组包含多个专家，并且每组引入一个 伴随专家（adjugate expert）。这些伴随专家的计算能力可以与组内的专家不同。如果多个激活的专家属于同一组，它们共享的伴随专家只计算一次，然后将其结果添加到每个专家的输出中。这种设计允许模型根据输入的复杂性动态地分配计算资源。
• 动态激活机制：通过伴随专家的动态激活机制，Grove MoE 能够在保持计算开销可控的同时扩展模型容量。具体来说，伴随专家的输出会被多个专家共享，从而减少了重复计算，提高了计算效率。

2. 动态计算分配

• 计算共享：在 Grove MoE 架构中，如果多个专家属于同一组并且被激活，它们共享的伴随专家的计算结果只会计算一次，然后根据每个专家的路由权重进行分配。这种机制确保了计算资源的高效利用，特别是在处理复杂输入时，可以动态地分配更多的计算资源。
• 激活数量控制：通过合理设置伴随专家的权重和组的数量，可以精确控制激活的参数数量，从而在模型容量和计算开销之间取得平衡。

3. 专家负载平衡

• 负载平衡策略：为了防止专家之间的负载不平衡，论文引入了一种辅助的无损负载平衡策略。通过引入动态专家级偏置项 ( b ) 来调整路由分数 ( \rho )，从而优化负载分布。这种方法可以有效避免路由崩溃，提高计算效率。

4. 预训练权重的再利用

• 上循环策略：论文利用预训练的 MoE 模型权重，通过在中训练和后训练阶段应用上循环策略，开发了 GroveMoE-Base 和 GroveMoE-Inst 模型。这种方法不仅保留了预训练模型的知识，还通过动态激活机制进一步扩展了模型容量。

5. 实验验证

• 模型性能评估：论文通过在多个基准测试上的实验验证了 Grove MoE 架构的有效性。实验结果表明，GroveMoE 模型在动态激活参数的同时，能够实现与开源 SOTA LLMs 相当甚至更好的性能表现，证明了该架构在提高计算效率和模型性能方面的优势。

通过上述方法，Grove MoE 架构成功地解决了传统 MoE 架构中参数激活固定的问题，实现了动态计算分配和高效的模型容量扩展。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验，以验证 Grove MoE 架构的有效性和性能：

1. 架构探索实验

• 专家分组配置实验：

  • 实验目的：探索不同专家分组配置对模型性能的影响。
  • 实验设置：基于 Qwen3-30B-A3B-Base 模型，使用 50B 个 token 的中训练数据集，比较了三种不同的专家分组配置：
    • ( g = 64, h = 128 )
    • ( g = 32, h = 256 )
    • ( g = 16, h = 512 )
  • 实验结果：如表 1 所示，不同的分组配置在不同任务上表现不同。例如，( g = 64, h = 128 ) 的配置在一般知识、语言理解和代码生成任务上表现最佳，而 ( g = 16, h = 512 ) 的配置在复杂的数学推理和 STEM 任务上表现更优。所有配置均优于基线模型，证明了 Grove MoE 架构在扩展模型容量方面的有效性。

• 缩放因子实验：

  • 实验目的：评估不同缩放因子 ( \lambda ) 对模型性能的影响。
  • 实验设置：同样基于 Qwen3-30B-A3B-Base 模型，使用 50B 个 token 的中训练数据集，测试了 ( \lambda = 0.20, 0.10, 0.05 ) 三种不同的缩放因子。
  • 实验结果：如表 2 所示，较小的缩放因子 ( \lambda = 0.05 ) 在一般知识和语言理解任务上表现最佳，而在数学和 STEM 任务上，( \lambda = 0.05 ) 和 ( \lambda = 0.20 ) 均有出色表现。总体而言，Grove MoE 模型在多个任务上均优于基线模型。

2. 中训练阶段评估

• 与开源基线模型的比较：
  • 实验目的：评估 GroveMoE-Base 模型在中训练阶段的性能，与现有的开源基线模型进行比较。
  • 实验设置：使用 400B 个 token 的中训练数据集，比较了 GroveMoE-Base 模型与 Mistral-Small-3.1-Base-2503、Gemma3-27B-Base、Qwen2.5-32B-Base、Qwen3-30B-A3B-Base 和 Llama4-Scout-Base 等模型。
  • 实验结果：如表 3 所示，GroveMoE-Base 模型在多个任务上表现出色，尤其是在数学和 STEM 任务以及代码生成任务上，超过了所有基线模型。此外，GroveMoE-Base 在一般任务上也具有竞争力，与 Qwen2.5-32B-Base 模型相当，同时保持了更高的激活效率。

3. 后训练阶段评估

• 监督微调（SFT）实验：

  • 实验目的：评估 GroveMoE-Base 模型在监督微调阶段的性能提升。
  • 实验设置：使用合成数据和少量人工标注数据进行监督微调，评估了模型在多个后训练基准测试上的表现。
  • 实验结果：如图 4 所示，经过监督微调的 GroveMoE-Base 模型在大多数任务上的表现优于 Qwen3-30B-A3B-Base 模型，特别是在数学和 STEM 任务以及代码生成任务上，表现出了显著的性能提升。

• 与开源非推理基线模型的比较：

  • 实验目的：评估 GroveMoE-Inst 模型在后训练阶段的性能，与现有的开源非推理基线模型进行比较。
  • 实验设置：比较了 GroveMoE-Inst 模型与 Mistral-Small-3.2-Instruct2506、Gemma3-27B-IT、Qwen3-32B、Qwen3-30B-A3B 和 Llama4-Scout 等模型。
  • 实验结果：如表 4 所示，GroveMoE-Inst 模型在多个任务上表现出色，尤其是在数学和 STEM 任务以及代码生成任务上，超过了所有基线模型。此外，GroveMoE-Inst 在一般任务和对齐任务上也具有竞争力，证明了其在多个领域的强大性能。

4. 部署实验

• 推理速度评估：
  • 实验目的：评估 GroveMoE-Inst 模型在实际部署中的推理速度。
  • 实验设置：在 SGLang 实现中，比较了 GroveMoE-Inst 模型与 Qwen3-30B-A3B 模型的推理速度。
  • 实验结果：GroveMoE-Inst 模型的推理速度比 Qwen3-30B-A3B 模型慢约 30%，这超出了理论最大 10% 的激活参数增加。这种差异是由于当前实现使用了通用的 MoE 内核，需要两次单独的内核调用。作者指出，开发一个定制的统一内核可以显著提高效率。

通过这些实验，论文验证了 Grove MoE 架构在提高计算效率和模型性能方面的有效性，并展示了其在多个任务上的优越性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的 Grove MoE 架构虽然在提高计算效率和模型性能方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 更多的专家分组策略

• 自适应分组策略：目前的专家分组是静态的，即在模型初始化时确定分组方式。可以探索动态调整分组策略，根据输入数据的特征和复杂性动态地调整专家分组，进一步优化计算资源的分配。
• 层次化分组：除了简单的分组，可以考虑层次化的分组策略，例如将专家分成多个层次，每个层次有不同的计算能力和激活机制。这种层次化结构可能更适合处理复杂的输入数据。

2. 动态激活机制的改进

• 自适应激活数量：当前的动态激活机制依赖于预设的参数和分组策略。可以研究更复杂的自适应激活机制，例如根据输入数据的实时复杂性动态调整激活的专家数量和伴随专家的权重。
• 多维度激活：除了基于输入复杂性的激活，还可以考虑其他维度的激活机制，例如根据任务类型、数据类型或用户需求进行动态激活。

3. 预训练权重的再利用

• 多模型融合：在上循环策略中，可以探索将多个预训练模型的权重融合到 Grove MoE 架构中，以进一步提升模型的性能和泛化能力。
• 跨领域预训练：研究如何将不同领域的预训练模型权重有效地整合到 Grove MoE 架构中，以提高模型在多领域任务中的表现。

4. 模型压缩与优化

• 模型压缩技术：尽管 Grove MoE 架构已经提高了计算效率，但进一步的模型压缩技术（如量化、剪枝等）可能会进一步减少模型的计算开销和存储需求。
• 高效推理引擎：开发专门针对 Grove MoE 架构的高效推理引擎，优化计算流程，减少推理延迟。

5. 数据合成与增强

• 数据合成方法：进一步改进数据合成方法，生成更高质量的合成数据，以提高模型在各种任务上的性能。
• 数据增强技术：探索数据增强技术，如数据扰动、数据混合等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

6. 强化学习的应用

• 强化学习优化：目前的模型优化主要依赖于监督学习。可以探索将强化学习应用于模型优化，通过奖励机制进一步提升模型的性能。
• 多智能体学习：在 Grove MoE 架构中引入多智能体学习机制，让不同的专家通过协作和竞争来提升整体性能。

7. 多模态融合

• 多模态输入处理：目前的模型主要处理文本数据。可以研究如何将图像、音频等多模态数据融入 Grove MoE 架构，以处理更复杂的多模态任务。
• 跨模态学习：探索跨模态学习方法，让模型能够更好地理解和生成多模态数据。

8. 模型可解释性

• 专家贡献分析：研究如何分析和解释不同专家在模型决策中的贡献，提高模型的可解释性。
• 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调试 Grove MoE 架构。

9. 跨语言和跨文化适应性

• 多语言支持：研究如何将 Grove MoE 架构应用于多语言模型，提高模型在不同语言和文化背景下的适应性。
• 文化适应性：探索如何让模型更好地适应不同文化背景下的数据和任务需求。

10. 模型安全性和隐私保护

• 对抗攻击防御：研究如何提高 Grove MoE 模型对对抗攻击的防御能力，确保模型的安全性。
• 隐私保护机制：探索隐私保护机制，如差分隐私、联邦学习等，以保护模型训练和推理过程中的数据隐私。

这些方向不仅可以进一步提升 Grove MoE 架构的性能和效率，还可以拓展其在不同领域的应用范围。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一种新型的混合专家（MoE）架构——Grove MoE，旨在提高大型语言模型（LLMs）的计算效率和性能。传统MoE模型使用固定大小的同质专家，无论输入复杂性如何，都激活固定数量的参数，限制了计算效率。受big.LITTLE CPU架构的启发，Grove MoE引入了不同大小的专家和伴随专家，通过动态激活机制，根据输入复杂性动态分配计算资源，从而在保持计算开销可控的同时扩展模型容量。

背景知识

• MoE架构：通过动态路由输入token到多个专家子集，提高计算效率和可扩展性。
• big.LITTLE架构：通过集成高性能big核心和节能LITTLE核心，动态分配任务，提高计算效率。

研究方法

• Grove MoE架构：将专家分成多个组，每组包含多个专家，并引入伴随专家。如果多个激活的专家属于同一组，它们共享的伴随专家只计算一次，然后将其结果添加到每个专家的输出中。这种设计允许模型根据输入的复杂性动态分配计算资源。
• 动态激活机制：通过伴随专家的动态激活机制，Grove MoE能够根据输入复杂性动态调整激活的专家数量，从而在保持计算开销可控的同时扩展模型容量。
• 专家负载平衡：引入动态专家级偏置项来调整路由分数，优化负载分布，防止路由崩溃，提高计算效率。
• 预训练权重的再利用：利用预训练的MoE模型权重，通过在中训练和后训练阶段应用上循环策略，开发了GroveMoE-Base和GroveMoE-Inst模型。

实验

• 架构探索实验：通过比较不同专家分组配置和缩放因子，验证了Grove MoE架构在不同任务上的有效性。实验结果表明，不同的分组配置在不同任务上表现不同，但所有配置均优于基线模型。
• 中训练阶段评估：GroveMoE-Base模型在多个任务上表现出色，尤其是在数学和STEM任务以及代码生成任务上，超过了所有基线模型。此外，GroveMoE-Base在一般任务上也具有竞争力，与Qwen2.5-32B-Base模型相当，同时保持了更高的激活效率。
• 后训练阶段评估：GroveMoE-Inst模型在多个任务上表现出色，尤其是在数学和STEM任务以及代码生成任务上，超过了所有基线模型。此外，GroveMoE-Inst在一般任务和对齐任务上也具有竞争力，证明了其在多个领域的强大性能。
• 推理速度评估：GroveMoE-Inst模型的推理速度比Qwen3-30B-A3B模型慢约30%，这超出了理论最大10%的激活参数增加。这种差异是由于当前实现使用了通用的MoE内核，需要两次单独的内核调用。作者指出，开发一个定制的统一内核可以显著提高效率。

关键结论

• Grove MoE架构通过动态计算分配和伴随专家机制，有效提高了计算效率和模型性能。
• GroveMoE-Base和GroveMoE-Inst模型在多个任务上表现出色，证明了Grove MoE架构的有效性。
• 未来工作将集中在开发定制的统一内核以提高推理效率，以及进一步探索动态激活机制和专家分组策略的改进。

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: Haoyuan Wu,Haoxing Chen,Xiaodong Chen,Zhanchao Zhou,Tieyuan Chen,Yihong Zhuang,Guoshan Lu,Zenan Huang,Junbo Zhao,Lin Liu,Zhenzhong Lan,Bei Yu,Jianguo Li

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07785.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07785

Arxiv ID: 2508.07785

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07785

Published: 2025-08-11T09:15:36Z

Updated: 2025-08-11T09:15:36.000Z

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12. Reinforcement Learning in Vision: A Survey

Recent advances at the intersection of reinforcement learning (RL) and visual intelligence have enabled agents that not only perceive complex visual scenes but also reason, generate, and act within them. This survey offers a critical and up-to-date synthesis of the field. We first formalize visual RL problems and trace the evolution of policy-optimization strategies from RLHF to verifiable reward paradigms, and from Proximal Policy Optimization to Group Relative Policy Optimization. We then organize more than 200 representative works into four thematic pillars: multi-modal large language models, visual generation, unified model frameworks, and vision-language-action models. For each pillar we examine algorithmic design, reward engineering, benchmark progress, and we distill trends such as curriculum-driven training, preference-aligned diffusion, and unified reward modeling. Finally, we review evaluation protocols spanning set-level fidelity, sample-level preference, and state-level stability, and we identify open challenges that include sample efficiency, generalization, and safe deployment. Our goal is to provide researchers and practitioners with a coherent map of the rapidly expanding landscape of visual RL and to highlight promising directions for future inquiry. Resources are available at: https://github.com/weijiawu/Awesome-Visual-Reinforcement-Learning.

中文摘要

在强化学习（RL）和视觉智能交汇处的最新进展，使得代理不仅能够感知复杂的视觉场景，还能够在其中进行推理、生成和行动。本调查提供了该领域的关键和最新综述。我们首先正式化视觉RL问题，并追踪从RLHF到可验证奖励范式，从近端策略优化到组相对策略优化的策略优化策略的发展。然后，我们将200多部典型作品组织为四个主题支柱：多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-行动模型。对于每个支柱，我们检查算法设计、奖励工程、基准进展，并提炼出课程驱动训练、偏好对齐扩散和统一奖励建模等趋势。最后，我们审查跨集级忠实度、样本级偏好和状态级稳定性的评估协议，并识别出包括样本效率、泛化和安全部署在内的开放挑战。我们的目标是为研究人员和从业者提供视觉RL快速扩展的整体地图，并突出未来研究的有希望方向。资源可在：https://github.com/weijiawu/Awesome-Visual-Reinforcement-Learning获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图提供一个全面的综述，总结和分析强化学习（Reinforcement Learning, RL）在视觉领域（尤其是与视觉智能相关的任务）中的最新进展。具体来说，它旨在解决以下几个关键问题：

1. 整合和分类视觉强化学习的研究成果：随着RL在视觉领域的应用迅速扩展，出现了大量的研究成果。这篇综述试图将这些分散的研究成果进行系统整合，按照不同的主题和应用领域进行分类，以便研究人员和实践者能够快速了解该领域的全貌。

2. 分析政策优化和奖励建模的进展：论文详细探讨了从RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）到可验证奖励范式（Verifiable Reward Paradigms）以及从近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）到群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）的演变过程。这有助于理解在视觉领域中，如何通过不同的策略优化方法来提高模型的性能。

3. 评估和基准测试的标准化：论文审查了从集合级别保真度、样本级别偏好到状态级别稳定性的评估协议，并识别了样本效率、泛化能力和安全部署等开放性挑战。这有助于建立一个更统一的评估框架，以便更准确地评估视觉强化学习模型的性能。

4. 识别核心挑战和未来方向：尽管在将强化学习与多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的整合方面取得了显著进展，但仍存在一些核心挑战，如在复杂奖励信号下稳定策略优化、管理高维和多样化的视觉输入，以及设计支持长期决策的可扩展奖励函数。论文试图识别这些挑战，并提出未来研究的有希望的方向。

总的来说，这篇论文的目标是为研究人员和实践者提供一个连贯的视觉强化学习领域的地图，以支持该领域快速发展的研究和实际部署。

Q: 有哪些相关研究？

A: 本文综述了超过200篇视觉强化学习（Visual Reinforcement Learning, Visual RL）领域的相关研究，这些研究被组织成四个主题支柱：多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）、视觉生成（Visual Generation）、统一模型框架（Unified Model Frameworks）、以及视觉-语言-行动模型（Vision-Language-Action Models, VLA Models）。以下是一些关键的研究方向和代表性工作：

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

• Conventional RL-based MLLMs：这些方法主要通过可验证的任务级奖励来对齐视觉-语言模型，如RePIC（Oh et al., 2025）、GoalLadder（Zakharov & Whiteson, 2025）、Drive-R1（Li et al., 2025b）和VLM-R1（Shen et al., 2025）。
• Spatial & 3D Perception：专注于通过RL提高对象检测、分割和定位的准确性，例如Omni-R1（Zhong et al., 2025）、DIP-R1（Park et al., 2025b）和MetaSpatial（Pan & Liu, 2025）。
• Image Reasoning：通过在推理过程中引入视觉元素来增强多模态推理能力，如SVQA-R1（Wang & Ling, 2025）、VL-GenRM（Zhang et al., 2025c）和EasyARC（Unsal & Akkus, 2025）。
• Video Reasoning：处理视频输入的复杂推理任务，例如VQ-Insight（Zhang et al., 2025g）、TW-GRPO（Dang et al., 2025）和EgoVLM（Vinod et al., 2025）。

视觉生成（Visual Generation）

• Image Generation：通过RL优化图像生成模型，如ImageReward（Xu et al., 2023）、ReasonGen-R1（Zhang et al., 2025h）和FocusDiff（Pan et al., 2025）。
• Video Generation：专注于视频生成任务，如DanceGRPO（Xue et al., 2025）、InfLVG（Fang et al., 2025）和VideoReward（Liu et al., 2025a）。
• 3D Generation：探索3D内容生成，如DreamCS（Zou et al., 2025）和DreamReward（Ye et al., 2024）。

统一模型框架（Unified Model Frameworks）

• Unified RL：优化一个共享策略以处理多种视觉-语言任务，例如UniRL（Mao et al., 2025）和CoRL（Jiang et al., 2025b）。
• Task-specific RL：专注于特定任务的强化学习，如VARGPT-v1.1（Zhuang et al., 2025）和Emu3（Wang et al., 2024b）。

视觉-语言-行动模型（Vision-Language-Action Models, VLA Models）

• GUI Interaction：研究如何通过RL优化GUI交互，如GUI-R1（Luo et al., 2025）、SE-GUI（Yuan et al., 2025b）和UI-R1（Lu et al., 2025）。
• Visual Navigation：探索视觉导航任务，如OctoNav-R1（Gao et al., 2025a）、More（Zhao et al., 2025）和RAPID（Kim et al., 2025）。
• Visual Manipulation：研究视觉操纵任务，如TGRPO（Chen et al., 2025g）、RFTF（Shu et al., 2025）和RLVLA（Liu et al., 2025b）。

这些研究涵盖了从基础的策略优化方法到具体应用领域的广泛内容，展示了视觉强化学习在不同任务中的潜力和挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 这篇论文通过以下几种方式来解决视觉强化学习（Visual RL）领域的问题：

1. 系统化和更新的综述

• 全面的文献综述：论文对超过200篇视觉强化学习的研究进行了系统化的综述，涵盖了多模态大型语言模型（MLLMs）、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-行动模型（VLA Models）等四个主题支柱。这种分类方法有助于研究人员快速了解该领域的全貌，并找到自己感兴趣的具体方向。
• 关键进展的分析：论文详细分析了每个主题支柱中的关键进展，包括算法设计、奖励建模和基准测试方法。这种深入的分析有助于揭示每个领域的核心挑战和未来发展方向。

2. 政策优化和奖励建模的进展

• 政策优化方法的比较：论文回顾了从RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）到可验证奖励范式（Verifiable Reward Paradigms）以及从近端策略优化（PPO）到群体相对策略优化（GRPO）的演变过程。这种比较有助于理解不同策略优化方法在视觉领域中的应用和效果。
• 奖励建模的分析：论文详细探讨了如何设计奖励函数，以支持复杂的视觉任务。例如，在视觉生成任务中，如何通过人类偏好或自动化的奖励批评来优化生成输出的语义对齐和视觉质量。

3. 评估和基准测试的标准化

• 评估协议的审查：论文审查了从集合级别保真度、样本级别偏好到状态级别稳定性的评估协议。这种全面的评估方法有助于更准确地评估视觉强化学习模型的性能。
• 基准测试的进展：论文总结了多个领域的基准测试进展，包括多模态大型语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-行动模型。这些基准测试为研究人员提供了一个共同的评估标准，有助于比较不同方法的性能。

4. 识别核心挑战和未来方向

• 核心挑战的识别：论文识别了视觉强化学习领域的一些核心挑战，如在复杂奖励信号下稳定策略优化、管理高维和多样化的视觉输入，以及设计支持长期决策的可扩展奖励函数。
• 未来方向的建议：论文提出了未来研究的有希望的方向，如提高多模态推理的效率、设计鲁棒的长期决策策略，以及开发针对视觉生成的高保真奖励信号。这些建议为研究人员提供了明确的研究方向，有助于推动该领域的进一步发展。

5. 资源和工具的提供

• 资源链接：论文提供了相关的资源链接，如GitHub仓库（ https://github.com/weijiawu/Awesome-Visual-Reinforcement-Learning ），方便研究人员获取更多的信息和工具。
• 符号表：论文提供了详细的符号表（Glossary of Symbols），帮助读者更好地理解论文中的数学公式和符号。

通过这些方法，论文不仅提供了视觉强化学习领域的全面概述，还为研究人员和实践者提供了一个清晰的研究路线图，有助于推动该领域的进一步发展。

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，而是对现有的视觉强化学习（Visual RL）研究进行了全面的分析和总结。它主要通过以下几个方面来呈现研究成果和趋势：

1. 文献综述和分类

• 系统化分类：将超过200篇相关研究按照四个主题支柱进行分类：多模态大型语言模型（MLLMs）、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-行动模型（VLA Models）。这种分类方法有助于读者快速了解不同领域的研究进展。
• 关键进展的分析：对每个主题支柱中的关键进展进行了详细分析，包括算法设计、奖励建模和基准测试方法。这种分析有助于揭示每个领域的核心挑战和未来发展方向。

2. 算法和奖励建模的分析

• 政策优化方法的比较：回顾了从RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）到可验证奖励范式（Verifiable Reward Paradigms）以及从近端策略优化（PPO）到群体相对策略优化（GRPO）的演变过程。这种比较有助于理解不同策略优化方法在视觉领域中的应用和效果。
• 奖励建模的分析：详细探讨了如何设计奖励函数，以支持复杂的视觉任务。例如，在视觉生成任务中，如何通过人类偏好或自动化的奖励批评来优化生成输出的语义对齐和视觉质量。

3. 评估和基准测试的标准化

• 评估协议的审查：审查了从集合级别保真度、样本级别偏好到状态级别稳定性的评估协议。这种全面的评估方法有助于更准确地评估视觉强化学习模型的性能。
• 基准测试的进展：总结了多个领域的基准测试进展，包括多模态大型语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-行动模型。这些基准测试为研究人员提供了一个共同的评估标准，有助于比较不同方法的性能。

4. 识别核心挑战和未来方向

• 核心挑战的识别：识别了视觉强化学习领域的一些核心挑战，如在复杂奖励信号下稳定策略优化、管理高维和多样化的视觉输入，以及设计支持长期决策的可扩展奖励函数。
• 未来方向的建议：提出了未来研究的有希望的方向，如提高多模态推理的效率、设计鲁棒的长期决策策略，以及开发针对视觉生成的高保真奖励信号。这些建议为研究人员提供了明确的研究方向，有助于推动该领域的进一步发展。

5. 资源和工具的提供

• 资源链接：提供了相关的资源链接，如GitHub仓库（ https://github.com/weijiawu/Awesome-Visual-Reinforcement-Learning ），方便研究人员获取更多的信息和工具。
• 符号表：提供了详细的符号表（Glossary of Symbols），帮助读者更好地理解论文中的数学公式和符号。

示例：具体研究的实验结果

虽然这篇综述论文本身没有进行实验，但它引用了许多具体的研究工作，这些研究中包含了实验结果。例如：

• RePIC（Oh et al., 2025）：通过RL优化多模态语言模型，实验结果表明该方法在多个基准测试中表现优异。
• ImageReward（Xu et al., 2023）：通过人类偏好数据训练奖励模型，实验结果表明该方法显著提高了图像生成的质量。
• UniRL（Mao et al., 2025）：通过统一的强化学习框架优化多模态任务，实验结果表明该方法在多个任务上实现了更好的泛化能力。

这些具体研究的实验结果为视觉强化学习领域提供了实证支持，展示了不同方法的有效性和潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 这篇论文在总结视觉强化学习（Visual RL）领域的进展时，也指出了许多可以进一步探索的方向。以下是一些关键的未来研究方向和开放性问题：

1. 提高样本效率

• 样本效率：当前的视觉强化学习方法通常需要大量的样本才能达到较好的性能，这在实际应用中可能不切实际。未来的研究可以探索如何提高样本效率，例如通过更有效的探索策略、更好的奖励建模或更高效的策略优化算法。
• 数据增强和预训练：利用数据增强技术和预训练模型来减少所需的样本数量，同时提高模型的泛化能力。

2. 泛化能力

• 跨领域泛化：当前的模型在特定任务或数据集上表现良好，但在跨领域或跨数据集时往往表现不佳。未来的研究可以探索如何提高模型的泛化能力，使其在不同的视觉场景和任务中都能保持良好的性能。
• 多任务学习：通过多任务学习来提高模型的泛化能力，使其能够同时处理多个相关任务，从而学习到更通用的特征表示。

3. 长期决策和复杂任务

• 长期决策：在视觉-语言-行动（VLA）模型中，长期决策是一个关键挑战。未来的研究可以探索如何设计更有效的长期决策策略，例如通过分层强化学习、选项学习或决策变换器。
• 复杂任务：在复杂的视觉任务中，如视频理解和3D生成，需要更精细的奖励建模和策略优化。未来的研究可以探索如何设计更复杂的奖励函数，以支持长期和复杂的决策过程。

4. 奖励建模

• 高保真奖励信号：当前的奖励建模方法在某些情况下可能不够精确或不够鲁棒。未来的研究可以探索如何设计更高质量的奖励信号，例如通过结合人类偏好、自动化的奖励批评和可验证的奖励信号。
• 多模态奖励建模：在多模态任务中，如何设计能够同时考虑视觉、语言和行动的奖励函数是一个开放性问题。未来的研究可以探索如何构建更复杂的多模态奖励模型。

5. 安全性和可靠性

• 安全部署：在实际应用中，模型的安全性和可靠性至关重要。未来的研究可以探索如何设计更安全的强化学习策略，例如通过安全约束、异常检测和鲁棒性测试。
• 伦理和公平性：确保模型的决策符合伦理和公平性标准是一个重要问题。未来的研究可以探索如何在模型训练和部署过程中考虑伦理和公平性问题。

6. 计算效率

• 计算效率：当前的强化学习方法通常需要大量的计算资源，这限制了其在实际应用中的可行性。未来的研究可以探索如何提高计算效率，例如通过更高效的算法、硬件加速和分布式训练。
• 在线学习：在动态环境中，模型需要能够快速适应新的任务和数据。未来的研究可以探索如何设计更高效的在线学习算法，使模型能够在实时环境中进行快速更新。

7. 多模态推理和生成

• 多模态推理：在多模态任务中，如何有效地结合视觉、语言和行动信息进行推理是一个关键问题。未来的研究可以探索如何设计更强大的多模态推理模型，例如通过跨模态注意力机制和联合表示学习。
• 多模态生成：在多模态生成任务中，如何生成高质量的多模态内容是一个挑战。未来的研究可以探索如何设计更有效的生成模型，例如通过条件生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。

8. 评估和基准测试

• 评估标准：当前的评估标准可能不足以全面评估模型的性能。未来的研究可以探索如何设计更全面的评估标准，例如通过结合人类评估和自动评估。
• 基准测试：当前的基准测试可能不够多样化或不够复杂。未来的研究可以探索如何设计更复杂和多样化的基准测试，以更好地评估模型的性能。

这些方向不仅有助于推动视觉强化学习领域的进一步发展，也为研究人员提供了丰富的研究机会。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文《Reinforcement Learning in Vision: A Survey》提供了一个全面的综述，涵盖了视觉强化学习（Visual Reinforcement Learning, Visual RL）领域的最新进展。以下是论文的主要内容总结：

1. 引言

• 背景：强化学习（Reinforcement Learning, RL）在大型语言模型（LLMs）中取得了显著成功，尤其是在通过人类反馈进行强化学习（RLHF）和创新框架如DeepSeek-R1方面。这些方法显著提升了LLMs的性能，使其生成的输出更符合人类偏好，并具备更复杂的推理和交互能力。
• 研究动机：近年来，研究者们开始将这些成功的RL方法扩展到多模态大型模型，包括视觉-语言模型（VLMs）、视觉-语言-行动模型（VLA Models）、基于扩散的视觉生成模型和统一多模态框架。这些研究不仅提升了模型的视觉感知能力，还增强了其推理、生成和行动能力。
• 目标：论文旨在提供一个全面的视觉强化学习领域的综述，分析关键进展，识别核心挑战，并指出未来研究方向。

2. 预备知识：强化学习在LLMs中的应用

• 符号和问题表述：将文本或图像生成视为马尔可夫决策过程（MDP），并定义了相关的符号和问题表述。
• 对齐范式：
  • RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：通过人类偏好数据训练奖励模型，然后使用PPO优化策略。
  • DPO（Direct Preference Optimization）：直接优化对比目标，无需训练奖励模型。
  • RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）：使用可验证的奖励信号替代人类偏好，通过GRPO优化策略。
• 策略优化算法：
  • PPO（Proximal Policy Optimization）：通过信任区域方法更新策略，保持策略更新的稳定性。
  • GRPO（Group Relative Policy Optimization）：通过群体相对基线优化策略，减少内存消耗，提高训练稳定性。

3. 视觉强化学习

• 多模态大型语言模型（MLLMs）：
  • 传统RL方法：通过可验证的任务级奖励对齐视觉-语言模型，如RePIC、GoalLadder等。
  • 空间和3D感知：通过RL提高对象检测、分割和定位的准确性，如Omni-R1、DIP-R1等。
  • 图像推理：通过在推理过程中引入视觉元素来增强多模态推理能力，如SVQA-R1、VL-GenRM等。
  • 视频推理：处理视频输入的复杂推理任务，如VQ-Insight、TW-GRPO等。
• 视觉生成：
  • 图像生成：通过RL优化图像生成模型，如ImageReward、ReasonGen-R1等。
  • 视频生成：专注于视频生成任务，如DanceGRPO、InfLVG等。
  • 3D生成：探索3D内容生成，如DreamCS、DreamReward等。
• 统一模型框架：
  • 统一RL：优化一个共享策略以处理多种视觉-语言任务，如UniRL、CoRL等。
  • 任务特定RL：专注于特定任务的强化学习，如VARGPT-v1.1、Emu3等。
• 视觉-语言-行动模型（VLA Models）：
  • GUI交互：研究如何通过RL优化GUI交互，如GUI-R1、SE-GUI等。
  • 视觉导航：探索视觉导航任务，如OctoNav-R1、More等。
  • 视觉操纵：研究视觉操纵任务，如TGRPO、RFTF等。

4. 评估和基准测试

• 评估协议：从集合级别保真度、样本级别偏好到状态级别稳定性的评估协议。
• 基准测试进展：总结了多个领域的基准测试进展，包括多模态大型语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-行动模型。

5. 挑战和未来方向

• 有效推理：平衡推理的深度和效率，避免过长的推理链和不必要的计算。
• 长期决策：在视觉-语言-行动模型中，设计更有效的长期决策策略。
• 奖励建模：设计更高质量的奖励信号，以支持复杂的视觉任务。
• 泛化能力：提高模型在不同领域和任务中的泛化能力。
• 计算效率：提高模型的计算效率，使其在实际应用中更加可行。
• 安全性和可靠性：确保模型的决策符合伦理和公平性标准，提高模型的安全性和可靠性。

6. 结论

• 总结：视觉强化学习已经从孤立的概念验证发展成为一个充满活力的研究前沿，连接了视觉、语言和行动。现代进展由可扩展的奖励监督、统一的架构和丰富的基准测试推动。
• 挑战：尽管取得了显著进展，但在数据和计算效率、泛化能力、奖励设计和评估标准方面仍面临挑战。
• 未来方向：未来的研究需要更紧密地结合模型基规划、自监督视觉预训练、自适应课程和安全优化，以实现样本高效、可靠和与社会对齐的视觉决策代理。

这篇论文不仅提供了视觉强化学习领域的全面概述，还为研究人员和实践者提供了一个清晰的研究路线图，有助于推动该领域的进一步发展。

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: Weijia Wu,Chen Gao,Joya Chen,Kevin Qinghong Lin,Qingwei Meng,Yiming Zhang,Yuke Qiu,Hong Zhou,Mike Zheng Shou

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.08189.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.08189

Arxiv ID: 2508.08189

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.08189

Published: 2025-08-11T17:08:55Z

Updated: 2025-08-11T17:08:55.000Z

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13. Temporal Self-Rewarding Language Models: Decoupling Chosen-Rejected via Past-Future

Self-Rewarding Language Models propose an architecture in which the Large Language Models(LLMs) both generates responses and evaluates its own outputs via LLM-as-a-Judge prompting, dynamically improving its generative capabilities through iterative Direct Preference Optimization (DPO). However, our analysis reveals a critical limitation in existing Self-Rewarding paradigms: the synchronized improvement of chosen and rejected responses progressively narrows the representational difference between contrasting samples, undermining effective preference learning. We propose \textbf{Temporal Self-Rewarding Language Models} that strategically coordinate past, present, and future model generations to sustain learning signals. Our dual-phase framework introduces: (1) \textit{Anchored Rejection} - fixing rejected responses using the past initial model’s outputs and (2) \textit{Future-Guided Chosen} - dynamically curating chosen samples using next-generation model predictions. Extensive experiments across three model families (Llama, Qwen, Mistral) and different model sizes (Llama3B/8B/70B) demonstrate significant improvements when trained with our method compared to Self-Rewarding using same computation resources. For example, Llama3.1-8B reaches a 29.44 win rate on AlpacaEval 2.0 with our method, outperforming the Self-Rewarding baseline (19.69) by 9.75. Notably, our method also demonstrates superior out-of-distribution generalization across mathematical reasoning (GSM8K), knowledge-based QA (ARC, TruthfulQA), and code generation (HumanEval) tasks, even though we do not specifically collect such training data.

中文摘要

自奖励语言模型提出了一种架构，其中大型语言模型（LLMs）既生成响应又通过LLM作为评判者的提示评估自身输出，通过迭代的直接偏好优化（DPO）动态改善其生成能力。然而，我们的分析揭示了现有自奖励范式中的一个关键限制：选定和拒绝的响应的同步改进逐渐缩小了对比样本之间的表征差异，削弱了有效的偏好学习。我们提出了 extbf{时间自奖励语言模型}，通过战略性协调过去、现在和未来的模型生成来维持学习信号。我们的双阶段框架引入了： (1) extit{锚定拒绝} - 使用过去初始模型的输出固定拒绝的响应，(2) extit{未来引导选择} - 动态策划使用下一代模型预测的选定样本。通过三个模型家族（Llama、Qwen、Mistral）和不同模型大小（Llama3B/8B/70B）的广泛实验证明，与使用相同计算资源的自奖励相比，我们的方法在训练时显著提高了性能。例如，Llama3.1-8B在AlpacaEval 2.0上以我们的方法达到了29.44的胜率，超越了自奖励基线（19.69）9.75。值得注意的是，我们的方法在数学推理（GSM8K）、基于知识的问答（ARC、TruthfulQA）和代码生成（HumanEval）任务上也展示了更好的分布外泛化，尽管我们没有特别收集此类训练数据。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决自奖励语言模型（Self-Rewarding Language Models）中的一个关键问题：在迭代优化过程中，选择的（chosen）和拒绝的（rejected）响应之间的表征差异逐渐缩小，导致偏好学习信号减弱甚至消失，从而使得训练过程失效。具体来说，随着模型能力的提升，其生成的最好响应和最差响应的质量差距逐渐缩小，这使得基于这些响应对的直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）梯度逐渐消失，进而导致训练过程停滞。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到的相关研究包括以下几个方面：

自奖励语言模型（Self-Rewarding Language Models）

• Yuan et al. (2024) 提出了自奖励语言模型的概念，模型既作为响应生成器，也作为评估器，通过迭代优化循环来提升模型的生成能力。
• Wu et al. (2024) 引入了元奖励（Meta-Rewarding）机制，通过自我评估来改进模型的判断能力。
• Zhou et al. (2025) 提出了内部奖励的自一致性机制，以提高自奖励语言模型的性能。
• Zhang et al. (2025) 研究了基于过程的评估方法，特别是在数学推理任务中提升模型的链式思维能力。

偏好学习和响应多样性

• Zhang et al. (2024) 和 Kirk et al. (2023) 研究了强化学习对语言模型响应多样性的影响，发现强化学习后响应多样性会降低。
• Razin et al. (2025) 分析了有效偏好学习的理论基础，强调了在偏好学习中保持正负样本之间清晰质量差异的重要性。
• Rafailov et al. (2023) 提出了直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO），这是一种改进传统基于人类反馈的强化学习（RLHF）的方法。
• Lanchantin et al. (2025) 探索了保持样本之间有意义质量差距的机制，提出了多样化偏好优化（Diverse Preference Optimization, DVPO）。

其他相关研究

• Huang et al. (2022, 2024) 研究了语言模型的自我改进机制，提出了通过交互式演示来教授语言模型自我改进的方法。
• Qu et al. (2024) 提出了递归内省（Recursive Introspection）方法，通过自我评估来提升语言模型的性能。
• Wang et al. (2023) 提出了通过聚合微调（Aggregation Fine-Tuning）来解锁大型语言模型（LLM）潜力的方法。

这些研究为自奖励语言模型的发展提供了理论基础和技术支持，但都未能解决选择和拒绝样本质量差异逐渐缩小导致的偏好学习信号消失问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决自奖励语言模型中选择的（chosen）和拒绝的（rejected）响应之间的表征差异逐渐缩小的问题，论文提出了时间自奖励语言模型（Temporal Self-Rewarding Language Models）。该方法通过协调过去、现在和未来的模型生成来维持有效的偏好学习信号，具体包括两个关键阶段：

1. 锚定拒绝（Anchored Rejection）

• 固定拒绝响应：使用初始监督微调（SFT）模型的输出作为拒绝响应。这样可以防止拒绝样本的质量随着迭代的进行而提升，从而保持负样本的质量较低。
• 选择响应：从当前模型生成的响应中选择得分最高的响应作为选择响应。
• 生成偏好对：将选择响应和固定拒绝响应配对，形成用于DPO训练的数据集。

2. 未来引导选择（Future-Guided Chosen）

• 训练未来模型：使用锚定拒绝阶段生成的偏好对训练一个临时的未来模型（Mf），该模型代表下一代模型的能力。
• 选择高质量响应：使用未来模型生成的响应，并从中选择得分最高的响应作为选择响应。这一步利用未来模型的能力来生成比当前模型更高质量的响应。
• 更新偏好对：将未来模型生成的选择响应与锚定拒绝阶段的拒绝响应配对，形成新的偏好对，用于DPO训练。

通过这两个阶段，时间自奖励语言模型能够保持选择和拒绝样本之间的清晰质量差异，从而避免DPO梯度的消失。这种方法不仅维持了有效的学习信号，还通过利用过去和未来的模型能力，实现了更稳定和有效的模型对齐。

具体实现

• 初始化：从预训练的基础模型开始，通过监督微调（SFT）增强模型的响应生成和质量评估能力。
• 迭代优化：在每次迭代中，先执行锚定拒绝阶段，然后执行未来引导选择阶段。通过这两个阶段，模型能够在每次迭代中保持有效的偏好学习信号。

这种方法在多个模型家族（如Llama、Qwen、Mistral）和不同模型大小（如Llama3B/8B/70B）上进行了广泛的实验验证，结果表明，与传统的自奖励方法相比，时间自奖励方法在多个基准测试中取得了显著的性能提升，同时减少了所需的迭代次数。

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时间自奖励语言模型（Temporal Self-Rewarding Language Models）的有效性。实验涵盖了多个模型家族、不同模型大小以及多个基准测试。以下是实验的具体内容：

1. 实验设置

• 模型家族：使用了Llama、Qwen和Mistral三个模型家族。
• 模型大小：包括Llama3B、Llama8B和Llama70B等不同大小的模型。
• 基准测试：主要使用了AlpacaEval 2.0、Arena-Hard-v0.1和MT-Bench三个基准测试来评估模型性能。
• 迭代次数：为了与传统自奖励方法进行公平比较，时间自奖励方法进行了2次迭代，而传统自奖励方法进行了4次迭代。

2. 数据准备

• 监督微调（SFT）数据：使用Open Assistant数据集和UltraFeedback数据集构建了高质量的初始对话轮次样本。
• 迭代优化数据：将剩余的数据分为五部分，用于迭代优化过程。

3. 基线方法

• 自奖励（Self-Rewarding, SR）：使用当前模型生成的选择和拒绝样本进行DPO训练。
• 时间自奖励（Temporal Self-Rewarding, TSR）：使用锚定拒绝和未来引导选择策略进行DPO训练。
• 拒绝采样SFT（Rejection-Sampling SFT）：在每次迭代中使用最高自评分响应进行监督微调。
• SPIN：使用标签作为选择样本，当前模型的响应作为拒绝样本。
• SPIN-Fair：保留标签答案作为选择样本，但选择最低评分的模型生成响应作为拒绝样本。

4. 评估指标

• AlpacaEval 2.0：使用胜率（Win Rate）和长度控制胜率（Length-Controlled Win Rate）作为评估指标。
• Arena-Hard-v0.1：使用分数（Score）作为评估指标。
• MT-Bench：提供第一轮、第二轮和平均分数。

5. 实验结果

• 主要结果：时间自奖励方法在所有基准测试中均优于传统自奖励方法。例如，在AlpacaEval 2.0上，Llama3.1-8B的时间自奖励方法达到了29.44%的胜率，比自奖励基线（19.69%）高出9.75%。
• 不同模型家族和大小：时间自奖励方法在Llama、Qwen和Mistral模型家族的不同大小模型上均表现出色，一致优于自奖励方法。
• 迭代动态：观察到不同方法和基准测试的最佳迭代点不同，时间自奖励方法在Arena-Hard-v0.1上在第1次迭代达到最佳性能，在MT-Bench上在第0次迭代达到最佳性能。

6. 消融研究

• 过去-未来模型消融：通过移除未来模型组件，仅使用过去模型进行优化，验证了过去模型在优化拒绝样本中的重要性，以及未来模型在进一步提升性能中的辅助作用。
• 评估模型消融：使用外部评估模型（AutoJ-6B和AutoJ-13B）代替模型自评估，验证了时间自奖励方法在不同评估模型下的有效性。

7. 泛化实验

• 不同模型家族：在Qwen2.5-7B、Llama3.1-8B和Mistral-7B上进行了实验，时间自奖励方法在所有模型上均优于自奖励方法。
• 不同模型大小：在Llama3.2-3B到Llama3.1-70B的不同大小模型上进行了实验，时间自奖励方法在所有模型大小上均表现出色。
• 跨领域任务：在数学推理（GSM8K）、知识问答（ARC、TruthfulQA）和代码生成（HumanEval）等任务上进行了实验，时间自奖励方法在这些任务上也表现出色，尽管这些任务的数据并未专门用于训练。

这些实验结果表明，时间自奖励方法不仅在指令跟随任务上表现出色，还在其他领域任务上具有良好的泛化能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管时间自奖励语言模型（Temporal Self-Rewarding Language Models）在解决自奖励语言模型中的偏好信号消失问题上取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 与其他自奖励技术的结合

• 元奖励（Meta-Rewarding）：将元奖励技术与时间自奖励方法结合，进一步提升模型的判断能力。元奖励通过自我评估来改进模型的判断技能，这可能有助于提高时间自奖励方法中未来模型的生成质量。
• 一致性正则化（Consistency Regularization）：在时间自奖励框架中引入一致性正则化，以增强模型在不同上下文中的稳定性和泛化能力。例如，可以探索如何在锚定拒绝和未来引导选择阶段中应用一致性正则化。

2. 多模型协同优化

• 多模型集成：探索如何将多个不同架构或不同大小的模型集成到时间自奖励框架中，以进一步提升性能。例如，可以考虑在每个迭代中使用多个模型生成响应，并从中选择最优的响应对。
• 跨模型知识迁移：研究如何在不同模型之间迁移知识，以加速模型的优化过程。例如，可以将一个模型的未来引导选择结果用于另一个模型的锚定拒绝阶段，反之亦然。

3. 动态调整策略

• 自适应迭代次数：研究如何动态调整迭代次数，以避免过拟合或欠拟合。例如，可以引入一个早期停止机制，根据模型在验证集上的性能自动决定迭代次数。
• 动态选择策略：探索动态调整锚定拒绝和未来引导选择策略的参数，以适应不同的任务和数据集。例如，可以根据当前模型的性能动态调整选择和拒绝样本的数量。

4. 评估模型的优化

• 评估模型的自适应训练：研究如何优化评估模型（judge model），使其更好地适应时间自奖励框架。例如，可以探索如何在每个迭代中更新评估模型，以更好地反映当前模型的能力。
• 多评估模型集成：使用多个评估模型来评分，以减少单一评估模型可能带来的偏差。例如，可以将多个不同大小或架构的评估模型的评分结果进行加权平均，以生成更可靠的评分。

5. 跨领域任务的进一步探索

• 多领域数据集：在更多领域和任务上验证时间自奖励方法的有效性，特别是在那些对模型的泛化能力要求较高的任务上。例如，可以探索在多语言任务、跨领域问答任务等场景下的应用。
• 领域自适应：研究如何在时间自奖励框架中引入领域自适应技术，以提高模型在特定领域的性能。例如，可以探索如何在锚定拒绝和未来引导选择阶段中引入领域特定的数据或约束。

6. 理论分析和优化

• 理论收敛性分析：进一步分析时间自奖励方法的理论收敛性，以更好地理解其在不同条件下的行为。例如，可以研究在不同模型架构和数据分布下，时间自奖励方法的收敛速度和稳定性。
• 优化算法改进：探索更高效的优化算法，以进一步提升时间自奖励方法的训练效率。例如，可以研究如何结合动量优化、自适应学习率等技术来加速模型的收敛。

7. 模型解释和可解释性

• 生成过程的解释：研究如何解释时间自奖励方法中生成过程的决策机制，以提高模型的可解释性。例如，可以探索如何通过可视化技术展示模型在选择和拒绝样本时的决策路径。
• 评估模型的解释：研究如何解释评估模型的评分机制，以更好地理解模型对不同响应的偏好。例如，可以探索如何通过特征重要性分析或反事实解释来揭示评估模型的决策依据。

这些方向不仅有助于进一步提升时间自奖励语言模型的性能，还能为语言模型的自改进和优化提供更深入的理论和实践指导。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文提出了时间自奖励语言模型（Temporal Self-Rewarding Language Models），旨在解决传统自奖励语言模型在迭代优化过程中选择的（chosen）和拒绝的（rejected）响应之间的表征差异逐渐缩小，导致偏好学习信号减弱甚至消失的问题。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 自奖励语言模型：自奖励语言模型通过模型自身生成响应并评估这些响应，通过迭代的直接偏好优化（DPO）动态提升生成能力。然而，现有方法在迭代过程中，选择和拒绝样本的质量差异逐渐缩小，导致DPO梯度消失，训练过程失效。
• 偏好学习信号的消失：随着模型能力的提升，其生成的最好响应和最差响应的质量差距逐渐缩小，这使得基于这些响应对的DPO梯度逐渐消失，进而导致训练过程停滞。

研究方法

• 时间自奖励框架：提出了一种双阶段框架，通过协调过去、现在和未来的模型生成来维持有效的偏好学习信号。
  • 锚定拒绝（Anchored Rejection）：使用初始监督微调（SFT）模型的输出作为拒绝响应，固定负样本的质量，防止其随着迭代提升。
  • 未来引导选择（Future-Guided Chosen）：通过训练一个临时的未来模型（Mf），生成高质量的选择响应，利用未来模型的能力来生成比当前模型更高质量的响应。
• 迭代优化过程：在每次迭代中，先执行锚定拒绝阶段，然后执行未来引导选择阶段，通过这两个阶段保持选择和拒绝样本之间的清晰质量差异，从而避免DPO梯度的消失。

实验

• 模型家族和大小：使用了Llama、Qwen和Mistral三个模型家族，包括Llama3B、Llama8B和Llama70B等不同大小的模型。
• 基准测试：主要使用了AlpacaEval 2.0、Arena-Hard-v0.1和MT-Bench三个基准测试来评估模型性能。
• 基线方法：与传统自奖励方法、拒绝采样SFT、SPIN和SPIN-Fair等方法进行比较。
• 评估指标：使用胜率（Win Rate）、长度控制胜率（Length-Controlled Win Rate）、分数（Score）和平均分数等指标进行评估。

关键结论

• 性能提升：时间自奖励方法在所有基准测试中均优于传统自奖励方法。例如，在AlpacaEval 2.0上，Llama3.1-8B的时间自奖励方法达到了29.44%的胜率，比自奖励基线（19.69%）高出9.75%。
• 泛化能力：时间自奖励方法在数学推理（GSM8K）、知识问答（ARC、TruthfulQA）和代码生成（HumanEval）等跨领域任务上也表现出色，尽管这些任务的数据并未专门用于训练。
• 迭代动态：不同方法和基准测试的最佳迭代点不同，时间自奖励方法在Arena-Hard-v0.1上在第1次迭代达到最佳性能，在MT-Bench上在第0次迭代达到最佳性能。
• 消融研究：通过移除未来模型组件，仅使用过去模型进行优化，验证了过去模型在优化拒绝样本中的重要性，以及未来模型在进一步提升性能中的辅助作用。

进一步探索方向

• 与其他自奖励技术的结合：将元奖励、一致性正则化等技术与时间自奖励方法结合，进一步提升模型的性能。
• 多模型协同优化：探索多模型集成和跨模型知识迁移，以加速模型的优化过程。
• 动态调整策略：研究动态调整迭代次数和选择策略的参数，以适应不同的任务和数据集。
• 评估模型的优化：优化评估模型，使其更好地适应时间自奖励框架，减少单一评估模型可能带来的偏差。
• 跨领域任务的进一步探索：在更多领域和任务上验证时间自奖励方法的有效性，特别是在那些对模型的泛化能力要求较高的任务上。
• 理论分析和优化：进一步分析时间自奖励方法的理论收敛性，探索更高效的优化算法。
• 模型解释和可解释性：研究如何解释时间自奖励方法中生成过程和评估模型的决策机制，提高模型的可解释性。

总的来说，时间自奖励语言模型通过协调过去、现在和未来的模型生成，有效解决了传统自奖励方法中的偏好信号消失问题，为语言模型的自改进和优化提供了新的思路和方法。

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: Yidong Wang,Xin Wang,Cunxiang Wang,Junfeng Fang,Qiufeng Wang,Jianing Chu,Xuran Meng,Shuxun Yang,Libo Qin,Yue Zhang,Wei Ye,Shikun Zhang

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.06026.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.06026

Arxiv ID: 2508.06026

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.06026

Published: 2025-08-08T05:25:54Z

Updated: 2025-08-08T05:25:54.000Z

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14. Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning

Reinforcement learning for LLM reasoning has rapidly emerged as a prominent research area, marked by a significant surge in related studies on both algorithmic innovations and practical applications. Despite this progress, several critical challenges remain, including the absence of standardized guidelines for employing RL techniques and a fragmented understanding of their underlying mechanisms. Additionally, inconsistent experimental settings, variations in training data, and differences in model initialization have led to conflicting conclusions, obscuring the key characteristics of these techniques and creating confusion among practitioners when selecting appropriate techniques. This paper systematically reviews widely adopted RL techniques through rigorous reproductions and isolated evaluations within a unified open-source framework. We analyze the internal mechanisms, applicable scenarios, and core principles of each technique through fine-grained experiments, including datasets of varying difficulty, model sizes, and architectures. Based on these insights, we present clear guidelines for selecting RL techniques tailored to specific setups, and provide a reliable roadmap for practitioners navigating the RL for the LLM domain. Finally, we reveal that a minimalist combination of two techniques can unlock the learning capability of critic-free policies using vanilla PPO loss. The results demonstrate that our simple combination consistently improves performance, surpassing strategies like GRPO and DAPO.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）推理能力时所面临的关键问题，主要包括以下几个方面：

1. 缺乏标准化的RL技术使用指南

• 当前RL在LLMs中的应用缺乏统一的指导原则，导致从业者在选择合适的RL技术时面临困惑。不同的研究论文对相同问题提出了不同的解决方案，例如在归一化策略上，GRPO（Shao et al., 2024）推荐使用组级归一化（group-level normalization），而REINFORCE++（Hu et al., 2025）则认为批量级归一化（batch-level normalization）效果更好。

2. 对RL技术机制的理解碎片化

• 现有研究对RL技术的内在机制缺乏深入和系统的分析，导致对这些技术的理解和应用存在碎片化现象。例如，GRPO通过响应级损失计算取得了突破性进展，而DAPO（Yu et al., 2025）则采用了基于token级的损失计算策略，这些不同的方法缺乏统一的理论支持和实践指导。

3. 实验设置和模型初始化的不一致性

• 不同研究在实验设置、训练数据和模型初始化方面存在显著差异，这导致了结论的不一致性。这些差异使得从业者难以从现有研究中得出清晰的指导，增加了在实际应用中选择和应用RL技术的难度。

4. RL技术的复杂性和冗余性

• 现有的RL技术种类繁多且看似正交，包括归一化、裁剪、过滤等，这增加了在实践中选择合适技术组合的复杂性。例如，GRPO和DAPO等方法虽然在某些任务上表现出色，但它们包含了许多冗余的组件，使得算法过于复杂。

5. 缺乏简单有效的技术组合

• 尽管存在多种RL技术，但目前缺乏一种简单且通用的技术组合，能够在不同的模型和任务设置中有效提升LLMs的推理能力。这使得从业者在实际应用中需要进行大量的实验来探索最优的技术组合，增加了研究和开发的成本。

解决方案

为了应对上述问题，论文通过以下方式提供了解决方案：

• 系统性回顾和实验验证：通过在统一的开源框架内对广泛采用的RL技术进行严格的复现和独立评估，分析每种技术的内部机制、适用场景和核心原则。
• 详细的应用指南：基于实验结果，提供清晰的指南，帮助从业者根据具体的设置选择合适的RL技术。
• 提出Lite PPO：通过结合两种核心技术（优势归一化和token级损失聚合），提出了一种简单有效的技术组合，能够在不使用复杂组件的情况下提升无监督策略的性能。

通过这些方法，论文旨在为RL在LLMs推理能力提升中的应用提供清晰、可靠的技术指导，推动该领域的标准化和高效发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文在研究过程中引用和参考了多个相关研究，这些研究为理解和改进强化学习（RL）在大型语言模型（LLMs）中的应用提供了重要的理论和实践基础。以下是论文中提到的一些关键相关研究：

1. 大型语言模型的强化学习优化

• DeepSeekMath (Shao et al., 2024): 提出了Group Relative Policy Optimization (GRPO)，通过组级归一化优势来提升数学推理任务中的LLM性能。
  • 贡献：展示了组级归一化在处理稀疏奖励设置中的有效性。
  • 相关性：为本文中对归一化技术的深入分析提供了基础。
• DAPO (Yu et al., 2025): 提出了Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization，通过解耦上下裁剪范围和动态采样来优化LLM推理。
  • 贡献：展示了token级损失聚合和动态采样的有效性。
  • 相关性：为本文中对损失聚合和裁剪技术的分析提供了对比和参考。

2. 强化学习算法

• PPO (Proximal Policy Optimization) (Schulman et al., 2017): 一种广泛使用的基于策略梯度的强化学习算法，通过优化裁剪目标来稳定策略学习。
  • 贡献：提供了稳定策略更新的机制。
  • 相关性：作为本文实验的基线算法，用于评估其他RL技术的效果。
• REINFORCE (Sutton et al., 1999): 一种基本的策略梯度算法，用于估计策略梯度。
  • 贡献：提供了估计优势值的方法。
  • 相关性：用于计算PPO中的优势值，是实验中的一个重要组成部分。

3. 归一化和裁剪技术

• REINFORCE++ (Hu et al., 2025): 提出了批量级归一化和改进的裁剪策略，以提高RL的稳定性和性能。
  • 贡献：展示了批量级归一化在某些情况下的优势。
  • 相关性：为本文中对归一化技术的比较和分析提供了对比。
• Clip-Higher (Yu et al., 2025): 通过提高裁剪的上限来促进高质量的探索。
  • 贡献：缓解了传统裁剪导致的熵崩溃问题。
  • 相关性：为本文中对裁剪技术的深入分析提供了基础。

4. 数据集和基准

• DeepMath-103k (He et al., 2025a): 一个大规模、具有挑战性的数学推理数据集，用于评估和提升LLM的推理能力。
  • 贡献：提供了丰富的数学问题，用于训练和评估模型。
  • 相关性：作为本文实验的主要训练数据集之一。
• OlympiadBench (He et al., 2024): 一个包含奥林匹克级别科学问题的双语多模态数据集，用于评估模型的高级推理能力。
  • 贡献：提供了高难度的推理任务，用于评估模型的性能。
  • 相关性：作为本文实验的评估基准之一。

5. 其他相关研究

• SimpleRL-Zoo-Data (Zeng et al., 2025): 一个用于简单强化学习任务的数据集，提供了多样化的任务类型。
  • 贡献：为实验提供了多样化的训练数据。
  • 相关性：用于评估RL技术在不同难度任务上的表现。
• GPT-4o (Hurst et al., 2024): 一个基于GPT-4的系统，用于评估和改进模型的推理能力。
  • 贡献：提供了先进的模型和评估方法。
  • 相关性：用于评估模型的推理能力和训练效果。

这些研究为本文提供了丰富的理论和实践基础，帮助作者系统地分析和改进RL技术在LLMs中的应用。通过对比和参考这些研究，本文能够提出更有效、更简洁的RL技术组合，为从业者提供清晰的指导。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下系统性的方法来解决强化学习（RL）技术在提升大型语言模型（LLMs）推理能力时所面临的问题：

1. 系统性回顾和实验验证

论文对广泛采用的RL技术进行了系统性的回顾，通过在统一的开源框架内对这些技术进行严格的复现和独立评估，分析每种技术的内部机制、适用场景和核心原则。具体步骤包括：

• 统一实验框架：使用ROLL框架（Wang et al., 2025）作为实验平台，确保所有实验在相同的基础设施和模型设置下进行。
• 多样化的实验设置：设计了涵盖不同难度水平的数据集、不同模型大小和架构的实验，以全面评估RL技术的实际效果。
• 细粒度实验：通过细粒度的实验，包括对不同归一化策略、裁剪策略、过滤策略和损失聚合策略的独立评估，揭示每种技术的优缺点。

2. 详细的应用指南

基于实验结果，论文提供了清晰的指南，帮助从业者根据具体的设置选择合适的RL技术。具体贡献包括：

• 归一化策略：通过实验验证了组级归一化和批量级归一化的有效性，并提出了结合组级均值和批量级标准差的归一化方法，以提高模型的稳定性和性能。
• 裁剪策略：分析了裁剪上限对模型性能的影响，提出了在对齐模型中增加裁剪上限可以促进高质量探索的观点，并揭示了裁剪上限与模型性能之间的“缩放定律”。
• 过滤策略：研究了过长过滤（Overlong Filtering）对模型性能的影响，发现该策略在中短推理任务中有效，但在长尾推理任务中效果有限。
• 损失聚合策略：比较了token级和序列级损失聚合的效果，发现token级损失聚合对基础模型更有效，而序列级损失聚合对对齐模型更有效。

3. 提出Lite PPO

论文提出了一种简单有效的技术组合——Lite PPO，通过结合两种核心技术（优势归一化和token级损失聚合），在不使用复杂组件的情况下提升了无监督策略的性能。具体步骤包括：

• 优势归一化：采用组级均值和批量级标准差的归一化方法，以提高模型在稀疏奖励设置中的稳定性和性能。
• token级损失聚合：通过token级损失聚合，确保每个token在优化过程中具有相同的权重，从而提高模型对长推理路径的学习能力。
• 实验验证：通过在多个基准数据集上的实验，验证了Lite PPO在不同模型大小和任务设置中的有效性，证明其性能优于现有的复杂RL算法，如GRPO和DAPO。

4. 实验结果和分析

论文通过大量的实验结果，展示了不同RL技术在不同设置下的表现，揭示了这些技术的偏好和敏感性。具体分析包括：

• 归一化策略的敏感性：展示了组级归一化在不同奖励设置下的鲁棒性，以及批量级归一化在大规模奖励设置下的有效性。
• 裁剪策略的影响：通过实验验证了提高裁剪上限可以缓解熵崩溃问题，并促进对齐模型的高质量探索。
• 过滤策略的适用性：分析了过长过滤在不同推理任务中的效果，指出其在中短推理任务中的优势。
• 损失聚合策略的效果：比较了token级和序列级损失聚合在基础模型和对齐模型中的表现，提供了选择合适策略的指导。

5. 结论和未来工作

论文总结了主要发现，并提出了未来的研究方向，包括：

• 持续监测和评估：继续关注RL4LLM领域的发展，提炼出连贯、基于证据的实践指南。
• 整合和模块化：利用ROLL框架整合多样化的RL算法和优化策略，形成统一、模块化的套件，便于在一致的训练基础设施中进行灵活组合和基准测试。
• 探索简化的RL算法：继续探索简化的RL算法，以实现强大的经验性能，同时减少工程开销。

通过这些方法，论文不仅解决了当前RL4LLM领域中存在的问题，还为未来的研究和实践提供了清晰的方向和可靠的指导。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列精心设计的实验来评估和分析各种强化学习（RL）技术在提升大型语言模型（LLMs）推理能力中的效果。以下是论文中进行的主要实验及其目的：

1. 实验设置

• 训练算法：使用开源的ROLL框架（Wang et al., 2025）进行所有实验，采用PPO损失作为统一的RL基线。
• 模型选择：实验覆盖了两种模型大小（Qwen3-4B和Qwen3-8B），包括非对齐的预训练版本（Base）和对齐版本。
• 训练数据：使用SimpleRL-Zoo-Data（Zeng et al., 2025）和Deepmath（He et al., 2025a）作为训练数据，确保数据的多样性和难度。
• 评估基准：在六个数学数据集上进行评估，包括MATH-500、OlympiadBench、MinervaMath等，以全面评估推理能力。

2. 归一化技术的实验

• 组级归一化 vs. 批量级归一化：

  • 目的：评估不同归一化策略对模型性能的影响。
  • 方法：在不同的奖励设置下（如二元奖励{0, 1}和扩展奖励{-1, 1}），比较组级归一化和批量级归一化的性能。
  • 结果：组级归一化在默认奖励设置下表现更稳定，而批量级归一化在大规模奖励设置下更有效。

• 去除标准差的影响：

  • 目的：研究标准差在归一化中的作用及其对模型性能的影响。
  • 方法：在简单和困难的数据集上，比较包含和不包含标准差的归一化方法。
  • 结果：在奖励分布高度集中的情况下，去除标准差可以提高模型的稳定性和性能。

• 组级均值与全局标准差的组合：

  • 目的：探索更鲁棒的归一化方法。
  • 方法：结合组级均值和全局标准差进行归一化。
  • 结果：这种组合在不同模型大小和数据集上表现出色，提高了模型的稳定性和鲁棒性。

3. 裁剪技术的实验

• 裁剪上限的影响：

  • 目的：研究裁剪上限对模型性能的影响。
  • 方法：在不同模型大小（4B和8B）和对齐状态（Base和对齐模型）下，调整裁剪上限。
  • 结果：对齐模型在较高的裁剪上限下表现更好，而基础模型对裁剪上限的变化不敏感。

• 裁剪上限与性能的“缩放定律”：

  • 目的：探索裁剪上限与模型性能之间的关系。
  • 方法：在小模型（4B）上，逐渐增加裁剪上限，观察性能变化。
  • 结果：小模型的性能随着裁剪上限的增加而提高，但在大模型（8B）上这种趋势不明显。

4. 损失聚合技术的实验

• token级损失 vs. 序列级损失：
  • 目的：比较不同损失聚合策略的效果。
  • 方法：在基础模型和对齐模型上，分别使用token级和序列级损失聚合。
  • 结果：token级损失在基础模型上更有效，而序列级损失在对齐模型上表现更好。

5. 过滤技术的实验

• 过长过滤的效果：
  • 目的：评估过长过滤对模型性能的影响。
  • 方法：在不同最大生成长度（8k、16k、20k）下，比较使用和不使用过长过滤的性能。
  • 结果：过长过滤在中短推理任务中有效，但在长尾推理任务中效果有限。

6. Lite PPO的实验

• Lite PPO的效果：
  • 目的：验证Lite PPO（结合优势归一化和token级损失聚合）的效果。
  • 方法：在基础模型上，比较Lite PPO与现有复杂RL算法（如GRPO和DAPO）的性能。
  • 结果：Lite PPO在多个基准数据集上表现出色，性能优于GRPO和DAPO。

7. 详细实验结果

• 训练动态：通过损失动态、准确率轨迹和泛化差距，分析不同数据难度对训练动态的影响。
• 模型性能：在不同数据集和模型大小下，详细记录了每种技术的性能变化，提供了丰富的实验数据支持结论。

通过这些实验，论文系统地分析了各种RL技术的内部机制、适用场景和核心原则，为从业者提供了清晰的技术选择指南，并提出了Lite PPO这一简单有效的技术组合。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在强化学习（RL）技术应用于大型语言模型（LLMs）推理能力提升方面做出了重要贡献，但仍有许多可以进一步探索的点。以下是一些潜在的研究方向和改进点：

1. 算法改进

• 更高效的归一化策略：虽然论文提出了组级均值和全局标准差的归一化方法，但可以进一步探索其他归一化策略，例如动态归一化，其归一化参数随训练进度自适应调整。
• 自适应裁剪策略：论文发现裁剪上限对模型性能有显著影响。可以研究自适应裁剪策略，根据模型的状态和训练进度动态调整裁剪上限。
• 多目标优化：当前的RL方法主要关注单一目标（如准确率）。可以探索多目标优化，同时考虑准确率、推理长度、生成多样性等多方面因素。

2. 模型架构和预训练

• 不同模型架构的适用性：论文主要基于Qwen3系列模型进行实验。可以进一步研究其他类型的LLMs（如Transformer-XL、GPT系列）在不同RL技术下的表现，探索是否存在更适合某些RL技术的模型架构。
• 预训练策略的影响：研究不同的预训练策略（如自回归预训练、自编码预训练）对RL优化的影响。例如，是否某些预训练策略能够更好地与特定的RL技术结合，从而进一步提升模型性能。
• 跨领域迁移：研究如何将针对特定领域（如数学推理）优化的LLMs迁移到其他领域（如自然语言理解、代码生成），探索领域适应性和迁移学习的有效性。

3. 数据集和任务

• 更多样化的数据集：虽然论文使用了多个数学推理数据集，但可以进一步扩展到其他类型的推理任务，如逻辑推理、常识推理等，以评估RL技术在更广泛任务中的适用性。
• 动态数据生成：研究如何动态生成训练数据，以适应模型在训练过程中的变化。例如，根据模型的当前性能动态调整数据的难度和多样性。
• 多语言和跨文化数据集：探索RL技术在多语言和跨文化数据集上的表现，研究文化差异对模型推理能力的影响。

4. 理论分析

• 收敛性分析：深入研究不同RL技术在LLMs中的收敛性，提供理论保证和收敛速率的分析。
• 泛化能力：研究RL优化后的模型在未见数据上的泛化能力，探索如何提高模型的泛化性能。
• 稳定性分析：分析不同RL技术在面对噪声、数据分布偏移等情况下的稳定性，提供更鲁棒的优化策略。

5. 工程实践

• 模块化和可扩展性：进一步开发模块化的RL框架，使从业者能够轻松组合和切换不同的RL技术，提高实验和开发的效率。
• 分布式训练：研究如何在分布式环境中高效实现RL优化，利用大规模计算资源加速训练过程。
• 自动化调参：开发自动化调参工具，根据模型和任务的特性自动选择最优的RL技术组合和超参数。

6. 跨学科研究

• 与认知科学的结合：研究人类推理过程与LLMs推理的相似性和差异性，探索如何借鉴认知科学的成果来改进LLMs的推理能力。
• 与心理学的结合：研究用户对LLMs生成内容的接受度和信任度，探索如何通过RL优化提高模型的用户友好性和可信度。
• 与伦理学的结合：研究如何通过RL技术确保LLMs的推理过程符合伦理和道德标准，避免生成有害或误导性的内容。

7. 长期影响和可持续性

• 长期推理能力：研究如何通过RL技术提升LLMs在长期推理任务中的表现，例如多步推理和复杂问题解决。
• 可持续性：探索如何在资源受限的情况下实现高效的RL优化，减少训练过程中的能耗和计算成本。

通过这些进一步的研究方向，可以不断推动RL技术在LLMs中的应用，提升模型的推理能力和实际应用价值。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的核心内容是系统性地研究和评估强化学习（RL）技术在提升大型语言模型（LLMs）推理能力中的应用。论文通过严格的复现和独立评估，分析了各种RL技术的内部机制、适用场景和核心原则，并提出了清晰的技术选择指南和一种简单有效的技术组合（Lite PPO）。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• LLMs的突破：近年来，大型语言模型（如OpenAI的GPT系列和DeepSeek的R1）在自然语言处理任务中取得了显著进展，特别是在数学推理和代码生成等复杂任务中。
• RL的重要性：强化学习（RL）作为一种关键技术，能够进一步提升LLMs的推理能力，但目前存在缺乏标准化使用指南和对RL技术机制理解碎片化的问题。
• 研究动机：现有的RL技术种类繁多且看似正交，导致从业者在选择和应用这些技术时面临挑战。此外，实验设置、训练数据和模型初始化的不一致性也增加了研究的复杂性。

研究方法

• 统一实验框架：使用开源的ROLL框架进行所有实验，确保实验的可比性和可重复性。
• 模型和数据集：实验覆盖了不同大小的模型（Qwen3-4B和Qwen3-8B），包括非对齐的预训练版本和对齐版本。训练数据集包括SimpleRL-Zoo-Data和Deepmath，评估基准包括六个数学数据集。
• 细粒度实验：对不同的RL技术（如归一化、裁剪、过滤和损失聚合）进行了独立评估，以揭示每种技术的优缺点。

实验结果与分析

• 归一化技术：
  • 组级归一化在默认奖励设置下表现更稳定。
  • 批量级归一化在大规模奖励设置下更有效。
  • 去除标准差可以提高模型在奖励分布高度集中的情况下的稳定性和性能。
  • 结合组级均值和全局标准差的归一化方法表现出色，提高了模型的稳定性和鲁棒性。
• 裁剪技术：
  • 对齐模型在较高的裁剪上限下表现更好，而基础模型对裁剪上限的变化不敏感。
  • 小模型的性能随着裁剪上限的增加而提高，但在大模型上这种趋势不明显。
• 损失聚合技术：
  • token级损失在基础模型上更有效，而序列级损失在对齐模型上表现更好。
• 过滤技术：
  • 过长过滤在中短推理任务中有效，但在长尾推理任务中效果有限。

Lite PPO

• 提出：结合优势归一化（组级均值和全局标准差）和token级损失聚合，提出了一种简单有效的技术组合Lite PPO。
• 效果：Lite PPO在多个基准数据集上表现出色，性能优于现有的复杂RL算法（如GRPO和DAPO）。

结论与未来工作

• 结论：通过系统性的实验和分析，论文提供了清晰的RL技术选择指南，并展示了简单技术组合（如Lite PPO）的有效性。这些发现挑战了当前过度工程化的RL管道趋势，并强调了根据具体场景选择合适技术的重要性。
• 未来工作：论文提出了未来研究方向，包括持续监测和评估RL4LLM领域的发展、整合多样化的RL算法和优化策略、探索简化的RL算法等。

总的来说，这篇论文不仅为RL在LLMs中的应用提供了深入的理论分析和实践指导，还提出了一个简单而有效的技术组合，为未来的研究和实践提供了清晰的方向。

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: Zihe Liu,Jiashun Liu,Yancheng He,Weixun Wang,Jiaheng Liu,Ling Pan,Xinyu Hu,Shaopan Xiong,Ju Huang,Jian Hu,Shengyi Huang,Siran Yang,Jiamang Wang,Wenbo Su,Bo Zheng

Categories: cs.LG,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.08221.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.08221

Arxiv ID: 2508.08221

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.08221

Published: 2025-08-11T17:39:45Z

Updated: 2025-08-11T17:39:45.000Z

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15. Follow-Your-Shape: Shape-Aware Image Editing via Trajectory-Guided Region Control

While recent flow-based image editing models demonstrate general-purpose capabilities across diverse tasks, they often struggle to specialize in challenging scenarios — particularly those involving large-scale shape transformations. When performing such structural edits, these methods either fail to achieve the intended shape change or inadvertently alter non-target regions, resulting in degraded background quality. We propose Follow-Your-Shape, a training-free and mask-free framework that supports precise and controllable editing of object shapes while strictly preserving non-target content. Motivated by the divergence between inversion and editing trajectories, we compute a Trajectory Divergence Map (TDM) by comparing token-wise velocity differences between the inversion and denoising paths. The TDM enables precise localization of editable regions and guides a Scheduled KV Injection mechanism that ensures stable and faithful editing. To facilitate a rigorous evaluation, we introduce ReShapeBench, a new benchmark comprising 120 new images and enriched prompt pairs specifically curated for shape-aware editing. Experiments demonstrate that our method achieves superior editability and visual fidelity, particularly in tasks requiring large-scale shape replacement.

中文摘要

虽然最近基于流的图像编辑模型在多种任务中展示了通用能力，但它们通常在具有挑战性的场景中难以专业化——特别是涉及大规模形状变换的场景。在进行此类结构编辑时，这些方法要么未能实现预期的形状变化，要么无意中改变了非目标区域，导致背景质量下降。我们提出了Follow-Your-Shape，一个无需训练和掩模的框架，支持对象形状的精确和可控编辑，同时严格保持非目标内容不变。受到反演与编辑轨迹之间差异的启发，我们通过比较反演和去噪路径之间的逐token速度差异来计算轨迹差异图（TDM）。TDM能够精确定位可编辑区域，并指导调度的KV注入机制，确保稳定且忠实的编辑。为了促进严格的评估，我们推出了ReShapeBench，一个新的基准，包含120张新图像和专门策划的形状感知编辑的丰富提示对。实验表明，我们的方法在编辑能力和视觉保真度方面表现卓越，尤其是在需要大规模形状替换的任务中。

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像编辑中大规模形状变换（large-scale shape transformation）的挑战。尽管现有的基于扩散模型（diffusion models）和流模型（flow models）的图像编辑方法在一般任务中表现出色，但在处理复杂的、大规模的形状变换时，这些方法往往存在局限性。具体问题包括：

• 形状变换失败：在进行结构编辑时，现有方法可能无法实现预期的形状变化。
• 非目标区域的意外改变：在修改目标对象形状的同时，可能会无意中改变背景或其他非目标区域，从而降低整体图像质量。
• 缺乏精确的区域控制策略：现有的区域控制策略（如依赖外部二值掩码或通过交叉注意力图推断可编辑区域）存在不足，如过于僵硬、依赖于掩码质量、噪声和不一致性等问题。

为了解决这些问题，论文提出了一种名为 Follow-Your-Shape 的训练自由（training-free）和掩码自由（mask-free）的图像编辑框架，该框架能够实现精确且可控的对象形状编辑，同时严格保持非目标内容的完整性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

2.1 区域特定图像编辑 (Region-Specific Image Editing)

• 基于用户提供的掩码：早期方法依赖于用户提供的二值掩码来定义可编辑区域[^1^][^7^][^24^][^49^][^53^]。这些方法虽然有效，但需要手动标注，限制了其应用范围。
• 基于交叉注意力图：一些方法通过操纵交叉注意力图来关联文本标记与空间区域，从而实现无需显式掩码的局部编辑[^12^][^45^]。然而，这些基于注意力的定位方法在大规模形状变换时可能不精确且不稳定[^5^][^37^]。
• 基于预测差异生成掩码：DiffEdit[^9^] 通过计算基于源和目标提示的扩散模型预测之间的差异来生成掩码。但这些方法仍然依赖于注意力图，可能在复杂形状变换时表现不佳。

2.2 通过逆向和特征重用实现结构保持 (Structure Preservation via Inversion and Feature Reuse)

• 改进的DDIM逆向：对于扩散模型，研究集中在改进DDIM逆向过程以更好地从噪声中重建源图像[^44^]。例如，null-text逆向[^36^]和基于优化的方法[^47^]旨在减少重建和编辑轨迹之间的差异。
• 特征重用：一些方法通过重用源图像生成过程中的模块或特征来保持结构[^27^][^54^][^59^]。例如，基于Key-Value (KV) 缓存[^2^][^61^]或特征注入[^10^][^51^]的技术通过将源图像特征传播到新的生成过程中来保持结构一致性。然而，这些方法通常依赖于简单的启发式方法，缺乏对内容的精细控制。

2.3 流模型中的轨迹引导编辑 (Trajectory-Guided Editing in Flow Models)

• 流模型的逆向和编辑：流模型的确定性特性使得逆向过程的保真度尤为重要[^22^][^51^]。RF-Solver[^51^]通过引入更高阶的导数信息来实现更准确的重建。
• 轨迹引导的编辑：一些工作探索了通过轨迹引导的编辑方法，如FlowAlign[^16^]通过轨迹正则化来实现稳定的编辑。这些方法通过分析模型在源和目标条件下的行为变化来实现更精确的编辑[^2^][^16^]。

2.4 其他相关工作

• 大规模视频生成模型：Wan 2.1[^48^]是一个开源的视频生成模型，使用了Rectified Flow。虽然与图像编辑不直接相关，但其在视频编辑中的应用为扩展到视频领域提供了思路。
• 图像编辑基准测试：PIE-Bench[^15^]是一个用于评估文本驱动图像编辑的基准测试，包含700张图像。然而，其提示过于简洁，缺乏细节，且其广泛的范围使其不太适合专门评估形状变换能力[^15^]。

这些相关研究为本文提出的 Follow-Your-Shape 方法提供了背景和动机，展示了在图像编辑领域中，如何通过新的轨迹引导方法来实现精确的形状变换和背景保持。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 Follow-Your-Shape 框架来解决大规模形状变换的挑战，该框架的核心创新包括以下几个关键步骤：

1. Trajectory Divergence Map (TDM)

• 动机：论文提出，源提示和目标提示之间的语义差异可以通过它们在潜空间中的去噪轨迹之间的差异来衡量。具体来说，目标提示会改变去噪轨迹的速度场，导致轨迹偏离初始路径。这种偏离的空间分布可以精确定位需要编辑的区域[^1^]。
• 计算方法：通过比较源和目标提示下的去噪速度场，计算每个时间步的 Trajectory Divergence Map (TDM)。TDM 在每个时间步上计算源和目标速度向量之间的差异，并通过归一化处理使其更具可解释性[^1^]。

2. Scheduled KV Injection

• 动机：直接在整个去噪过程中应用 TDM 指导的注入是次优的，因为 TDM 在早期高噪声阶段可能不稳定。因此，论文引入了一种分阶段的注入策略，以适应去噪过程中潜变量的状态[^1^]。
• 分阶段注入策略：
  • 阶段 1：初始轨迹稳定化：在最初的几个时间步中，进行无条件的 KV 注入，以稳定初始去噪轨迹，防止语义漂移[^1^]。
  • 阶段 2：TDM 指导的注入：一旦稳定的潜结构形成，在后续的时间步中激活 TDM 指导的注入。通过聚合和处理 TDM，生成一个时空一致的编辑掩码，用于选择性地融合 KV 特征[^1^]。
  • 阶段 3：结构和语义一致性：结合 ControlNet 提供的显式结构指导和 TDM 指导的语义保持，确保编辑区域符合原始结构[^1^]。

3. ReShapeBench 基准测试

• 动机：现有的基准测试在评估形状变换能力方面存在局限性，因此论文提出了一个新的基准测试 ReShapeBench，专门用于系统评估形状感知图像编辑方法[^1^]。
• 构建方法：ReShapeBench 包含 120 张新收集的图像，分为单对象和多对象两个子集，以及一个评估集。每个图像都配有详细的源和目标提示，这些提示经过精心设计，以指定显著的形状变换[^1^]。

4. 实验验证

• 定性比较：通过与多种扩散模型和流模型的定性比较，展示了 Follow-Your-Shape 在大规模形状变换和背景保持方面的优势[^1^]。
• 定量比较：在 ReShapeBench 基准测试上，使用 PSNR、LPIPS、CLIP 相似性和 LAION 美学预测器等指标，证明了 Follow-Your-Shape 在背景保持、文本对齐和整体美学质量方面的优越性能[^1^]。

5. 消融研究

• 初始轨迹稳定化步骤：通过改变初始轨迹稳定化步骤的数量，研究了其对编辑结果的影响。结果表明，适当的稳定化步骤可以平衡背景保持和形状变换的灵活性[^1^]。
• ControlNet 条件化时间步和强度：通过调整 ControlNet 条件化的时间步和强度，研究了其对编辑结果的影响。结果表明，适当的条件化时间和强度可以在结构保持和编辑灵活性之间取得最佳平衡[^1^]。

通过这些创新，Follow-Your-Shape 框架能够实现精确、大规模的形状变换，同时保持背景的完整性，为图像编辑领域提供了一种新的解决方案。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证 Follow-Your-Shape 方法的有效性：

1. ReShapeBench 基准测试的构建

• 数据收集：ReShapeBench 包含 120 张新收集的图像，分为单对象和多对象两个子集，以及一个评估集。这些图像被标准化为 512×512 分辨率[^1^]。
• 详细提示：每个图像都配有详细的源和目标提示，这些提示遵循一致的四句话结构，以确保精确的形状变换[^1^]。

2. 与基线方法的定性比较

• 比较方法：包括扩散模型（如 MasaCtrl[^5^]、PnPInversion[^45^]、Dit4Edit[^10^]）和流模型（如 RF-Edit[^51^]、FlowEdit[^17^]、KV-Edit[^61^]、Flux-Kontext[^19^]）[^1^]。
• 结果展示：通过一系列形状变换的例子，展示了 Follow-Your-Shape 在大规模形状变换和背景保持方面的优势[^1^]。

3. 与基线方法的定量比较

• 评估指标：使用了 PSNR[^14^]、LPIPS[^56^]、CLIP 相似性[^40^] 和 LAION 美学预测器[^43^] 来评估背景保持、图像质量和文本对齐[^1^]。
• 结果分析：Follow-Your-Shape 在所有评估指标上均优于基线方法，证明了其在形状感知图像编辑任务中的优越性能[^1^]。

4. 消融研究

• 初始轨迹稳定化步骤：通过改变初始轨迹稳定化步骤的数量（kfront），研究了其对编辑结果的影响[^1^]。
  • 结果：当 kfront 增加时，背景保持得到改善，但形状变换的灵活性降低。kfront=2 时，背景保持和形状变换的灵活性达到了最佳平衡[^1^]。
• ControlNet 条件化时间步和强度：通过调整 ControlNet 条件化的时间步和强度，研究了其对编辑结果的影响[^1^]。
  • 结果：在去噪过程的早期阶段注入条件信号效果最佳，且适当的条件强度可以在结构保持和编辑灵活性之间取得最佳平衡[^1^]。

5. 更多编辑结果的展示

• 附加结果：在 PIEBench 和 ReShapeBench 的图像上进行了更多的形状感知编辑实验，以进一步展示 Follow-Your-Shape 的能力[^1^]。

通过这些实验，论文验证了 Follow-Your-Shape 方法在大规模形状变换和背景保持方面的有效性，并通过与现有方法的比较，证明了其优越性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 Follow-Your-Shape，这是一个用于大规模形状变换的图像编辑框架，尽管它在形状感知图像编辑方面取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 鲁棒性改进

• 对提示的鲁棒性：当前框架对提示描述高度敏感，轻微的措辞或结构变化可能导致显著不同的编辑结果[^1^]。未来的研究可以探索开发对提示更鲁棒的技术，以在更广泛的用户输入范围内保持语义保真度。
• 超参数自适应调整：作为一种无需训练的方法，Follow-Your-Shape 依赖于精心调整的超参数（例如注入时间、控制强度），但没有单一配置能够最优地适用于所有任务和图像类别[^1^]。未来的工作可以考虑引入可学习的机制，以适应性地调整不同编辑场景中的参数。

2. 视频编辑扩展

• 时间一致性：尽管 Follow-Your-Shape 原则上可以应用于视频编辑，但时间维度引入了重大挑战，导致 TDM 在时间上的稳定性降低[^1^]。具体来说，TDM 指示的编辑区域在不同帧之间经常波动，导致结果视频中的转换不一致或不完整[^1^]。未来的研究可以考虑采用时间感知的 TDM 构建策略，或明确分离去噪轨迹中的空间和时间成分，以实现更连贯的视频编辑效果。

3. 多模态输入

• 结合多模态信号：目前的框架主要依赖于文本提示来引导编辑过程。然而，在某些情况下，结合其他模态的输入（如草图、关键点或语义分割图）可能有助于进一步提高编辑的精确性和灵活性[^1^]。未来的研究可以探索如何将这些多模态信号有效地融入到 Follow-Your-Shape 的编辑流程中。

4. 用户交互

• 交互式编辑：当前的编辑过程是自动化的，用户无法实时调整编辑结果。引入交互式编辑功能，允许用户在编辑过程中提供反馈或调整参数，可能会提高编辑的满意度和灵活性[^1^]。例如，可以设计一个用户界面，让用户实时查看和修改 TDM 或注入的特征。

5. 性能优化

• 计算效率：尽管 Follow-Your-Shape 在编辑质量和背景保持方面表现出色，但其计算复杂度可能较高，尤其是在处理高分辨率图像时[^1^]。未来的研究可以探索优化算法，以提高计算效率，使其更适合实时应用或资源受限的环境。
• 内存优化：KV 注入机制在保持结构一致性方面发挥了重要作用，但可能会增加内存使用量[^1^]。研究如何在不牺牲编辑质量的前提下减少内存消耗，将是一个有价值的探索方向。

6. 理论分析

• 轨迹差异的理论基础：虽然论文提出了基于轨迹差异的编辑方法，但对这种差异的理论分析还不够深入[^1^]。未来的研究可以进一步探讨轨迹差异与语义差异之间的数学关系，为该方法提供更坚实的理论基础。
• 泛化能力：目前的实验主要集中在特定类型的形状变换上。进一步研究该方法在更广泛的图像编辑任务中的泛化能力，将有助于更好地理解其适用范围和局限性[^1^]。

7. 应用拓展

• 艺术创作：Follow-Your-Shape 在艺术创作领域具有巨大的潜力，可以用于生成具有独特风格和形状的图像[^1^]。未来的研究可以探索如何将该方法应用于艺术创作，例如生成抽象艺术作品或风格化的人物肖像。
• 医学图像编辑：在医学图像处理中，形状变换可能用于模拟病变或器官的形态变化[^1^]。研究如何将 Follow-Your-Shape 适应于医学图像编辑，可能会为医学研究和诊断提供新的工具。

8. 伦理和版权问题

• 伦理考量：随着图像编辑技术的发展，伦理问题变得越来越重要[^1^]。未来的研究需要考虑如何确保 Follow-Your-Shape 的使用符合伦理标准，例如防止其被用于生成虚假信息或误导性内容。
• 版权问题：大规模形状变换可能会涉及到版权问题，特别是当编辑后的图像与原始图像在视觉上差异较大时[^1^]。研究如何在编辑过程中尊重版权，将是一个重要的研究方向。

这些方向为未来的研究提供了丰富的可能性，有望进一步推动图像编辑技术的发展，并拓展其在各个领域的应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文提出了 Follow-Your-Shape，这是一个无需训练和掩码的图像编辑框架，专注于大规模形状变换任务。该框架通过计算源和目标提示之间的去噪轨迹差异来生成 Trajectory Divergence Map (TDM)，从而精确定位可编辑区域，并通过分阶段的 Scheduled KV Injection 策略确保编辑的稳定性和保真度。此外，论文还引入了 ReShapeBench 基准测试，用于系统评估形状感知图像编辑方法。实验结果表明，Follow-Your-Shape 在大规模形状变换和背景保持方面优于现有方法，为图像编辑领域提供了一种新的解决方案。

主要贡献

• 提出了一种新的图像编辑框架 Follow-Your-Shape，能够实现大规模形状变换，同时严格保持非目标内容。
• 引入了 Trajectory Divergence Map (TDM)，通过比较源和目标提示的去噪轨迹差异来精确定位可编辑区域。
• 设计了一种分阶段的 Scheduled KV Injection 策略，以适应去噪过程中的不同阶段，提高编辑的稳定性和保真度。
• 构建了 ReShapeBench 基准测试，包含 120 张新图像和详细的提示对，专门用于评估形状感知图像编辑方法。
• 通过定性和定量实验，证明了 Follow-Your-Shape 在大规模形状变换和背景保持方面的优越性能。

方法细节

• Trajectory Divergence Map (TDM)：通过计算源和目标提示下的去噪速度场差异来生成 TDM，该图可以精确定位需要编辑的区域[^1^]。
• Scheduled KV Injection：分三个阶段进行 KV 注入，以稳定初始轨迹并精确控制编辑区域[^1^]。
• ReShapeBench：包含单对象和多对象图像，以及一个评估集，用于系统评估形状感知图像编辑方法[^1^]。

实验结果

• 定性比较：Follow-Your-Shape 在大规模形状变换和背景保持方面优于现有方法[^1^]。
• 定量比较：在 ReShapeBench 上，Follow-Your-Shape 在 PSNR、LPIPS、CLIP 相似性和 LAION 美学预测器等指标上均优于基线方法[^1^]。
• 消融研究：证明了初始轨迹稳定化步骤和 ControlNet 条件化时间步及强度对编辑结果的影响[^1^]。

未来工作

• 提高对提示和超参数的鲁棒性。
• 探索将该方法扩展到视频编辑领域。
• 结合多模态输入以提高编辑的精确性和灵活性。
• 引入交互式编辑功能，允许用户实时调整编辑结果。
• 优化算法以提高计算效率和减少内存使用。
• 深入理论分析，探索轨迹差异与语义差异之间的关系。
• 拓展应用领域，如艺术创作和医学图像编辑。
• 考虑伦理和版权问题，确保技术的合理使用。

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: Zeqian Long,Mingzhe Zheng,Kunyu Feng,Xinhua Zhang,Hongyu Liu,Harry Yang,Linfeng Zhang,Qifeng Chen,Yue Ma

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.08134.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.08134

Arxiv ID: 2508.08134

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.08134

Published: 2025-08-11T16:10:00Z

Updated: 2025-08-11T16:10:00.000Z

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16. Less Is More: Training-Free Sparse Attention with Global Locality for Efficient Reasoning

Large reasoning models achieve strong performance through test-time scaling but incur substantial computational overhead, particularly from excessive token generation when processing short input prompts. While sparse attention mechanisms can reduce latency and memory usage, existing approaches suffer from significant accuracy degradation due to accumulated errors during long-generation reasoning. These methods generally require either high token retention rates or expensive retraining. We introduce LessIsMore, a training-free sparse attention mechanism for reasoning tasks, which leverages global attention patterns rather than relying on traditional head-specific local optimizations. LessIsMore aggregates token selections from local attention heads with recent contextual information, enabling unified cross-head token ranking for future decoding layers. This unified selection improves generalization and efficiency by avoiding the need to maintain separate token subsets per head. Evaluation across diverse reasoning tasks and benchmarks shows that LessIsMore preserves — and in some cases improves — accuracy while achieving a $1.1\times$ average decoding speed-up compared to full attention. Moreover, LessIsMore attends to $2\times$ fewer tokens without accuracy loss, achieving a $1.13\times$ end-to-end speed-up compared to existing sparse attention methods.

中文摘要

大型推理模型通过测试时的扩展实现了强大的性能，但在处理短输入提示时由于过多的令牌生成会产生巨大的计算开销。尽管稀疏注意机制可以降低延迟和内存使用，但现有的方法由于在长生成推理过程中累积的错误而遭受显著的准确性下降。这些方法通常需要高的令牌保留率或昂贵的再训练。我们引入了LessIsMore，一种无训练的稀疏注意机制，用于推理任务，它利用全局注意模式，而不是依赖于传统的头特定的局部优化。LessIsMore从局部注意头聚合令牌选择和最近的上下文信息，从而使未来解码层的跨头令牌排名得以统一。这种统一选择通过避免在每个头维持单独的令牌子集，改善了泛化性和效率。在各种推理任务和基准上的评估显示，LessIsMore在实现$1.1 imes$平均解码加速的同时，保持了 — 在某些情况下甚至提高了 — 准确性。此外，LessIsMore关注的令牌数量减少了$2 imes$，且没有准确性损失，相较于现有的稀疏注意方法，实现了$1.13 imes$的端到端加速。

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如何在推理任务中提高大型语言模型（LLMs）的推理效率，同时保持或提高其准确性。具体来说，论文关注的是大型推理模型（LRMs）在处理短输入提示时，由于过度生成输出标记而导致的显著计算开销问题。尽管稀疏注意力机制可以减少延迟和内存使用，但现有的方法在长生成推理过程中由于累积误差而导致准确度显著下降，通常需要较高的标记保留率或昂贵的重新训练。

论文提出了一种名为 LessIsMore 的无训练稀疏注意力机制，专门针对推理任务，通过利用全局注意力模式而不是依赖于传统的头部特定局部优化来提高效率和准确性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

稀疏注意力机制

• 选择性稀疏注意力方法：
  • TidalDecode (Yang et al., 2024)：一种选择性稀疏注意力方法，通过选择关键标记来减少计算复杂度和生成延迟。
  • Quest (Tang et al., 2024)：一种查询感知的稀疏注意力方法，通过动态选择标记来优化长文本上下文的推理效率。
  • RetrievalAttention (Liu et al., 2024)：通过向量检索加速长上下文 LLM 推理的方法。
  • MagicPig (Chen et al., 2024)：利用局部敏感哈希（LSH）采样实现高效 LLM 生成。
  • Twilight (Lin et al., 2025)：通过层次化的 top-p 剪枝实现自适应注意力稀疏。
• 逐出式稀疏注意力方法：
  • StreamingLLM (Xiao et al., 2023)：一种高效的流式语言模型，通过注意力池化和滑动窗口机制减少计算开销。
  • SnapKV (Li et al., 2024)：一种通过动态上下文选择实现高效长上下文 LLM 推理的方法。
  • DuoAttention (Xiao et al., 2024)：结合检索和流式头实现高效长上下文 LLM 推理的方法。
  • Keyformer (Adnan et al., 2024)：通过选择关键标记减少 KV 缓存，实现高效的生成推理。
  • H2O (Zhang et al., 2023)：一种用于大型语言模型高效生成推理的重击者预言器。

稀疏注意力在推理中的应用

• SeerAttention-r (Gao et al., 2025)：一种针对长推理任务的稀疏注意力适应方法，需要重新训练以缓解生成过程中累积的准确度损失。
• R-KV (Cai et al., 2025)：一种针对推理模型的冗余感知 KV 缓存压缩方法。

推理任务和模型

• 推理任务：
  • AIME (AoPS, 2025)：美国数学邀请赛问题和解决方案，用于评估模型的数学推理能力。
  • GPQA (Rein et al., 2023)：一个研究生级别的谷歌证明问答基准，用于评估模型的高级推理能力。
  • MATH500：一个包含 500 个数学问题的数据集，用于评估模型的数学推理能力。
• 推理模型：
  • DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI, 2025)：通过强化学习激励推理能力的大型语言模型。
  • Gemini-2.5-pro (DeepMind, 2025)：DeepMind 开发的高效推理模型。
  • OpenAI-o3 (OpenAI, 2025)：OpenAI 开发的推理模型。
  • Qwen3 (Team, 2025)：一个开源的推理模型，使用 Group Query Attention (GQA) 架构。
  • gpt-oss (OpenAI, 2025)：OpenAI 开发的开源推理模型。

其他相关研究

• 注意力机制的局部性：
  • Llama (Touvron et al., 2023)：开源的高效基础语言模型，提出了 Group Query Attention (GQA) 架构。
  • Hymba (Dong et al., 2024)：一种混合头架构，用于小型语言模型。
• 推理效率优化：
  • Cascade Inference (Ye et al., 2024)：一种内存带宽高效的共享前缀批量解码方法。
  • OmniKV (Hao et al., 2025)：一种动态上下文选择方法，用于高效的长上下文 LLM 推理。
  • Native Sparse Attention (Yuan et al., 2025)：一种硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种名为 LessIsMore 的无训练稀疏注意力机制，专门针对推理任务，通过利用全局注意力模式而不是依赖于传统的头部特定局部优化来提高效率和准确性。以下是 LessIsMore 解决问题的具体方法：

1. 统一注意力头选择（Unified Attention Head Selection）

LessIsMore 通过全局聚合头部特定的局部信息，实现更准确和高效的标记选择。具体步骤如下：

• 头部独立选择：每个注意力头独立计算注意力分数，并选择其前 ( k ) 个最重要的标记。
• 全局聚合：将所有头选择的标记合并为一个全局集合，并根据标记在各自头中的排名进行全局排序。
• 选择最终标记：从全局排序的标记中选择前 ( k ) 个标记，以满足预定义的标记预算。

这种方法利用了推理任务中不同注意力头之间的空间局部性，即不同头选择的重要标记存在显著重叠。通过全局聚合，可以避免因头部特定的局部优化而导致的全局重要标记遗漏。

2. 稳定最近窗口（Stable Recency Window）

LessIsMore 通过保留最近生成的标记来利用推理任务中的时间局部性。具体步骤如下：

• 保留最近标记：在每个选择层中，保留一定比例的最近生成的标记，形成一个“稳定最近窗口”。
• 结合全局选择：将全局选择的标记与最近窗口中的标记合并，形成最终用于稀疏注意力计算的标记集合。

这种方法确保了最近生成的标记在后续推理步骤中持续受到关注，这对于逐步推理任务至关重要。通过这种方式，LessIsMore 有效地利用了推理任务中最近标记的重要性，避免了因标记选择不准确而导致的推理质量下降。

3. 实验验证

论文通过在多个推理任务和基准测试中评估 LessIsMore，验证了其在保持或提高准确性的同时显著提高解码速度的能力。实验结果表明：

• LessIsMore 在 AIME-24 等复杂推理任务中，即使在极低的标记预算下（如 2K 标记），也能保持与全注意力相当的准确性。
• LessIsMore 实现了平均 1.1 倍的解码速度提升，与全注意力基线相比。
• LessIsMore 在保持准确性的同时，关注的标记数量减少了至少 2 倍，实现了 1.13 倍的端到端速度提升，与现有的稀疏注意力方法相比。

4. 定制内核支持

为了进一步提高效率，LessIsMore 还提供了针对 Group Query Attention (GQA) 模型的定制内核支持。这使得 LessIsMore 在实际应用中能够更高效地执行稀疏注意力计算，从而实现更快的推理速度。

通过这些方法，LessIsMore 有效地解决了现有稀疏注意力方法在推理任务中准确度下降和生成长度延长的问题，同时显著提高了推理效率。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来评估 LessIsMore 的准确性和效率，具体实验设置和结果如下：

1. 实验设置

• 模型选择：使用了两个广泛使用的推理模型 Qwen3-8B 和 Qwen3-4B，这些模型专门针对推理任务进行了训练。
• 任务选择：评估了多个主流推理任务，包括 AIME-24/25、GPQA-Diamond 和 MATH500。
• 基线方法：与以下基线方法进行比较：
  • Full Attention：全注意力机制，作为性能上限。
  • Quest：一种无训练的稀疏注意力方法。
  • TidalDecode：一种无训练的稀疏注意力方法，表现优异。
  • SeerAttention-r：一种需要训练的稀疏注意力方法，专门针对推理任务。
• 标记预算：在不同的标记预算下进行评估，包括 1K、2K、4K 和 6K 标记。
• 实验配置：为了确保公平比较，LessIsMore 和 TidalDecode 在相同的层进行标记选择（Qwen3-8B 的第 12 层和 Qwen3-4B 的第 20 层）。LessIsMore 的最近窗口比例设置为 0.25，并且始终保留 4 个标记用于注意力池。

2. 准确率评估

• AIME-24/25：在复杂的数学竞赛任务 AIME-24/25 上，LessIsMore 在所有标记预算下均实现了最高的准确率，与全注意力机制相当，即使在极低的标记预算（如 2K 标记）下也能保持几乎无损的性能。例如，在 Qwen3-8B 上，LessIsMore 在 2K 标记预算下达到了 73.75% 的准确率，而全注意力基线为 74.48%。
• MATH500 和 GPQA-Diamond：在相对简单的推理任务 MATH500 和 GPQA-Diamond 上，LessIsMore 同样在所有标记预算下实现了最高的准确率，与全注意力机制相当或更高。例如，在 Qwen3-8B 上，LessIsMore 在 MATH500 任务的 4K 标记预算下达到了 94.55% 的准确率，而全注意力基线为 94.43%。

3. 效率评估

• 解码延迟：使用定制内核在 NVIDIA RTX A5000 GPU 上测量平均解码延迟。LessIsMore 在所有标记预算配置下均优于 TidalDecode，在保持更高准确率的同时，解码速度更快。例如，在 2K 标记预算下，LessIsMore 实现了 1.10 倍的解码速度提升，而 TidalDecode 的准确率仅为 53.33%。
• 端到端速度提升：LessIsMore 在保持准确性的同时，实现了 1.13 倍的端到端速度提升，与现有的稀疏注意力方法相比。这主要得益于 7% 更短的生成长度和 1.06 倍的平均解码速度提升。

4. 消融研究

• 全局选择的有效性：通过在 Qwen3-8B 上比较不同的标记聚合方案，验证了 LessIsMore 的全局选择策略优于局部优化策略。在仅在第 2 层进行选择时，LessIsMore 显著优于随机选择和头部到头部的聚合方案。
• 生成长度分析：分析了不同稀疏注意力方法在 AIME-24 任务上的生成长度。LessIsMore 在所有标记预算下均保持与全注意力相当的生成长度，而其他方法则显著延长了生成长度。例如，在 2K 标记预算下，Quest、SeerAttention-r 和 TidalDecode 分别生成了 30.0K、19.8K 和 17.4K 标记，而 LessIsMore 仅生成了 15.8K 标记。
• 最近窗口比例的影响：通过改变最近窗口的比例，评估了其对准确率和注意力召回率的影响。结果表明，25% 的最近窗口比例在保持高准确率的同时，实现了最高的注意力召回率。

5. 实验结果总结

• 准确率：LessIsMore 在所有评估任务和标记预算下均实现了最高的准确率，与全注意力机制相当或更高。
• 效率：LessIsMore 在保持高准确率的同时，实现了显著的解码速度提升和端到端速度提升。
• 生成长度：LessIsMore 保持了与全注意力相当的生成长度，避免了因标记选择不准确而导致的冗余推理过程。

这些实验结果验证了 LessIsMore 在推理任务中的有效性和效率，证明了其在保持高准确率的同时显著提高了推理效率。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提到了一些可以进一步探索的方向，以下是详细的分析：

1. 自适应短上下文比例（Adaptive Short-Context Ratio）

问题：目前，LessIsMore 使用预定义的标记预算和固定的 25% 短上下文比例，这基于对推理任务中重要最近上下文大小的一致性观察。然而，在实践中，动态确定最佳标记预算和参数比例仍然是一个挑战。 探索方向： - 动态调整比例：可以探索基于 top-p 采样启发式方法的解决方案，根据每步解码时的注意力分数分布动态调整比例 (Chen et al., 2024; Lin et al., 2025)。这将使模型能够根据当前上下文的复杂性自适应地调整标记预算和最近窗口的大小，从而进一步提高推理效率和准确性。

2. LessIsMore 的泛化能力（Generalization of LessIsMore）

问题：虽然 LessIsMore 在基于 GQA 的模型（如 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B）上表现出色，但其在其他类型的模型（如 MLA 或 MoE 架构）上的泛化能力尚未得到充分验证。 探索方向： - 扩展到其他模型架构：未来的工作应优先将 LessIsMore 的基于局部性的原则扩展到其他类型的模型，如 MLA 或 MoE 架构，这些模型采用了不同的注意力机制。这将有助于验证 LessIsMore 的普适性和在不同模型架构中的有效性，进一步推动稀疏注意力机制在推理任务中的应用。

3. 从标记节省到内存节省（From Token Saving to Memory Saving）

问题：尽管 LessIsMore 在标记节省方面取得了显著成果，但系统级优化尚未充分探索，以将标记节省转化为显著的内存节省。 探索方向： - 优化实现：目前，选择操作中的并集操作使用 PyTorch 原语实现，而不是优化的 CUDA 内核。优化这些操作可以进一步提高效率。 - 内存效率改进：标记选择过程仍然需要在内存中维护完整的 KV 缓存，这限制了与逐出式方法相比的内存效率。探索如何在保持稀疏注意力优势的同时减少内存占用，例如通过更高效的缓存管理和逐出策略，将是一个重要的研究方向。

4. 超越无训练：带混合注意力的原生训练（Beyond Training-Free: Native Training with Hybrid Attention）

问题：LessIsMore 的成功证明了无训练的混合注意力方法（结合全注意力和稀疏注意力）在解决推理模型效率挑战方面的有效性。然而，目前 LessIsMore 采用的是层间混合方法，而更先进的步骤将是探索层内混合注意力机制。 探索方向： - 预训练过程中的集成：将 LessIsMore 的原则直接集成到预训练过程中，可能会进一步提高模型的效率和准确性。这将使模型在预训练阶段就学习如何更有效地选择标记，从而在推理时实现更好的性能。 - 层内混合注意力机制：探索在同一层内结合不同注意力机制的方法，可能会进一步提高模型的灵活性和效率。这将允许模型在不同层次上根据任务需求动态调整注意力策略，从而实现更优的推理性能。

5. 动态标记预算调整（Dynamic Token Budget Adjustment）

问题：目前的稀疏注意力方法通常使用固定的标记预算，这可能在不同推理任务和上下文中不够灵活。 探索方向： - 自适应标记预算：开发能够根据当前推理任务的复杂性和上下文动态调整标记预算的机制。这可以通过分析当前推理步骤的注意力分布和生成标记的相关性来实现，从而在保持推理质量的同时最小化计算开销。 - 任务特定预算优化：针对不同类型的推理任务（如数学推理、逻辑推理等）优化标记预算策略。不同任务可能对上下文信息的需求不同，因此为每种任务定制标记预算可能会进一步提高推理效率。

6. 多任务学习和迁移学习（Multi-Task Learning and Transfer Learning）

问题：虽然 LessIsMore 在特定推理任务上表现出色，但其在多任务学习和迁移学习场景中的表现尚未得到充分验证。 探索方向： - 多任务推理：探索 LessIsMore 在多任务学习场景中的应用，其中模型需要同时处理多种类型的推理任务。这将有助于验证 LessIsMore 在处理不同任务需求时的灵活性和适应性。 - 迁移学习：研究如何将 LessIsMore 的稀疏注意力机制应用于迁移学习场景，例如将预训练模型在一种推理任务上学习到的稀疏注意力模式迁移到其他相关任务上。这可能会加速模型在新任务上的适应过程，并提高推理效率。

7. 跨领域推理任务（Cross-Domain Reasoning Tasks）

问题：目前的实验主要集中在特定领域的推理任务上，如数学和逻辑推理。LessIsMore 在跨领域推理任务中的表现尚未得到充分验证。 探索方向： - 跨领域评估：在跨领域推理任务中评估 LessIsMore，例如结合不同领域的知识和推理模式（如数学、科学、文学等）。这将有助于验证 LessIsMore 在处理更复杂和多样化的推理场景时的泛化能力。 - 领域自适应稀疏注意力：开发能够根据不同领域特点自适应调整稀疏注意力策略的方法。这将使模型能够更好地利用不同领域的上下文信息，从而提高跨领域推理的准确性和效率。

8. 与人类推理的对比研究（Comparison with Human Reasoning）

问题：虽然 LessIsMore 在提高推理效率和准确性方面取得了显著成果，但其与人类推理过程的对比研究尚未得到充分开展。 探索方向： - 人类推理模式分析：通过对比人类在类似推理任务中的注意力模式和决策过程，进一步优化 LessIsMore 的稀疏注意力机制。这将有助于开发更符合人类认知过程的推理模型，从而提高模型的可解释性和可信度。 - 人机协作推理：探索 LessIsMore 在人机协作推理场景中的应用，例如通过结合人类的直觉和模型的计算能力来解决复杂的推理问题。这将有助于开发更高效和智能的人机协作系统。

9. 稀疏注意力的可解释性（Interpretability of Sparse Attention）

问题：尽管稀疏注意力机制在提高推理效率方面取得了显著成果，但其可解释性仍然是一个挑战。目前，稀疏注意力的选择过程相对复杂，难以直观理解。 探索方向： - 可视化工具开发：开发可视化工具来直观展示稀疏注意力的选择过程和标记重要性。这将有助于研究人员和实践者更好地理解稀疏注意力机制的工作原理，并进一步优化模型。 - 可解释性评估指标：开发专门用于评估稀疏注意力可解释性的指标，例如通过分析标记选择与最终推理结果之间的相关性。这将有助于量化稀疏注意力机制的可解释性，并指导模型的改进。

10. 与其他高效推理技术的结合（Integration with Other Efficient Inference Techniques）

问题：虽然 LessIsMore 在稀疏注意力方面取得了显著成果，但将其与其他高效的推理技术（如知识蒸馏、模型压缩等）结合的潜力尚未得到充分探索。 探索方向： - 知识蒸馏：探索将 LessIsMore 与知识蒸馏技术结合，通过将大型模型的知识迁移到小型模型中，进一步提高推理效率。这将有助于开发更轻量级且高效的推理模型。 - 模型压缩：研究如何将 LessIsMore 与模型压缩技术（如剪枝、量化等）结合，以进一步减少模型的计算开销和内存占用。这将有助于在资源受限的环境中实现高效的推理。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有望进一步提升 LessIsMore 的性能和适用性，推动稀疏注意力机制在推理任务中的应用和发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了 LessIsMore，这是一种专为推理任务设计的无训练稀疏注意力机制，旨在解决现有稀疏注意力方法在长生成推理过程中因累积误差而导致准确度显著下降的问题。LessIsMore 通过利用全局注意力模式，而不是依赖传统的头部特定局部优化，实现了更准确和高效的标记选择。

背景知识

大型推理模型（LRMs）通过在测试时扩展计算资源来提高复杂推理任务的性能，但这种方法会导致显著的计算开销，尤其是在处理短输入提示时，由于过度生成输出标记而变得尤为突出。现有的稀疏注意力机制虽然可以减少延迟和内存使用，但在推理任务中，由于累积误差，这些方法通常需要较高的标记保留率或昂贵的重新训练。

研究方法

LessIsMore 的核心在于两个关键技术：统一注意力头选择（Unified Attention Head Selection） 和 稳定最近窗口（Stable Recency Window）。

1. 统一注意力头选择：该方法通过全局聚合头部特定的局部信息，实现更准确和高效的标记选择。每个注意力头独立计算注意力分数并选择其前 ( k ) 个最重要的标记，然后将所有头选择的标记合并为一个全局集合，并根据标记在各自头中的排名进行全局排序，最终从全局排序的标记中选择前 ( k ) 个标记，以满足预定义的标记预算。这种方法利用了推理任务中不同注意力头之间的空间局部性，即不同头选择的重要标记存在显著重叠，通过全局聚合，可以避免因头部特定的局部优化而导致的全局重要标记遗漏。

2. 稳定最近窗口：该方法通过保留最近生成的标记来利用推理任务中的时间局部性。在每个选择层中，保留一定比例的最近生成的标记，形成一个“稳定最近窗口”，然后将全局选择的标记与最近窗口中的标记合并，形成最终用于稀疏注意力计算的标记集合。这种方法确保了最近生成的标记在后续推理步骤中持续受到关注，这对于逐步推理任务至关重要，通过这种方式，LessIsMore 有效地利用了推理任务中最近标记的重要性，避免了因标记选择不准确而导致的推理质量下降。

实验

实验部分评估了 LessIsMore 在多个推理任务和基准测试中的准确性和效率，使用了 Qwen3-8B 和 Qwen3-4B 两个模型，并与 Full Attention、Quest、TidalDecode 和 SeerAttention-r 等基线方法进行了比较。

• 准确率评估：在复杂的数学竞赛任务 AIME-24/25 以及相对简单的推理任务 MATH500 和 GPQA-Diamond 上，LessIsMore 在所有标记预算下均实现了最高的准确率，与全注意力机制相当或更高。例如，在 Qwen3-8B 上，LessIsMore 在 AIME-24 任务的 2K 标记预算下达到了 73.75% 的准确率，而全注意力基线为 74.48%。
• 效率评估：通过在 NVIDIA RTX A5000 GPU 上测量平均解码延迟，LessIsMore 在所有标记预算配置下均优于 TidalDecode，在保持更高准确率的同时，解码速度更快。例如，在 2K 标记预算下，LessIsMore 实现了 1.10 倍的解码速度提升，而 TidalDecode 的准确率仅为 53.33%。此外，LessIsMore 在保持准确性的同时，实现了 1.13 倍的端到端速度提升，与现有的稀疏注意力方法相比，这主要得益于 7% 更短的生成长度和 1.06 倍的平均解码速度提升。
• 消融研究：通过改变最近窗口的比例，评估了其对准确率和注意力召回率的影响。结果表明，25% 的最近窗口比例在保持高准确率的同时，实现了最高的注意力召回率。

关键结论

LessIsMore 在保持高准确率的同时显著提高了推理效率，证明了利用全局注意力模式在稀疏注意力机制中的有效性。该方法在多个推理任务中实现了与全注意力相当或更高的准确率，同时减少了至少 2 倍的标记关注数量，并实现了 1.13 倍的端到端速度提升。此外，LessIsMore 保持了与全注意力相当的生成长度，避免了因标记选择不准确而导致的冗余推理过程。这些结果验证了 LessIsMore 在推理任务中的有效性和效率，为未来的稀疏注意力机制研究提供了新的方向。

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: Lijie Yang,Zhihao Zhang,Arti Jain,Shijie Cao,Baihong Yuan,Yiwei Chen,Zhihao Jia,Ravi Netravali

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07101.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07101

Arxiv ID: 2508.07101

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07101

Published: 2025-08-09T21:10:33Z

Updated: 2025-08-09T21:10:33.000Z

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17. MoBE: Mixture-of-Basis-Experts for Compressing MoE-based LLMs

The Mixture-of-Experts (MoE) architecture has become a predominant paradigm for scaling large language models (LLMs). Despite offering strong performance and computational efficiency, large MoE-based LLMs like DeepSeek-V3-0324 and Kimi-K2-Instruct present serious challenges due to substantial memory requirements in deployment. While recent works have explored MoE compression to address this issue, existing methods often suffer from considerable accuracy drops (e.g., 7-14% relatively) even at modest compression rates. This paper introduces a novel Mixture-of-Basis-Experts (MoBE) method that achieves model compression while incurring minimal accuracy drops. Specifically, each up/gate matrix in an expert is decomposed via a rank decomposition as W = AB, where matrix A is unique to each expert. The relatively larger matrix B is further re-parameterized as a linear combination of basis matrices {Bi} shared across all experts within a given MoE layer. The factorization is learned by minimizing the reconstruction error relative to the original weight matrices. Experiments demonstrate that MoBE achieves notably lower accuracy drops compared to prior works. For instance, MoBE can reduce the parameter counts of Qwen3-235B-A22B-2507, DeepSeek-V3-0324 (671B) and Kimi-K2-Instruct (1T) by 24%-30% with only 1%-2% accuracy drop (about 2% drops when measured relatively).

中文摘要

混合专家（MoE）架构已成为扩大大型语言模型（LLM）的主要范式。尽管提供了强大的性能和计算效率，但像DeepSeek-V3-0324和Kimi-K2-Instruct这样的大型MoE基础LLM在部署时由于巨大的内存需求而面临严重挑战。最近的研究虽然探索了MoE压缩以解决这个问题，但现有方法往往会在相对适度的压缩率下遭受显著的准确性下降（例如，相对下降7-14%）。本文介绍了一种新颖的混合基础专家（MoBE）方法，可以在造成最小准确性下降的情况下实现模型压缩。具体来说，每个专家中的上/门矩阵通过秩分解分解为W = AB，其中矩阵A对每个专家是唯一的。相对较大的矩阵B进一步重新参数化为由在给定MoE层内所有专家之间共享的基础矩阵{Bi}的线性组合。该分解通过最小化相对于原始权重矩阵的重建误差来学习。实验表明，与以前的工作相比，MoBE的准确性下降显著较低。例如，MoBE可以将Qwen3-235B-A22B-2507、DeepSeek-V3-0324（671B）和Kimi-K2-Instruct（1T）的参数量减少24%-30%，而准确性下降仅为1%-2%（相对测量时约下降2%）。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决基于Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型（LLMs）在部署时面临的巨大内存需求问题。

• 背景：MoE架构因其在计算效率和性能方面的优势，已成为扩展大型语言模型的主要范式。然而，这些大型MoE模型（如DeepSeek-V3-0324和Kimi-K2-Instruct）虽然性能强大，但在实际部署时由于参数量巨大，对GPU内存等硬件资源的需求也非常高，这限制了它们的广泛应用。

• 问题：尽管已有研究探索了MoE模型的压缩方法，但现有方法在适度压缩率下往往会导致显著的性能下降（例如，相对准确率下降7-14%）。这使得在保持模型性能的同时减少内存需求成为一个亟待解决的问题。

• 目标：论文提出了一种新的模型压缩方法——Mixture-of-Basis-Experts（MoBE），旨在实现模型压缩的同时，尽可能减少对模型准确率的影响。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了两类与MoE模型压缩相关的研究工作：

基于专家剪枝的MoE压缩方法

• 方法概述：这类方法通过直接移除整个专家模块或合并相似的专家来减少MoE模型的总参数量。
  • NAEE：通过在校准数据集上评估专家组合来移除不重要的专家，以最小化模型损失。
  • STUN：根据专家的共同激活频率和路由权重相似性对专家进行分组，并在每组中只保留一个专家。
  • DEK：在特征空间中识别并分组相似的专家，然后在权重空间中将它们合并，以减少冗余。
  • MC-SMoE：根据路由策略将专家组织成不同的组，并将每组合并为一个单一专家。
• 局限性：由于这些方法直接移除整个专家模块，可能会导致专业知识的永久性丢失，从而在某些任务上引起显著的准确率下降。

基于专家矩阵分解的MoE压缩方法

• 方法概述：这类方法通过分解每个专家的权重矩阵来压缩MoE模型，将权重矩阵表示为更小的矩阵的乘积。
  • D2-MoE：通过提取共享权重和对残差delta权重应用奇异值分解（SVD）来近似每个专家矩阵。共享权重是通过Fisher加权平均原始权重获得的，而残差delta权重（原始权重与共享权重之间的差异）则被分解为低秩矩阵。
  • MoLAE：首先将每个MoE层中的一组up/gate矩阵进行分组，然后使用SVD对组内的矩阵进行近似，将每个矩阵表示为专家特定的转换矩阵和组共享潜在矩阵的乘积。
• 局限性：尽管这些方法在减少参数量方面是有效的，但它们依赖于低秩假设，这可能会限制其性能。因为原始权重矩阵的有效秩通常超过了SVD压缩的阈值，为了实现参数压缩，必须将保留的奇异值数量降低到该阈值以下。这会导致信息丢失，从而在下游任务中引起显著的性能下降。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种名为Mixture-of-Basis-Experts (MoBE) 的新方法，用于高效且性能保持的MoE模型参数压缩。MoBE通过以下方式实现模型压缩，同时最小化准确率损失：

MoBE架构

• 权重矩阵分解：MoBE将每个专家的up/gate矩阵 (W_i) 通过秩分解表示为 (W_i = A_i B_i)，其中 (A_i) 是每个专家独有的，而 (B_i) 被进一步重新参数化为一组在给定MoE层内所有专家共享的基矩阵 ({B_j}) 的线性组合： [ B_i = \sum_{j=1}^{m} \alpha_{i,j} B_j ] 其中，(m \ll n)（(n) 是专家数量），(\alpha_{i,j} \geq 0)，且 (\sum_{j=1}^{m} \alpha_{i,j} = 1)。

• 参数优化：通过最小化重构误差来学习这种分解，即最小化原始权重矩阵与重构矩阵之间的均方误差（MSE）： [ \min_{A, B_j, \alpha_{i,j}} \sum_{i=1}^{n} |W_i - \hat{W}i|^2 = \sum{i=1}^{n} |W_i - A_i f(\sum_{j=1}^{m} \alpha_{i,j} B_j)|^2 ] 其中，(f) 是一个非线性激活函数，如SiLU或Tanh，用于增强表示能力。

参数复杂度分析

• 总参数量：MoBE层的总参数量为 (ndp + 2npr + 2mrd)，其中 (ndp) 是down矩阵 (W_{\text{down}}) 的参数量，(2npr) 是up和gate投影的转换矩阵 (A) 的参数量，(2mrd) 是基矩阵 ({B_j}) 的参数量。
• 压缩比：MoBE相对于标准MoE的参数量比 (\gamma) 为： [ \gamma = \frac{ndp + 2npr + 2mrd}{3ndp} = \frac{1}{3} + \frac{2r}{3d} + \frac{2mr}{3np} ] 由于 (r \leq p < \frac{1}{2}d)，且 (m \ll n)，因此 (\gamma < 1)，表明MoBE能够显著压缩标准MoE模型的参数量。

激活函数选择

• 非线性激活函数：为了增强表示能力，MoBE在基矩阵的线性组合上应用非线性激活函数 (f)。实验表明，使用SiLU和Tanh激活函数可以显著降低重构误差，而ReLU和Sigmoid激活函数则会导致较大的信息丢失。

Z-score归一化

• 归一化处理：为了稳定优化过程，MoBE对每个MoE层中的专家权重矩阵进行Z-score归一化，即将权重矩阵减去均值并除以标准差。这种归一化有助于将权重值重新调整到一个标准分布，从而提高优化的稳定性和有效性。

实验验证

• 实验结果：通过在多种流行的开源MoE模型（如Ling-Lite-Chat、DeepSeek-V2-Lite-Chat、DeepSeek-V3-0324、Qwen3-30B-A3B-2507、Qwen3-235B-A22B-2507和Kimi-K2-Instruct）上进行广泛的实验，MoBE在保持高达98%原始性能的同时，能够将参数量减少24%-30%，显著优于现有的MoE压缩方法（如MoLAE和D2-MoE）。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

不同压缩方法的性能比较

• 实验设置：在多种流行的开源MoE模型上，比较了MoBE方法与现有的MoE压缩方法（如MoLAE和D2-MoE）的性能。这些模型包括Ling-Lite-Chat、DeepSeek-V2-Lite-Chat、DeepSeek-V3-0324、Qwen3-30B-A3B-2507、Qwen3-235B-A22B-2507和Kimi-K2-Instruct。
• 评估指标：使用相对准确率（即压缩模型性能与原始模型性能的比率）作为主要评估指标，并在15个不同的基准测试上进行了平均性能评估。
• 实验结果：MoBE在所有模型上均优于或至少与现有的压缩方法相当。例如，在Qwen3-235B-A22B-2507、DeepSeek-V3-0324和Kimi-K2-Instruct等大型模型上，MoBE能够将参数量减少24%-30%，而准确率仅下降1%-2%（相对下降约2%）。相比之下，MoLAE和D2-MoE在类似的压缩率下会导致更高的准确率下降。

重构误差比较

• 实验设置：在Ling-Lite-Chat、DeepSeek-V2-Lite-Chat和Qwen3-30B-A3B-2507模型上，比较了MoBE、MoLAE和D2-MoE在压缩gate矩阵和up矩阵时的重构误差（以均方误差MSE衡量）。
• 实验结果：MoBE在所有层的gate矩阵和up矩阵上均实现了比MoLAE和D2-MoE更低的MSE，通常降低了50%以上。这表明MoBE在保持原始权重矩阵信息方面更为有效，从而有助于减少压缩导致的性能损失。

激活函数的消融研究

• 实验设置：在Qwen3-30B-A3B模型的gate矩阵上，测试了不同的激活函数（包括无激活函数、Sigmoid、ReLU、GELU、SiLU和Tanh）对重构误差的影响。
• 实验结果：Sigmoid激活函数的性能甚至不如无激活函数的情况，而ReLU激活函数导致了数量级更高的MSE损失。GELU、SiLU和Tanh激活函数表现相似，且显著优于无激活函数的情况。最终选择SiLU和Tanh作为激活函数，因为它们在性能和计算效率之间提供了更有利的权衡。

Z-score归一化的消融研究

• 实验设置：在Qwen3-30B-A3B模型的gate矩阵上，比较了应用Z-score归一化和不应用归一化时的重构误差。
• 实验结果：应用Z-score归一化后，MSE损失显著降低。这表明归一化有助于将权重值从宽泛的范围重新调整到一个标准分布，从而使优化过程更加稳定和有效。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管MoBE在压缩MoE模型方面取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 进一步减少准确率损失

• 知识蒸馏：尽管MoBE已经显著降低了准确率损失，但仍有改进空间。可以考虑使用知识蒸馏技术，将原始MoE模型的知识迁移到压缩后的MoBE模型中，从而进一步减少准确率损失。
• 微调策略：在压缩后，对MoBE模型进行微调，以更好地适应特定的任务或数据集，可能会进一步提升性能。

2. 优化计算效率

• 专用内核实现：MoBE目前需要多次调用现有的优化内核来模拟分解过程，这相对低效。开发专门的内核来实现整个分解过程，可以显著提高计算效率。
• 并行化和分布式计算：探索并行化和分布式计算策略，以加速MoBE的训练和推理过程，特别是在处理非常大的模型时。

3. 扩展到其他类型的模型

• 非MoE模型：MoBE目前专注于MoE架构的压缩。探索将类似的技术应用于其他类型的大型模型，如密集的Transformer模型，可能会发现新的应用场景和优势。
• 多模态模型：随着多模态模型的发展，研究如何将MoBE应用于这些模型，以同时处理文本、图像和视频等不同模态的数据，可能会带来新的突破。

4. 探索不同的分解策略

• 多级分解：目前MoBE采用的是单级分解策略。探索多级分解策略，可能会进一步减少参数量，同时保持或提高性能。
• 动态分解：研究动态分解策略，根据输入数据的特性动态调整分解的参数，可能会在不同的输入条件下实现更好的性能和效率平衡。

5. 理论分析和理解

• 理论保证：进一步理论分析MoBE的压缩策略，提供更严格的理论保证，解释为什么某些分解策略比其他策略更有效。
• 泛化能力：研究MoBE在不同类型的MoE模型和数据集上的泛化能力，以更好地理解其适用范围和局限性。

6. 实际应用和部署

• 硬件优化：针对特定的硬件平台（如GPU、TPU）优化MoBE的实现，以充分利用硬件的计算能力，提高部署效率。
• 实际场景测试：在实际的应用场景中测试MoBE的性能，如在线服务、边缘计算等，以验证其在真实环境中的可行性和优势。

7. 用户交互和可解释性

• 用户交互：研究如何使MoBE模型更好地与用户交互，提供更直观的反馈和解释，以增强用户体验。
• 模型可解释性：提高MoBE模型的可解释性，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。

这些方向不仅可以进一步提升MoBE的性能和效率，还可以拓展其应用范围，使其在更多的领域和场景中发挥作用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文提出了一种名为Mixture-of-Basis-Experts (MoBE) 的新方法，用于高效且性能保持的MoE模型参数压缩。MoBE通过将每个专家的权重矩阵分解为专家特定的转换矩阵和共享的基矩阵的线性组合，显著减少了模型的总参数量，同时最小化了准确率损失。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• MoE架构因其在计算效率和性能方面的优势，已成为扩展大型语言模型（LLMs）的主要范式。
• 然而，大型MoE模型在实际部署时面临巨大的内存需求，限制了它们的广泛应用。
• 现有的MoE压缩方法（如专家剪枝和矩阵分解）虽然在一定程度上减少了参数量，但往往导致显著的性能下降。

MoBE方法

• 权重矩阵分解：MoBE将每个专家的up/gate矩阵 (W_i) 分解为 (W_i = A_i B_i)，其中 (A_i) 是专家特定的，而 (B_i) 是共享基矩阵的线性组合。
• 参数优化：通过最小化原始权重矩阵与重构矩阵之间的重构误差来学习分解，使用Adam优化器进行训练。
• 参数复杂度分析：MoBE显著减少了总参数量，同时通过Z-score归一化和合适的激活函数（如SiLU和Tanh）提高了优化的稳定性和表示能力。

实验结果

• 性能比较：MoBE在多种流行的开源MoE模型上优于现有的压缩方法（如MoLAE和D2-MoE），在保持高达98%原始性能的同时，能够将参数量减少24%-30%。
• 重构误差：MoBE在所有层的gate矩阵和up矩阵上均实现了比MoLAE和D2-MoE更低的均方误差（MSE），通常降低了50%以上。
• 激活函数和归一化：通过消融研究，发现SiLU和Tanh激活函数以及Z-score归一化显著提高了MoBE的性能和稳定性。

结论

MoBE通过结合共享基矩阵和专家特定的转换矩阵，有效地解决了MoE模型在部署时面临的内存需求问题，同时保持了高性能。MoBE在多个大型MoE模型上的实验结果表明，它能够显著减少参数量，同时最小化准确率损失，为大型MoE模型的高效部署提供了一种新的解决方案。

未来工作

• 进一步减少准确率损失：通过知识蒸馏和微调策略进一步优化MoBE的性能。
• 优化计算效率：开发专用内核和并行化策略，提高MoBE的训练和推理效率。
• 扩展到其他模型：探索将MoBE技术应用于其他类型的大型模型，如密集的Transformer模型和多模态模型。
• 理论分析：进一步理论分析MoBE的压缩策略，提供更严格的理论保证，提高模型的可解释性。

MoBE为MoE模型的高效压缩提供了一种新的视角，有望在实际应用中实现更广泛的部署和应用。

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: Xiaodong Chen,Mingming Ha,Zhenzhong Lan,Jing Zhang,Jianguo Li

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05257.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.05257

Arxiv ID: 2508.05257

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05257

Published: 2025-08-07T10:48:24Z

Updated: 2025-08-07T10:48:24.000Z

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18. VisR-Bench: An Empirical Study on Visual Retrieval-Augmented Generation for Multilingual Long Document Understanding

Most organizational data in this world are stored as documents, and visual retrieval plays a crucial role in unlocking the collective intelligence from all these documents. However, existing benchmarks focus on English-only document retrieval or only consider multilingual question-answering on a single-page image. To bridge this gap, we introduce VisR-Bench, a multilingual benchmark designed for question-driven multimodal retrieval in long documents. Our benchmark comprises over 35K high-quality QA pairs across 1.2K documents, enabling fine-grained evaluation of multimodal retrieval. VisR-Bench spans sixteen languages with three question types (figures, text, and tables), offering diverse linguistic and question coverage. Unlike prior datasets, we include queries without explicit answers, preventing models from relying on superficial keyword matching. We evaluate various retrieval models, including text-based methods, multimodal encoders, and MLLMs, providing insights into their strengths and limitations. Our results show that while MLLMs significantly outperform text-based and multimodal encoder models, they still struggle with structured tables and low-resource languages, highlighting key challenges in multilingual visual retrieval.

中文摘要

世界上大多数组织数据都是以文档形式存储的，而视觉检索在解锁这些文档中集体智慧方面发挥着至关重要的作用。然而，现有的基准测试集中于仅英语的文档检索，或仅考虑单页图像上的多语言问答。为了弥补这一差距，我们引入了VisR-Bench，这是一个针对长文档中的问题驱动的多模态检索的多语言基准。我们的基准涵盖了超过35,000个高质量的问答对，跨越1,200个文档，使得多模态检索的细粒度评估成为可能。VisR-Bench涉及十六种语言，提供三种问题类型（图形、文本和表格），提供多样的语言和问题覆盖。与先前的数据集不同，我们包括没有明确答案的查询，防止模型依赖肤浅的关键词匹配。我们评估了各种检索模型，包括基于文本的方法、多模态编码器和多语言大模型（MLLMs），提供了它们的优缺点的见解。我们的结果表明，虽然MLLMs显著优于基于文本和多模态编码器模型，但它们在结构化表格和低资源语言方面仍然存在困难，突显了多语言视觉检索中的关键挑战。

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语言长文档理解中的视觉检索增强生成（Visual Retrieval-Augmented Generation）问题，旨在填补现有基准测试（benchmark）的不足。具体而言，它针对以下几个关键问题：

1. 现有基准测试的局限性：

   • 大多数现有的基准测试主要关注英文文档检索，或者只考虑单页图像上的多语言问答（question-answering），缺乏对长文档中多模态（文本、表格、图像等）内容检索的全面评估。
   • 现有的多模态检索基准大多依赖于文本-图像相似性，而不是基于问题-答案（QA）的相关性，这限制了对模型在复杂文档布局和结构化内容理解上的评估。

2. 多语言和多模态检索的挑战：

   • 现有的多语言基准大多集中在文本文档检索上，对于多模态场景下的检索性能评估提供有限的见解。
   • 现有的多模态检索基准大多依赖于英文，缺乏对其他语言的支持，这限制了对多语言检索能力的全面评估。

3. 模型性能评估的不足：

   • 现有的检索模型在多模态长文档检索任务上的有效性尚未得到充分验证，尤其是在多语言和多模态内容理解方面。
   • 缺乏一个系统性的基准来评估多模态大型语言模型（MLLMs）在多语言和多模态设置下的检索能力。

为了解决这些问题，论文提出了一个新的基准测试 VisR-Bench，旨在通过多语言、多模态的长文档检索任务，系统地评估和比较不同检索模型的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与多语言长文档理解中的视觉检索增强生成（Visual Retrieval-Augmented Generation）相关的研究领域，以下是这些领域的简要概述以及相关研究：

文本检索方法

• 传统文本检索方法：这些方法主要依赖于文本频率统计算法，如BM25，以及基于深度学习的语义搜索模型，如Sentence-BERT和BGE模型。这些方法在处理复杂布局和视觉元素时存在局限性。
  • BM25：一种基于文本频率的统计算法，用于文本检索。
  • Sentence-BERT：一种深度学习模型，能够进行语义感知的搜索。
  • BGE模型：一种多语言文本嵌入模型，通过自知识蒸馏实现多语言、多功能、多粒度的文本嵌入。
• 基于LLM的文本检索方法：如NV-Embed，利用LLM生成文本嵌入，通过捕捉更丰富的上下文信息来提高检索精度。

多模态检索方法

• 多模态编码器：如CLIP和SigLIP，这些模型可以在共享嵌入空间中通过相似性进行图像检索，但它们主要针对自然图像而非文档页面进行优化。
• 基于MLLM的检索方法：随着MLLM的发展，一些方法将MLLM作为编码器，利用其预训练知识提高检索精度。例如，VLM2Vec和GME使用单向量嵌入计算相似性，而ColPali、ColPhi和ColInternVL2则利用隐藏状态序列和序列交互评分进行更有效的相关性估计。

多页面文档数据集

• 领域特定的多页面文档数据集：如SlideVQA、SciMMIR和MMVQA等，这些数据集专注于特定领域的多页面文档，但它们在多语言和多模态检索方面的适用性有限。
• 文本证据强调的数据集：如Wiki-SS，强调文本证据，但在多语言和多模态检索方面存在不足。
• 噪声和模糊查询的数据集：如DocMatix，包含噪声和模糊查询，不适合文档检索。
• 单自然图像的数据集：如CVQA，仅限于单个自然图像，不适用于文档检索。
• 仅限英文的数据集：如MMLongBench-Doc、MMDocIR和M-LongDoc，这些数据集仅限于英文，限制了它们在多语言场景中的应用。

相关工作对比

论文中通过表格对比了VisR-Bench与现有基准测试的不同特点，VisR-Bench是第一个同时支持多语言文档并且适用于评估跨多种内容类型（包括文本、表格和图像）检索功能的基准测试。它涵盖了16种语言、1286个文档和35571个问题，使其成为一个强大的资源，可用于开发和评估能够处理复杂现实世界文档分析挑战的模型。

这些相关研究为VisR-Bench的提出提供了背景和基础，VisR-Bench通过整合多语言、多模态和长文档检索的特点，旨在克服现有基准测试的局限性，并为多模态大型语言模型（MLLMs）在多语言和多模态设置下的检索能力提供一个全面的评估框架。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了系统地评估多模态大型语言模型（MLLMs）在多语言和多模态设置下的检索能力，论文提出了一个新的基准测试 VisR-Bench。以下是VisR-Bench解决多语言长文档理解中的视觉检索增强生成问题的具体方法和步骤：

1. 数据集构建

VisR-Bench 数据集分为两个主要部分：英语多模态分割 和 多语言多模态分割。

1.1 英语多模态分割

• 数据来源：从Web爬取的PDF文档中选择约4000个文档，这些文档基于人类注释分为38种类型。为了确保多模态内容的丰富性，选择了10种视觉丰富的文档类型，如产品手册和演示文稿。
• 文档筛选：进一步筛选以保留仅包含Markdown文件和信息性图像的英文文档，排除单页文档，因为对于它们来说检索是不必要的。最终数据集包括210个表格丰富的文档、310个文本丰富的文档、125个图像丰富的文档和913个多语言文档，确保了不同检索类型的平衡评估。
• 问题生成：使用GPT-4o生成与图像、文本和表格相关的问题，并采用不同的提示策略来构建问题。对于图像相关的问题，结合图像及其上下文，使用GPT-4o生成问题对。为了确保图像对于回答问题的必要性，应用了启发式过滤步骤：丢弃任何仅使用从Markdown文件中提取的文本信息就可以回答的问题。对于文本和表格相关的问题，分别从仅包含文本或表格的页面中生成问题对，并在提示中强制执行关键约束，以确保问题模拟真实的检索场景，答案明确存在于文本中，问题不模糊或过于宽泛等。

1.2 多语言多模态分割

• 语言选择：包括15种非英语语言的文档，如西班牙语、意大利语、德语、法语、荷兰语、阿拉伯语、克罗地亚语、日语、瑞典语、越南语、葡萄牙语、芬兰语、捷克语、斯洛文尼亚语和丹麦语。这些语言的选择基于过滤后的文档数量，每种语言的文档数量超过500。
• 问题生成：多语言查询是基于文本、表格和图像生成的通用问题。为了简化人类检查生成的问题对，使用GPT-4o生成英语和其他语言的问题。详细的提示在附录B中提供。

2. 模型评估

论文对多种检索模型进行了评估，包括基于文本的方法、多模态编码器和大型MLLMs。评估涵盖了不同的证据类型（图像、表格和文本）和语言，提供了对不同检索方法的优势和局限性的见解。

2.1 评估指标

• Top-k检索准确率：由于VisR-Bench数据集中的所有QA样本都需要一个证据页面，因此使用top-1和top-5准确率来评估文档检索效果。如果真实证据页面出现在检索结果的前1名或前5名中，则得分为1，否则为0。最终准确率是得分为1的样本的百分比，直接衡量了在这种设置下的检索效果。
• PNLS（部分归一化Levenshtein相似度）：用于评估模型生成的答案与真实答案之间的相似度。PNLS是归一化Levenshtein相似度的一个变体，它使用动态规划在真实答案中识别出最优对齐的子字符串，然后测量该子字符串与模型生成的答案之间的编辑距离，并按对齐子字符串的长度（包括匹配项和空隙）进行归一化。这种归一化确保了简洁的回答不会被不公平地惩罚，使PNLS特别适合于评估长形式答案以及部分正确性很重要的情况。
• 基于GPT的评估：对于长或复杂答案，字符串匹配指标无法提供准确评估。因此，使用基于GPT的评估，这是一个二元指标，GPT比较模型的答案与真实答案。如果它们传达相同的信息，则样本得分为1，否则为0。报告所有样本的平均分数作为GPT准确率（GAcc），提供了一个超越精确字符串匹配的更可靠的评估。

2.2 实验结果

• 英语分割检索结果：在VisR-Bench的英语分割上评估了14种不同的方法，包括基于文本的方法、多模态编码器和基于MLLM的方法。结果显示，即使是最优的方法，ColQwen2-v0.1，在平均准确率上也只能达到75.23%，表明了基准测试的难度以及改进空间的存在。此外，基于MLLM的检索方法在图像和表格内容检索上表现优于其他方法，但表格内容检索对于多模态编码器和MLLMs来说仍然是一个挑战。
• 多语言分割检索结果：在VisR-Bench的多语言分割上评估了15种不同的方法，包括在多语言训练集上微调的ColQwen2-v0.1模型。结果显示，大多数方法在低资源语言上的表现较差，这表明语言资源的可用性对性能仍然至关重要。此外，尽管MLLMs在某些语言上表现良好，但在低资源语言设置中，它们与多模态编码器一样，面临着多语言挑战。
• 视觉问答结果：对三种开源MLLMs（Phi-4-multimodal、Paligemma2-3B和InternVL2-4B）的答案生成性能进行了基准测试。结果显示，GPT-4o（all page）在几乎所有内容类型上都取得了最佳性能，这表明为GPT-4o提供完整的页面上下文可以显著提高答案质量。而Phi-4-multimodal和Paligemma2-3B在大多数情况下表现不佳，这表明这些模型没有针对文档视觉问答场景进行优化。

3. 关键发现

• MLLMs的优势和局限性：尽管MLLMs在多模态文档检索中表现优于其他方法，但它们在处理结构化内容（如表格）和低资源语言时仍面临挑战。这表明需要进一步改进多语言多模态检索能力。
• 多语言训练的影响：通过比较仅使用英语数据训练的模型和使用多语言数据训练的模型，发现多语言数据的加入可以提高模型在多种语言上的性能。
• 文本检索方法的竞争力：在多语言设置中，一些文本检索方法，如BGE-M3，表现优于MLLMs，这表明在多语言多模态检索中，文本检索方法仍然具有竞争力。

通过构建VisR-Bench并进行广泛的实验评估，论文不仅提供了一个全面的多语言多模态检索基准测试，还揭示了现有模型在处理复杂文档和多语言内容时的不足之处，为未来的研究和开发提供了宝贵的见解和方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来评估不同检索模型在 VisR-Bench 基准测试上的性能：

1. 检索模型性能评估

1.1 英语分割（English Split）上的检索结果

• 实验对象：14种不同的检索方法，包括基于文本的方法（如BM25、Sentence-BERT、BGE-large、BGE-M3、NV-Embed-v2）、多模态编码器（如CLIP、SigLIP）和基于多模态大型语言模型（MLLMs）的方法（如VisRAG、VLM2Vec、GME、ColInternVL2、ColPhi、ColPali-v1.2、ColQwen2-v0.1）。
• 评估指标：
  • Top-k检索准确率：使用top-1和top-5准确率来评估文档检索效果。如果真实证据页面出现在检索结果的前1名或前5名中，则得分为1，否则为0。最终准确率是得分为1的样本的百分比，直接衡量了在这种设置下的检索效果。
  • PNLS（部分归一化Levenshtein相似度）：用于评估模型生成的答案与真实答案之间的相似度。PNLS是归一化Levenshtein相似度的一个变体，它使用动态规划在真实答案中识别出最优对齐的子字符串，然后测量该子字符串与模型生成的答案之间的编辑距离，并按对齐子字符串的长度（包括匹配项和空隙）进行归一化。这种归一化确保了简洁的回答不会被不公平地惩罚，使PNLS特别适合于评估长形式答案以及部分正确性很重要的情况。
  • 基于GPT的评估：对于长或复杂答案，字符串匹配指标无法提供准确评估。因此，使用基于GPT的评估，这是一个二元指标，GPT比较模型的答案与真实答案。如果它们传达相同的信息，则样本得分为1，否则为0。报告所有样本的平均分数作为GPT准确率（GAcc），提供了一个超越精确字符串匹配的更可靠的评估。

• 实验结果：结果显示，即使是最优的方法，ColQwen2-v0.1，在平均准确率上也只能达到75.23%，表明了基准测试的难度以及改进空间的存在。此外，基于MLLM的检索方法在图像和表格内容检索上表现优于其他方法，但表格内容检索对于多模态编码器和MLLMs来说仍然是一个挑战。具体结果如下表所示：

  检索方法

  图像 top1/top5

  表格 top1/top5

  文本 top1/top5

  平均 top1/top5

  BM25

  24.27/45.63

  38.58/66.43

  64.72/89.10

  42.52/67.05

  Sentence-BERT

  25.24/49.27

  26.31/52.68

  49.96/76.97

  33.84/59.64

  BGE-large

  31.55/56.07

  40.36/70.14

  57.00/82.68

  42.97/69.63

  BGE-M3

  31.07/56.80

  51.11/78.51

  67.70/89.89

  49.96/73.95

  NV-Embed-v2

  35.44/65.05

  44.04/73.34

  61.38/87.46

  46.95/75.28

  CLIP

  33.90/61.74

  24.68/47.59

  39.47/70.21

  32.68/59.85

  SigLIP

  38.98/69.73

  24.73/53.22

  39.06/70.97

  34.26/64.64

  VisRAG

  31.96/66.83

  19.82/48.53

  31.00/61.49

  27.59/58.95

  VLM2Vec

  40.44/76.27

  28.51/57.77

  39.90/71.69

  36.28/68.58

  GME

  68.04/91.53

  61.50/86.38

  76.34/95.62

  68.63/91.18

  ColInternVL2

  68.28/90.31

  63.85/86.36

  79.19/96.45

  70.44/91.04

  ColPhi

  68.77/93.22

  65.65/88.51

  81.67/97.04

  72.03/92.92

  ColPali-v1.2

  68.77/91.77

  66.12/88.26

  82.63/96.89

  72.51/92.31

  ColQwen2-v0.1

  74.58/95.64

  67.43/88.98

  83.68/97.61

  75.23/94.08

1.2 多语言分割（Multilingual Split）上的检索结果

• 实验对象：15种不同的检索方法，包括在多语言训练集上微调的ColQwen2-v0.1模型。
• 评估指标：与英语分割相同，使用top-1和top-5准确率来评估文档检索效果。

• 实验结果：结果显示，大多数方法在低资源语言上的表现较差，这表明语言资源的可用性对性能仍然至关重要。尽管MLLMs在某些语言上表现良好，但在低资源语言设置中，它们与多模态编码器一样，面临着多语言挑战。具体结果如下表所示：

  语言

  BM25

  Sentence-BERT

  BGE-large

  BGE-M3

  NV-Embed-v2

  CLIP

  SigLIP

  VisRAG

  VLM2Vec

  GME

  ColInternVL2

  ColPhi

  ColPali-v1.2

  ColQwen2-v0.1

  ColQwen2 (E)

  ColQwen2 (M)

  西班牙语

  60.25/82.50

  22.77/41.83

  34.55/60.41

  58.16/83.13

  42.92/72.71

  11.14/29.32

  13.08/32.36

  9.70/28.48

  18.59/44.48

  60.57/88.08

  58.26/84.57

  65.42/89.00

  71.44/92.62

  75.04/94.34

  67.25/90.60

  69.77/92.48

  意大利语

  59.14/82.02

  21.82/41.12

  30.27/56.24

  52.94/77.96

  40.84/66.32

  12.39/31.77

  17.52/40.69

  10.69/33.09

  19.42/43.84

  52.96/79.08

  51.89/77.96

  56.06/81.43

  62.02/85.81

  65.18/88.24

  57.10/82.29

  59.77/85.39

  德语

  65.82/86.92

  25.74/48.54

  39.75/66.82

  67.64/88.94

  52.23/80.30

  19.53/45.69

  25.69/51.69

  14.48/40.22

  26.07/56.10

  66.78/89.55

  64.06/87.17

  67.83/89.65

  72.62/92.09

  77.81/93.69

  72.01/91.39

  72.70/92.16

  法语

  54.07/77.79

  27.43/51.33

  41.34/67.42

  60.68/82.10

  49.41/76.13

  19.52/44.44

  24.85/53.15

  16.37/42.55

  29.53/60.50

  66.78/89.55

  64.06/87.17

  67.83/89.65

  72.62/92.09

  77.81/93.69

  72.01/91.39

  72.70/92.16

  荷兰语

  59.83/84.88

  27.99/52.25

  39.14/67.53

  63.62/87.73

  47.12/78.74

  16.22/42.71

  22.70/50.85

  15.22/42.02

  22.51/52.97

  57.92/85.16

  58.27/84.60

  62.15/88.17

  65.15/89.73

  70.30/92.12

  60.26/86.57

  64.37/89.10

  阿拉伯语

  7.43/21.49

  4.02/17.29

  6.15/19.53

  10.55/26.26

  5.47/21.73

  4.64/18.91

  5.53/19.56

  4.78/19.80

  7.39/24.10

  15.33/35.72

  5.09/17.50

  8.46/25.95

  14.33/32.59

  12.05/27.16

  10.15/26.70

  11.67/28.07

  克罗地亚语

  52.98/72.71

  17.72/36.67

  32.67/58.14

  59.07/81.46

  41.86/68.30

  10.46/27.36

  13.98/33.56

  6.38/22.25

  12.31/3

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 VisR-Bench，这是一个多语言、多模态的长文档检索基准测试，旨在评估不同检索模型在多语言和多模态设置下的性能。尽管已经取得了一些成果，但仍有许多可以进一步探索的点：

1. 模型改进

• 多模态表征学习：当前的多模态编码器（如CLIP和SigLIP）在处理表格内容时表现不佳。可以探索新的多模态表征学习方法，专门针对表格数据进行优化，以提高表格内容的检索性能。
• 跨模态交互：虽然MLLMs在多模态检索中表现优于其他方法，但仍有改进空间。可以研究更复杂的跨模态交互机制，例如通过图神经网络（GNN）或注意力机制来更好地捕捉文本、图像和表格之间的关系。
• 多语言预训练：多语言数据的加入可以提高模型在多种语言上的性能，但当前的多语言预训练方法可能还不够完善。可以探索更有效的多语言预训练策略，例如针对低资源语言的特定预训练任务或数据增强方法。

2. 数据集扩展

• 更多语言：当前VisR-Bench涵盖了16种语言，但仍有许多其他语言未被包含。可以进一步扩展数据集，增加更多语言的文档和问题，以更全面地评估模型的多语言性能。
• 更多文档类型：虽然VisR-Bench包含了多种文档类型，但仍有其他类型的文档可以加入，例如法律文件、技术手册、学术论文等。这将有助于评估模型在不同领域和风格的文档上的性能。
• 更大规模的数据集：当前的数据集规模虽然已经较大，但可以进一步扩大，以提供更多的训练和测试样本。这将有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3. 评估指标

• 更细粒度的评估：除了top-k检索准确率、PNLS和基于GPT的评估，可以探索更细粒度的评估指标，例如针对不同类型的错误（如语义错误、布局错误等）进行分类和分析。
• 用户满意度评估：可以引入用户满意度评估，例如通过用户调查或用户交互日志来评估模型生成的答案对用户的实际帮助程度。
• 多维度评估：除了准确率和相似度，可以考虑其他维度的评估，如检索速度、资源消耗等，以更全面地评估模型的性能。

4. 应用场景

• 实际应用中的性能评估：虽然VisR-Bench提供了一个全面的基准测试，但实际应用中的场景可能更加复杂。可以探索在实际应用中（如企业文档管理系统、在线问答系统等）评估模型性能的方法，以确保模型在实际使用中的有效性。
• 与其他任务的结合：可以探索将多模态检索与其他任务（如文档摘要、文本生成、图像识别等）结合起来，以构建更复杂的多模态应用系统。

5. 理论研究

• 多模态融合理论：可以深入研究多模态融合的理论基础，探索更有效的融合策略和模型架构，以提高多模态检索的性能。
• 跨语言迁移学习：可以研究跨语言迁移学习的理论和方法，探索如何将从高资源语言中学到的知识迁移到低资源语言中，以提高模型在低资源语言上的性能。

6. 社会和伦理影响

• 偏见和公平性：可以研究多模态检索模型中的偏见和不公平性，探索如何减少模型的偏见，提高其在不同群体和语言中的公平性。
• 隐私和安全：在处理多语言和多模态数据时，隐私和安全是一个重要的问题。可以研究如何保护用户隐私和数据安全，同时确保模型的有效性和可靠性。

总之，VisR-Bench为多语言、多模态检索领域提供了一个重要的基准测试，但仍有许多可以进一步探索的点。通过不断改进模型、扩展数据集、完善评估指标、探索应用场景、深入理论研究以及关注社会和伦理影响，可以推动该领域的发展，提高多模态检索系统的性能和应用价值。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文《VisR-Bench: An Empirical Study on Visual Retrieval-Augmented Generation for Multilingual Long Document Understanding》的主要内容包括以下几个方面：

研究背景

• 组织中的大部分数据以文档形式存储，视觉检索在解锁这些文档的集体智慧中起着关键作用。然而，现有的基准测试主要关注英文文档检索或单页图像上的多语言问答，缺乏对长文档中多模态（文本、表格、图像等）内容检索的全面评估。

研究目的

• 为了解决现有基准测试的不足，论文提出了一个新的多语言基准测试 VisR-Bench，旨在评估基于问题的多模态检索在长文档中的性能。

数据集构建

• VisR-Bench 包含超过35K高质量的问题-答案（QA）对，涵盖1.2K文档，支持十六种语言和三种问题类型（图像、文本和表格）。数据集分为英语多模态分割和多语言多模态分割。
• 英语多模态分割从Web爬取的PDF文档中选择，包含多种视觉丰富的文档类型。多语言多模态分割从CCpdf数据集中筛选，包含15种非英语语言的文档。
• 使用GPT-4o生成与图像、文本和表格相关的问题，并采用不同的提示策略来构建问题，确保问题需要依赖相应的模态内容来回答。

模型评估

• 论文对多种检索模型进行了评估，包括基于文本的方法、多模态编码器和大型多模态语言模型（MLLMs）。
• 评估指标包括top-k检索准确率、PNLS（部分归一化Levenshtein相似度）和基于GPT的评估。
• 实验结果表明，MLLMs在多模态文档检索中表现优于其他方法，但在处理结构化内容（如表格）和低资源语言时仍面临挑战。

关键结论

• MLLMs的优势和局限性：尽管MLLMs在多模态文档检索中表现优于其他方法，但它们在处理结构化内容（如表格）和低资源语言时仍面临挑战。
• 多语言训练的影响：多语言数据的加入可以提高模型在多种语言上的性能，但低资源语言的性能提升仍然有限。
• 文本检索方法的竞争力：在多语言设置中，一些文本检索方法，如BGE-M3，表现优于MLLMs，这表明在多语言多模态检索中，文本检索方法仍然具有竞争力。

实验结果

• 英语分割检索结果：在VisR-Bench的英语分割上评估了14种不同的方法，结果显示MLLMs在多模态文档检索中表现优于其他方法，但在表格内容检索上表现较差。
• 多语言分割检索结果：在VisR-Bench的多语言分割上评估了15种不同的方法，结果显示大多数方法在低资源语言上的表现较差，这表明语言资源的可用性对性能仍然至关重要。
• 视觉问答结果：对三种开源MLLMs的答案生成性能进行了基准测试，结果显示GPT-4o（all page）在几乎所有内容类型上都取得了最佳性能。

研究贡献

• 提出了VisR-Bench，这是一个系统评估MLLMs在多语言和多模态设置下检索能力的基准测试。
• 对多种检索模型进行了广泛的评估，提供了对不同检索方法的优势和局限性的见解。
• 揭示了现有模型在处理结构化内容和低资源语言时的不足之处，为未来的研究和开发提供了方向。

未来工作

• 探索新的多模态表征学习方法，专门针对表格数据进行优化。
• 研究更复杂的跨模态交互机制，以提高多模态检索的性能。
• 扩展数据集，增加更多语言和文档类型，以更全面地评估模型的性能。
• 完善评估指标，引入用户满意度评估和多维度评估。
• 探索在实际应用中的性能评估方法，以确保模型在实际使用中的有效性。

通过构建VisR-Bench并进行广泛的实验评估，论文不仅提供了一个全面的多语言多模态检索基准测试，还揭示了现有模型在处理复杂文档和多语言内容时的不足之处，为未来的研究和开发提供了宝贵的见解和方向。

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: Jian Chen,Ming Li,Jihyung Kil,Chenguang Wang,Tong Yu,Ryan Rossi,Tianyi Zhou,Changyou Chen,Ruiyi Zhang

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07493.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07493

Arxiv ID: 2508.07493

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07493

Published: 2025-08-10T21:44:43Z

Updated: 2025-08-10T21:44:43.000Z

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19. Shortcut Learning in Generalist Robot Policies: The Role of Dataset Diversity and Fragmentation

Generalist robot policies trained on large-scale datasets such as Open X-Embodiment (OXE) demonstrate strong performance across a wide range of tasks. However, they often struggle to generalize beyond the distribution of their training data. In this paper, we investigate the underlying cause of this limited generalization capability. We identify shortcut learning — the reliance on task-irrelevant features — as a key impediment to generalization. Through comprehensive theoretical and empirical analysis, we uncover two primary contributors to shortcut learning: (1) limited diversity within individual sub-datasets, and (2) significant distributional disparities across sub-datasets, leading to dataset fragmentation. These issues arise from the inherent structure of large-scale datasets like OXE, which are typically composed of multiple sub-datasets collected independently across varied environments and embodiments. Our findings provide critical insights into dataset collection strategies that can reduce shortcut learning and enhance the generalization ability of generalist robot policies. Moreover, in scenarios where acquiring new large-scale data is impractical, we demonstrate that carefully selected robotic data augmentation strategies can effectively reduce shortcut learning in existing offline datasets, thereby improving generalization capabilities of generalist robot policies, e.g., $\pi_0$, in both simulation and real-world environments. More information at https://lucky-light-sun.github.io/proj/shortcut-learning-in-grps/.

中文摘要

在 Open X-Embodiment （OXE） 等大规模数据集上训练的通才机器人策略在广泛的任务中表现出强大的性能。然而，他们通常很难在训练数据分布之外进行推广。在本文中，我们研究了这种有限的泛化能力的根本原因。我们认为捷径学习——对与任务无关的特征的依赖——是泛化的一个主要障碍。通过全面的理论和实证分析，我们发现了捷径学习的两个主要因素：（1）单个子数据集内的多样性有限，以及（2）子数据集之间的显着分布差异，导致数据集碎片化。这些问题源于像OXE这样的大规模数据集的固有结构，这些数据集通常由跨不同环境和实施例独立收集的多个子数据集组成。我们的研究结果为数据集收集策略提供了重要的见解，这些策略可以减少捷径学习并增强通才机器人策略的泛化能力。此外，在获取新的大规模数据不切实际的场景下，我们证明了精心选择的机器人数据增强策略可以有效减少现有离线数据集中的捷径学习，从而提高通用机器人策略（例如$\pi_0$）在仿真和真实环境中的泛化能力。更多信息请访问 https://lucky-light-sun.github.io/proj/shortcut-learning-in-grps/.

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通用机器人策略（Generalist Robot Policies）在大规模数据集上训练后，为何难以泛化到训练数据分布之外的新任务和环境。具体而言，研究者们关注了在大规模机器人数据集（如Open X-Embodiment, OXE）上训练的通用机器人策略，尽管在多种任务上表现出色，但在面对新的、未见过的任务和环境时，这些策略的泛化能力却受到限制。

论文指出，这种有限的泛化能力的一个关键原因是捷径学习（Shortcut Learning），即模型依赖于与任务无关的特征（如视角、背景等）来做出决策，而不是学习到真正的因果关系。这种依赖于虚假相关性的学习方式导致模型在面对分布外（Out-of-Distribution, OOD）数据时表现不佳。

为了深入理解这一问题，论文通过理论分析和实证研究，揭示了导致捷径学习的两个主要因素：

1. 子数据集内部多样性不足：大规模机器人数据集通常由多个独立收集的子数据集组成，这些子数据集在任务相关和任务无关的观察因素上缺乏多样性。
2. 子数据集之间的分布差异显著：不同子数据集之间存在较大的分布差异，导致整个数据集呈现出碎片化（fragmentation）的状态。

论文的目标是通过分析这些因素，提出改善数据收集策略和数据增强方法，以减少捷径学习，从而提高通用机器人策略的泛化能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与捷径学习和通用机器人策略相关的研究工作，这些工作主要集中在以下几个方面：

通用机器人策略

• Vision-Language-Action (VLA) 模型：这些模型通过在大规模机器人数据集上预训练，能够处理多种任务并展现出一定的泛化能力。例如，RT-1 [6]、OpenVLA [12]、π0 [7]、FAST [16]、Gemini Robotics [17] 等。
• 大规模机器人数据集：为了训练这些通用机器人策略，研究者们开发了多个大规模机器人数据集，如OXE [10]、BridgeData [5]、RT-1 [6]、DROID [9]、Agibot World Colosseo [11] 等。
• 泛化能力评估：研究者们对通用机器人策略的泛化能力进行了评估，发现尽管这些模型在多种任务上表现出色，但在面对新的任务和环境时，泛化能力仍然有限 [18]。

捷径学习

• 神经网络中的捷径学习：研究表明，神经网络倾向于利用数据中的虚假相关性来进行决策，这种捷径学习行为会阻碍模型的泛化能力 [54, 55, 56]。在视觉任务中，模型可能会依赖于图像背景 [57, 58, 59, 60]、次要对象 [61, 62, 63, 64, 65, 66]、对象纹理 [67] 等与任务无关的因素。
• 语言模型中的捷径学习：在自然语言处理领域，大型语言模型也被发现会利用数据集中的偏差作为捷径来进行预测 [70, 71, 72, 73]。
• 强化学习和模仿学习中的捷径学习：在强化学习和模仿学习中，也有研究探讨了捷径学习的问题，并提出了一些方法来缓解这一问题 [74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83]。

数据质量与数据增强

• 数据质量评估：一些研究通过信息论的概念来评估和优化数据质量，例如使用互信息估计器来评分演示轨迹的质量 [86]，或者应用信息瓶颈原则来减少模型的潜在表示中的冗余 [87]。
• 数据增强方法：为了提高模型的泛化能力，研究者们提出了多种数据增强方法，如通过改变视角 [35, 36]、交换对象 [38, 8, 39] 等方式来增加数据的多样性。
• 数据混合优化：一些工作关注于如何优化不同数据域的混合，以提高模型的泛化能力 [89]。

其他相关研究

• 因果关系学习：一些研究探讨了如何通过因果关系学习来减少捷径学习，例如通过引入因果混淆的概念来提高模型的泛化能力 [80, 81, 82, 83]。
• 模型架构和训练目标：一些研究探讨了不同的模型架构和训练目标如何影响模型对捷径学习的敏感性 [84, 85]。

这些相关研究为本文提供了背景和基础，帮助作者深入分析了捷径学习在通用机器人策略中的作用，并提出了相应的解决方案。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个步骤来解决通用机器人策略在大规模数据集上训练后难以泛化的问题：

1. 问题分析

• 捷径学习的识别：首先，论文识别出捷径学习（Shortcut Learning）是导致泛化能力受限的关键因素。捷径学习是指模型依赖于与任务无关的特征（如视角、背景等）来做出决策，而不是学习到真正的因果关系。
• 数据集结构分析：通过分析大规模机器人数据集（如Open X-Embodiment, OXE）的结构，论文发现两个主要问题：
  • 子数据集内部多样性不足：每个子数据集在任务相关和任务无关的观察因素上缺乏多样性。
  • 子数据集之间的分布差异显著：不同子数据集之间存在较大的分布差异，导致整个数据集呈现出碎片化（fragmentation）的状态。

2. 理论分析

• 数学框架：论文建立了一个数学框架来分析捷径学习的成因。通过假设数据集是由多个子数据集混合而成，并且每个子数据集内部的变量是独立的，论文推导出两个主要命题：
  • 命题3.1：当子数据集的变量支持集不相交时，捷径学习的程度与子数据集内部的多样性成反比。
  • 命题3.2：当子数据集的变量支持集有重叠时，捷径学习的程度与子数据集之间的重叠程度成反比。
• 理论支持：这些命题为论文的核心观点提供了理论支持，即增加子数据集内部的多样性和减少子数据集之间的分布差异可以有效减少捷径学习。

3. 实证研究

• LIBERO实验：论文通过在LIBERO基准测试环境中进行一系列控制实验来验证理论分析。实验中，研究者们构造了包含两个子数据集的训练数据，每个子数据集都有特定的任务相关因素（如目标物体的位置和语言指令）和任务无关因素（如相机视角）。通过在分布外（OOD）设置中评估模型，研究者们发现：
  • 增加子数据集内部多样性（如增加视角的多样性）和减少子数据集之间的分布差异（如增加视角的重叠）可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
• 真实世界实验：论文还在真实世界环境中进行了实验，验证了理论分析的有效性。通过引入新的数据（如第三个目标物体）来增加子数据集之间的重叠，研究者们成功地减少了捷径学习，并提高了模型的泛化能力。

4. 数据增强策略

• 视角增强：论文提出使用视角增强方法（如ZeroNVS模型）来生成新的视角，从而打破子数据集之间的视角差异。实验结果表明，这种方法可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
• 对象增强：论文还提出使用对象增强方法来交换不同子数据集中的对象，从而减少子数据集之间的分布差异。实验结果表明，这种方法可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。

5. 关键结论

• 数据收集策略：论文提出了一些关键的数据收集策略，以减少捷径学习并提高通用机器人策略的泛化能力：
  • 确保子数据集内部多样性：在每个子数据集中增加任务相关和任务无关的观察因素的多样性，同时保持因素的独立性。
  • 增加子数据集之间的重叠：在重要的因素上保持子数据集之间的重叠，减少子数据集之间的分布差异。
  • 允许任务相关因素的适度差异：在任务相关因素上允许适度的分布差异，但在任务无关因素上尽量减少差异。

通过这些理论分析和实证研究，论文不仅揭示了捷径学习的成因，还提出了一系列有效的解决方案，为提高通用机器人策略的泛化能力提供了重要的指导。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多种实验，旨在验证理论分析中关于捷径学习的结论，并展示通过增加子数据集内部的多样性和减少子数据集之间的分布差异可以有效减少捷径学习，提高模型的泛化能力。以下是论文中进行的主要实验：

1. LIBERO实验

实验目标

验证理论分析中关于捷径学习的结论，即子数据集内部多样性不足和子数据集之间分布差异显著会导致捷径学习。通过控制实验，研究者们分析了不同数据多样性、分布差异对捷径学习和泛化能力的影响。

实验设置

• 任务相关因素：目标物体的位置和对应的语言指令。
• 任务无关因素：相机视角。
• 子数据集：构造了两个子数据集，每个子数据集包含特定的任务相关和任务无关因素组合。
• 模型：评估了三种模型：Diffusion Policy（纯视觉策略）、MiniVLA（视觉语言动作模型）、π0（强大的视觉语言动作模型）。
• 训练数据：每个子数据集包含200个演示，每个任务从50个基础轨迹中采样4个随机视角。
• 评估设置：在分布外（OOD）设置中评估模型，具体包括两种情况：
  1. 使用子数据集A的视角执行子数据集B的任务。
  2. 使用子数据集B的视角执行子数据集A的任务。

实验变量

• 视角多样性：每个子数据集中视角范围的半径。
• 视角分布差异：两个子数据集视角范围中心之间的距离。
• 任务相关多样性：每个子数据集中的目标物体位置数量（从1到5）和空间布局（交织或分离）。

实验结果

• 增加子数据集内部多样性：实验结果表明，增加视角多样性和任务相关因素的多样性可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
• 减少子数据集之间的分布差异：实验结果表明，减少视角分布差异可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
• 模型表现：所有模型在增加多样性和减少分布差异后，从完全依赖捷径（成功率为0）转变为无捷径依赖（成功率为非零）。

2. 真实世界实验

实验目标

验证理论分析在真实世界环境中的有效性，展示通过增加子数据集内部的多样性和减少子数据集之间的分布差异可以减少捷径学习，提高模型的泛化能力。

实验设置

• 任务相关因素：目标物体的身份（香蕉或西瓜）和对应的语言指令。
• 任务无关因素：相机视角。
• 子数据集：构造了两个子数据集，每个子数据集包含特定的任务相关和任务无关因素组合。
• 模型：使用π0模型进行实验。
• 训练数据：每个子数据集包含20个演示，每个演示中目标物体的位置和方向有轻微变化。

实验变量

• 增加子数据集内部多样性：通过引入第三个目标物体，增加子数据集内部的任务相关因素多样性。
• 减少子数据集之间的分布差异：通过引入第三个目标物体，减少子数据集之间的分布差异。

实验结果

• 减少捷径学习：引入第三个目标物体后，模型的捷径学习程度显著降低，成功率达到0.75。
• 泛化能力提升：模型在分布外（OOD）设置中的表现显著提升，能够正确执行语言指令。

3. 数据增强实验

实验目标

验证通过数据增强策略（如视角增强和对象增强）可以有效减少捷径学习，提高模型的泛化能力。

实验设置

• 视角增强：使用ZeroNVS模型生成新的视角，打破子数据集之间的视角差异。
• 对象增强：通过交换不同子数据集中的对象，减少子数据集之间的分布差异。
• 模型：使用π0模型进行实验。
• 训练数据：在SIMPLER模拟环境和真实世界环境中进行实验，分别收集了242个成功轨迹和40个演示。

实验结果

• 视角增强：视角增强后，模型的捷径学习程度显著降低，成功率达到0.55。
• 对象增强：对象增强后，模型在SIMPLER模拟环境中的捷径学习程度从1.0降低到0.68，在真实世界环境中的捷径学习程度从0.8降低到0.25。

总结

通过这些实验，论文验证了理论分析中关于捷径学习的结论，并展示了通过增加子数据集内部的多样性和减少子数据集之间的分布差异可以有效减少捷径学习，提高模型的泛化能力。这些实验结果为改进数据收集策略和数据增强方法提供了重要的实证支持。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文虽然提供了关于捷径学习在通用机器人策略中的深入分析和有效的解决方案，但仍有一些可以进一步探索的点。以下是一些潜在的研究方向：

1. 具体捷径的识别与分析

• 问题：论文虽然证明了捷径学习的存在，但没有具体识别出大规模数据集中模型依赖的具体虚假相关性。了解这些具体捷径对于进一步优化模型和数据集至关重要。
• 研究方向：
  • 开发诊断工具：开发细粒度的诊断工具和可解释性方法，自动识别模型依赖的具体特征。
  • 因果分析：进行因果分析或反事实评估，以理解哪些捷径最为突出，以及它们如何在不同模型架构中变化。

2. 任务相关因素的多样性测量

• 问题：论文主要关注了任务无关的视觉特征的多样性，而对任务相关因素（如目标物体位置、抓取点等）的多样性测量较少。
• 研究方向：
  • 开发新指标：开发更复杂的指标来捕捉行为中心和对象中心的多样性。
  • 半监督或自监督方法：探索半监督或自监督方法，自动标注这些任务相关因素，以获得更全面的数据质量理解。

3. 数据增强策略的可扩展性

• 问题：虽然论文展示了数据增强策略在小规模数据集上的有效性，但尚未证明这些策略在大规模数据集（如完整的OXE集合）上的有效性。
• 研究方向：
  • 高效数据增强管道：开发高效、鲁棒且自动化的数据增强管道，适用于数百万轨迹的数据集。
  • 策略比较：系统地比较不同的数据增强策略，创建实用的指南，以找到计算成本和性能提升之间的最佳权衡。

4. 真实世界复杂性的验证

• 问题：论文中的真实世界实验规模和复杂性有限，可能无法涵盖所有潜在的失败模式。
• 研究方向：
  • 大规模真实世界研究：进行更广泛的真实世界研究，验证发现是否适用于更广泛的物理机器人、环境和任务，包括长期部署，以观察是否会出现新的、未预见的捷径。

5. 模型中心解决方案

• 问题：论文提出的解决方案主要集中在数据层面，而没有探索模型架构、训练目标或正则化技术如何内在地抵抗捷径学习。
• 研究方向：
  • 模型架构比较：进行不同模型架构和学习范式的比较分析，了解它们如何与数据集偏差相互作用。
  • 混合方法：探索结合数据增强和模型正则化技术的混合方法，以实现最鲁棒和可泛化的机器人策略。

6. 其他观察模态的捷径学习

• 问题：论文主要关注了视觉和语言模态，而没有探索其他观察模态（如本体感知、触觉等）中的捷径学习。
• 研究方向：
  • 多模态捷径学习：研究其他模态中的捷径学习，开发相应的诊断和缓解方法。

7. 长期部署和适应性

• 问题：在长期部署中，机器人策略可能需要不断适应新的任务和环境，而捷径学习可能会影响这种适应性。
• 研究方向：
  • 持续学习：研究如何在持续学习的框架下减少捷径学习，使模型能够更好地适应新任务和环境。
  • 在线增强：开发在线数据增强技术，以实时提高模型的泛化能力。

8. 跨领域泛化

• 问题：虽然论文关注了机器人策略的泛化能力，但没有具体探讨这些策略在跨领域（如从模拟到现实世界）中的泛化能力。
• 研究方向：
  • 跨领域泛化：研究如何通过数据增强和模型优化，提高机器人策略在跨领域任务中的泛化能力。
  • 领域适应：探索领域适应技术，以减少不同领域之间的分布差异。

这些研究方向不仅可以进一步深化对捷径学习的理解，还可以为开发更鲁棒、更泛化的通用机器人策略提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文《Shortcut Learning in Generalist Robot Policies: The Role of Dataset Diversity and Fragmentation》由Youguang Xing等人撰写，发表于2025年CoRL会议。论文主要研究了通用机器人策略在大规模数据集上训练后难以泛化的问题，并揭示了捷径学习（Shortcut Learning）是导致这一问题的关键因素。通过理论分析和实证研究，论文提出了改善数据收集策略和数据增强方法，以减少捷径学习并提高模型的泛化能力。

背景知识

• 通用机器人策略：通过在大规模数据集（如Open X-Embodiment, OXE）上训练，能够处理多种任务并展现出一定的泛化能力。
• 捷径学习：模型依赖于与任务无关的特征（如视角、背景等）来做出决策，而不是学习到真正的因果关系，导致在面对分布外（Out-of-Distribution, OOD）数据时表现不佳。

研究方法

1. 数据集分析：

   • 分析了OXE数据集的子数据集多样性不足和分布差异显著的问题。
   • 使用视觉和语言特征来量化子数据集内部的多样性和子数据集之间的分布差异。

2. 理论分析：

   • 建立了一个数学框架，通过假设数据集是由多个子数据集混合而成，推导出两个主要命题：
     • 命题3.1：当子数据集的变量支持集不相交时，捷径学习的程度与子数据集内部的多样性成反比。
     • 命题3.2：当子数据集的变量支持集有重叠时，捷径学习的程度与子数据集之间的重叠程度成反比。

3. 实证研究：

   • LIBERO实验：通过控制实验，验证了理论分析的结论。实验中，构造了包含两个子数据集的训练数据，每个子数据集都有特定的任务相关和任务无关因素组合。通过在分布外设置中评估模型，发现增加子数据集内部多样性和减少子数据集之间的分布差异可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
   • 真实世界实验：在真实世界环境中进行了实验，验证了理论分析的有效性。通过引入新的数据（如第三个目标物体）来增加子数据集之间的重叠，成功地减少了捷径学习，并提高了模型的泛化能力。
   • 数据增强实验：验证了通过数据增强策略（如视角增强和对象增强）可以有效减少捷径学习，提高模型的泛化能力。

关键结论

• 数据收集策略：提出了关键的数据收集策略，以减少捷径学习并提高通用机器人策略的泛化能力：
  • 确保子数据集内部多样性：在每个子数据集中增加任务相关和任务无关的观察因素的多样性，同时保持因素的独立性。
  • 增加子数据集之间的重叠：在重要的因素上保持子数据集之间的重叠，减少子数据集之间的分布差异。
  • 允许任务相关因素的适度差异：在任务相关因素上允许适度的分布差异，但在任务无关因素上尽量减少差异。

实验结果

• LIBERO实验：

  • 增加视角多样性和任务相关因素的多样性可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
  • 减视角分布差异可以显著减少捷径学习，提高模型的泛化能力。
  • 所有模型在增加多样性和减少分布差异后，从完全依赖捷径（成功率为0）转变为无捷径依赖（成功率为非零）。

• 真实世界实验：

  • 引入第三个目标物体后，模型的捷径学习程度显著降低，成功率达到0.75。
  • 模型在分布外（OOD）设置中的表现显著提升，能够正确执行语言指令。

• 数据增强实验：

  • 视角增强后，模型的捷径学习程度显著降低，成功率达到0.55。
  • 对象增强后，模型在SIMPLER模拟环境中的捷径学习程度从1.0降低到0.68，在真实世界环境中的捷径学习程度从0.8降低到0.25。

进一步研究方向

• 具体捷径的识别与分析：开发诊断工具和可解释性方法，自动识别模型依赖的具体特征。
• 任务相关因素的多样性测量：开发更复杂的指标来捕捉行为中心和对象中心的多样性。
• 数据增强策略的可扩展性：开发高效、鲁棒且自动化的数据增强管道，适用于数百万轨迹的数据集。
• 真实世界复杂性的验证：进行更广泛的真实世界研究，验证发现是否适用于更广泛的物理机器人、环境和任务。
• 模型中心解决方案：进行不同模型架构和学习范式的比较分析，探索结合数据增强和模型正则化技术的混合方法。

通过这些研究，论文不仅揭示了捷径学习的成因，还提出了一系列有效的解决方案，为提高通用机器人策略的泛化能力提供了重要的指导。

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: Youguang Xing,Xu Luo,Junlin Xie,Lianli Gao,Hengtao Shen,Jingkuan Song

Categories: cs.RO,cs.AI,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.06426.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.06426

Arxiv ID: 2508.06426

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.06426

Published: 2025-08-08T16:14:01Z

Updated: 2025-08-08T16:14:01.000Z

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20. Compressing Chain-of-Thought in LLMs via Step Entropy

Large Language Models (LLMs) using Chain-of-Thought (CoT) prompting excel at complex reasoning but generate verbose thought processes with considerable redundancy, leading to increased inference costs and reduced efficiency. We introduce a novel CoT compression framework based on step entropy, a metric that quantifies the informational contribution of individual reasoning steps to identify redundancy. Through theoretical analysis and extensive empirical validation on mathematical reasoning benchmarks, we demonstrate that steps with low entropy are indeed highly redundant. Our experiments reveal that an astonishing 80\% of low-entropy intermediate steps can be pruned with minor degradation in the final answer accuracy across DeepSeek-R1-7B, 14B and Qwen3-8B. This finding sharply contrasts with random or high-entropy pruning, which severely impairs reasoning performance. Building on this, we propose a novel two-stage training strategy combining Supervised Fine-Tuning (SFT) and Group Relative Policy Optimization (GRPO) reinforcement learning. This approach enables LLMs to autonomously learn to generate compressed COTs during inference by strategically incorporating [SKIP] tokens. Our method significantly enhances LLM inference efficiency while rigorously preserving accuracy, offering profound implications for practical LLM deployment and a deeper understanding of reasoning structures.

中文摘要

使用链式思维（CoT）提示的大型语言模型（LLMs）在复杂推理方面表现出色，但会生成冗长的思维过程，导致冗余信息较多，从而增加推理成本和降低效率。我们提出了一种基于步骤熵的新型CoT压缩框架，步骤熵是一种量化各个推理步骤信息贡献的指标，以识别冗余。通过理论分析和在数学推理基准上的广泛实证验证，我们证明了低熵步骤确实高度冗余。我们的实验表明，在DeepSeek-R1-7B、14B和Qwen3-8B模型中，令人惊讶的是，80%的低熵中间步骤可以在最终答案准确性轻微下降的情况下被修剪。这一发现与随机或高熵修剪形成鲜明对比，后者会严重损害推理性能。基于此，我们提出了一种新型的两阶段训练策略，结合了监督微调（SFT）和组相对策略优化（GRPO）强化学习。这一方法使得LLMs能在推理过程中通过战略性地加入[SKIP]标记，自主学习生成压缩的COT。我们的方法显著提升了LLM的推理效率，同时严格保持准确性，为LLM的实际部署和对推理结构的深入理解提供了深远的影响。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在使用链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示时面临的效率问题。尽管CoT在复杂推理任务中表现出色，但其生成的推理过程往往冗长且存在大量冗余，导致推理成本增加和效率降低。随着模型规模的扩大和实际应用的扩展，这种效率瓶颈变得尤为显著。

为了解决这一问题，论文提出了一种基于步骤熵（step entropy）的CoT压缩框架，通过量化每个推理步骤的信息贡献来识别和去除冗余步骤，从而在保持推理准确性的同时显著提高推理效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

LLM Reasoning with Reinforcement Learning

• Shao et al. (2024) 和 Xie et al. (2025)：展示了强化学习（RL）在提升LLMs处理复杂推理任务中的有效性。
• Yeo et al. (2025) 和 Zhong et al. (2025b)：通过延长推理时间（“slow thinking”）来提升LLM的推理性能。
• Comanici et al. (2025) 和 OpenAI (2025)：研究了如何通过扩展推理时间来提升LLM的推理表现。

COT Compression and Latent Reasoning

• Deng et al. (2023) 和 Hao et al. (2024)：通过知识蒸馏将推理步骤嵌入到模型的隐藏状态中，使推理过程更加隐式。
• Tan et al. (2025)：在隐藏空间中动态压缩推理链，避免显式生成。
• Li et al. (2023) 和 Xia et al. (2025)：在输入上下文和生成过程中进行token级别的压缩。
• Wang et al. (2025b)：引入了基于块的压缩和搜索方法。
• Shen et al. (2025) 和 Hou et al. (2025)：通过在RL奖励函数中加入长度约束来优化推理链的长度。
• Ma et al. (2025b)：开发了专门的架构（如CoT-Valve）以实现可压缩的CoT。

CoT Compression via Step Entropy

• Lee et al. (2025)：探索了LLMs自身压缩CoT的能力，采用token复杂度的方法。
• Deng et al. (2024) 和 Hao et al. (2024)：通过微调使模型内化推理步骤，从而实现隐式推理。
• Liu et al. (2024) 和 Jiang et al. (2025)：研究了如何教会LLMs跳过推理步骤以提高效率。
• Ma et al. (2025a)：提出了“无思考”的推理模式，展示了在某些情况下可以完全跳过推理过程。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决链式思考（CoT）冗余问题，提高大型语言模型（LLMs）的推理效率：

提出步骤熵（Step Entropy）概念

• 定义步骤熵：步骤熵是衡量每个推理步骤信息贡献的指标，通过聚合生成过程中每个token的熵来计算。具体来说，对于每个推理步骤 (S_i)，其步骤熵 (H(S_i)) 是该步骤中所有token的熵之和。
• 理论基础：基于信息熵理论，低熵步骤表示模型在生成这些步骤时信心较高（不确定性低），因此这些步骤更可能是冗余的。通过计算条件互信息，论文证明了低熵步骤与最终答案的相关性较小，从而可以安全地移除这些步骤而不影响最终答案的准确性。

设计低熵步骤剪枝策略

• 生成完整CoT：首先使用LLM生成完整的CoT轨迹，从中提取推理步骤。
• 计算步骤熵：对每个步骤计算其步骤熵。
• 剪枝操作：按照步骤熵从小到大排序，选择一定比例（如80%）的低熵步骤进行剪枝，用特殊标记 “[SKIP]” 替换这些步骤，保留高熵步骤。
• 压缩CoT推理：将压缩后的CoT与用户问题拼接，提示模型仅生成最终答案，从而减少推理过程中的token数量，提高效率。

提出两阶段训练策略

• 第一阶段：监督微调（SFT）：使用通过80%低熵步骤剪枝策略生成的（问题，压缩CoT）数据对模型进行训练。模型通过最小化交叉熵损失来学习预测压缩后的推理路径和生成 “[SKIP]” 标记。
• 第二阶段：组相对策略优化（GRPO）：在SFT的基础上，使用GRPO进一步优化模型的行为。通过采样一组完成结果并最大化复合奖励函数，模型学会在准确性和效率之间进行权衡。奖励函数包括正确性奖励、跳过比例奖励、跳过数量惩罚和响应长度惩罚，以确保模型在保持准确性的同时，尽可能地跳过冗余步骤并生成简洁的回答。

通过以上方法，论文不仅提供了一种有效的CoT压缩策略，还使LLMs能够自主学习在推理过程中生成压缩的CoT，从而在保持推理准确性的同时显著提高了推理效率。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证提出的基于步骤熵的链式思考（CoT）压缩方法的有效性：

确定最优剪枝比例

• 实验设置：使用DeepSeek-R1-7B模型，在DeepScaleR数据集的50个样本上进行实验。
• 剪枝策略：分别采用低熵步骤剪枝、高熵步骤剪枝和随机步骤剪枝三种策略，逐步增加剪枝比例（从10%到100%），观察对最终答案准确率的影响。
• 结果：低熵步骤剪枝在剪枝比例达到80%时，准确率仍保持稳定，而高熵步骤剪枝和随机剪枝策略在较低剪枝比例下就导致准确率显著下降。这表明低熵步骤确实冗余，可安全剪枝。

验证低熵步骤剪枝策略的有效性和泛化性

• 模型和数据集：使用DeepSeek-R1系列（7B和14B）和Qwen3-8B模型，在GSM8k、Math500、AIME2024和AIME2025等数学推理基准数据集上进行测试。
• 结果：在多个模型和数据集上，剪枝80%的低熵步骤后，模型的准确率保持稳定或略有提升，同时token使用量显著减少（16.2%到55.1%）。这证明了基于步骤熵的剪枝策略在不同模型架构和数据集上的有效性和泛化性。

比较步级剪枝与直接token剪枝

• 实验设置：将基于步骤熵的剪枝方法与直接基于token熵的剪枝方法进行比较，观察在不同剪枝比例下模型的准确率变化。
• 结果：基于步骤熵的剪枝方法在剪枝40%的token时仍能保持基线准确率，而直接token剪枝方法在20%的剪枝比例下准确率就急剧下降。这表明步级剪枝更符合语义单位，能更好地保留推理结构的完整性。

两阶段训练策略的验证

• 实验设置：使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen7B模型，基于70k训练样本进行两阶段训练（SFT和GRPO）。
• 结果：经过SFT训练后，模型在GSM8k等基准数据集上的token使用量显著减少，准确率保持稳定。进一步经过GRPO训练后，模型在保持或略微提升准确率的同时，进一步减少了token使用量（44%到57%）。这表明两阶段训练策略能有效使模型自主生成压缩的CoT，提高推理效率。

奖励组件消融研究

• 实验设置：在GSM8k和Math500基准数据集上，对GRPO阶段的不同奖励组件进行消融实验。
• 结果：仅使用正确性和跳过比例奖励时，模型性能大幅下降且token使用量增加。加入跳过数量惩罚后，准确率恢复但token使用量仍不理想。完整的奖励函数（包括正确性、跳过比例、跳过数量和响应长度奖励）在保持接近基线准确率的同时，实现了显著的token使用量减少。这证明了多目标优化奖励函数设计的必要性。

这些实验全面验证了基于步骤熵的CoT压缩方法的有效性、泛化性和实用性，并展示了两阶段训练策略在使模型自主生成压缩CoT方面的成功。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的基于步骤熵的链式思考（CoT）压缩方法在多个模型和数据集上取得了显著的效率提升和良好的泛化性能，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 自适应剪枝比例

• 问题：当前方法使用固定的80%剪枝比例，但不同模型和任务可能需要不同的剪枝比例以达到最优的效率和准确率平衡。
• 探索方向：开发自适应剪枝策略，根据模型的架构、任务类型和数据集特性动态调整剪枝比例。例如，可以使用少量验证数据来自动确定最佳剪枝比例。

2. 跨领域应用

• 问题：虽然论文在数学推理和部分语言理解任务上验证了方法的有效性，但其在其他领域（如科学、工程、医学等）的应用尚未充分探索。
• 探索方向：在更多领域（如物理、化学、生物医学等）的数据集上测试该方法，评估其在不同领域任务中的适用性和效果。这有助于进一步验证步骤熵作为通用冗余识别指标的有效性。

3. 多语言支持

• 问题：当前研究主要集中在英文数据集上，对于多语言环境的支持尚未涉及。
• 探索方向：扩展方法到多语言场景，研究不同语言的CoT冗余特性和步骤熵的有效性。这可能需要考虑语言结构和表达方式的差异。

4. 结合其他压缩技术

• 问题：虽然步骤熵方法在去除冗余步骤方面表现出色，但与其他压缩技术（如token级压缩、隐式推理等）的结合尚未充分探索。
• 探索方向：研究如何将步骤熵方法与现有的其他压缩技术相结合，以实现更高效的推理。例如，可以在步骤熵剪枝的基础上，进一步应用token级压缩技术，或者探索在隐式推理框架中利用步骤熵来识别冗余。

5. 模型架构的影响

• 问题：虽然论文在多个模型架构上验证了方法的有效性，但对于新型或未测试的模型架构（如Transformer-XL、GPT-4等）的影响尚不清楚。
• 探索方向：在更多新型或未测试的模型架构上验证步骤熵方法的有效性，研究不同架构对冗余识别和压缩的影响。这有助于进一步理解步骤熵的普适性。

6. 实时推理优化

• 问题：在实际应用中，模型需要在实时推理环境中快速生成答案，而当前方法主要关注离线数据集的处理。
• 探索方向：研究如何将步骤熵方法应用于实时推理场景，开发高效的在线剪枝算法，以实现实时推理中的动态冗余识别和压缩。

7. 解释性和可解释性

• 问题：虽然步骤熵方法在去除冗余方面有效，但对于为什么某些步骤被认为是冗余的解释尚不充分。
• 探索方向：开发更详细的解释机制，解释为什么某些步骤被识别为冗余，以及这些步骤对最终答案的具体影响。这有助于提高方法的可解释性和用户信任度。

8. 长期推理任务

• 问题：当前研究主要集中在单步或多步推理任务上，对于需要长期推理的任务（如多轮对话、复杂问题解决等）的影响尚不清楚。
• 探索方向：在长期推理任务中测试步骤熵方法，研究其在多轮对话和复杂问题解决中的适用性和效果。这有助于进一步验证方法在实际应用中的鲁棒性。

这些方向的进一步探索将有助于更全面地理解和应用基于步骤熵的CoT压缩方法，推动大型语言模型在实际应用中的更高效部署。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 Compressing Chain-of-Thought in LLMs via Step Entropy

作者

Zeju Li, Jianyuan Zhong, Ziyang Zheng, Xiangyu Wen, Zhijian Xu, Yingying Cheng, Fan Zhang, Qiang Xu

机构

The Chinese University of Hong Kong, Huawei Technologies Co., Ltd

摘要

大型语言模型（LLMs）在使用链式思考（CoT）提示时在复杂推理任务中表现出色，但生成的推理过程往往冗长且存在大量冗余，导致推理成本增加和效率降低。本文提出了一种基于步骤熵（step entropy）的CoT压缩框架，通过量化每个推理步骤的信息贡献来识别和去除冗余步骤。通过理论分析和广泛的实证验证，我们证明了低熵步骤确实高度冗余，可以安全地剪枝而不影响最终答案的准确性。实验表明，高达80%的低熵中间步骤可以被剪枝，同时仅对最终答案的准确性产生微小影响。基于此，我们提出了一种结合监督微调（SFT）和组相对策略优化（GRPO）的两阶段训练策略，使LLMs能够在推理过程中自动生成压缩的CoT。我们的方法显著提高了LLM的推理效率，同时严格保持了准确性，对实际LLM部署和推理结构的深入理解具有深远意义。

研究背景

大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中表现出色，尤其是在使用链式思考（CoT）时。然而，CoT生成的推理过程往往冗长且存在大量冗余，导致推理成本增加和效率降低。为了解决这一问题，本文提出了一种基于步骤熵的CoT压缩框架。

研究方法

步骤熵（Step Entropy）

• 定义：步骤熵是衡量每个推理步骤信息贡献的指标，通过聚合生成过程中每个token的熵来计算。
• 理论基础：低熵步骤表示模型在生成这些步骤时信心较高（不确定性低），因此这些步骤更可能是冗余的。通过计算条件互信息，证明了低熵步骤与最终答案的相关性较小，可以安全地移除。

低熵步骤剪枝策略

1. 生成完整CoT：使用LLM生成完整的CoT轨迹，从中提取推理步骤。
2. 计算步骤熵：对每个步骤计算其步骤熵。
3. 剪枝操作：按照步骤熵从小到大排序，选择一定比例（如80%）的低熵步骤进行剪枝，用特殊标记 “[SKIP]” 替换这些步骤，保留高熵步骤。
4. 压缩CoT推理：将压缩后的CoT与用户问题拼接，提示模型仅生成最终答案，从而减少推理过程中的token数量，提高效率。

两阶段训练策略

1. 第一阶段：监督微调（SFT）：使用通过80%低熵步骤剪枝策略生成的（问题，压缩CoT）数据对模型进行训练。模型通过最小化交叉熵损失来学习预测压缩后的推理路径和生成 “[SKIP]” 标记。
2. 第二阶段：组相对策略优化（GRPO）：在SFT的基础上，使用GRPO进一步优化模型的行为。通过采样一组完成结果并最大化复合奖励函数，模型学会在准确性和效率之间进行权衡。奖励函数包括正确性奖励、跳过比例奖励、跳过数量惩罚和响应长度惩罚。

实验

确定最优剪枝比例

• 实验设置：使用DeepSeek-R1-7B模型，在DeepScaleR数据集的50个样本上进行实验。
• 剪枝策略：分别采用低熵步骤剪枝、高熵步骤剪枝和随机步骤剪枝三种策略，逐步增加剪枝比例（从10%到100%），观察对最终答案准确率的影响。
• 结果：低熵步骤剪枝在剪枝比例达到80%时，准确率仍保持稳定，而高熵步骤剪枝和随机剪枝策略在较低剪枝比例下就导致准确率显著下降。

验证低熵步骤剪枝策略的有效性和泛化性

• 模型和数据集：使用DeepSeek-R1系列（7B和14B）和Qwen3-8B模型，在GSM8k、Math500、AIME2024和AIME2025等数学推理基准数据集上进行测试。
• 结果：在多个模型和数据集上，剪枝80%的低熵步骤后，模型的准确率保持稳定或略有提升，同时token使用量显著减少（16.2%到55.1%）。

比较步级剪枝与直接token剪枝

• 实验设置：将基于步骤熵的剪枝方法与直接基于token熵的剪枝方法进行比较，观察在不同剪枝比例下模型的准确率变化。
• 结果：基于步骤熵的剪枝方法在剪枝40%的token时仍能保持基线准确率，而直接token剪枝方法在20%的剪枝比例下准确率就急剧下降。

两阶段训练策略的验证

• 实验设置：使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen7B模型，基于70k训练样本进行两阶段训练（SFT和GRPO）。
• 结果：经过SFT训练后，模型在GSM8k等基准数据集上的token使用量显著减少，准确率保持稳定。进一步经过GRPO训练后，模型在保持或略微提升准确率的同时，进一步减少了token使用量（44%到57%）。

结论

本文提出了一种基于步骤熵的CoT压缩框架，通过理论分析和广泛的实验证明了低熵步骤的冗余性，并展示了通过剪枝这些步骤可以显著提高LLMs的推理效率，同时保持或提升准确性。此外，提出的两阶段训练策略使模型能够在推理过程中自动生成压缩的CoT，为实际LLM部署提供了重要的效率提升。

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Authors: Zeju Li,Jianyuan Zhong,Ziyang Zheng,Xiangyu Wen,Zhijian Xu,Yingying Cheng,Fan Zhang,Qiang Xu

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.03346.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.03346

Arxiv ID: 2508.03346

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.03346

Published: 2025-08-05T11:48:18Z

Updated: 2025-08-05T11:48:18.000Z

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