HuggingFace Papers 2025-08-22

数据来源：HuggingFace Papers

Latest Papers

1. DuPO: Enabling Reliable LLM Self-Verification via Dual Preference Optimization

We present DuPO, a dual learning-based preference optimization framework that generates annotation-free feedback via a generalized duality. DuPO addresses two key limitations: Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)’s reliance on costly labels and applicability restricted to verifiable tasks, and traditional dual learning’s restriction to strictly dual task pairs (e.g., translation and back-translation). Specifically, DuPO decomposes a primal task’s input into known and unknown components, then constructs its dual task to reconstruct the unknown part using the primal output and known information (e.g., reversing math solutions to recover hidden variables), broadening applicability to non-invertible tasks. The quality of this reconstruction serves as a self-supervised reward to optimize the primal task, synergizing with LLMs’ ability to instantiate both tasks via a single model. Empirically, DuPO achieves substantial gains across diverse tasks: it enhances the average translation quality by 2.13 COMET over 756 directions, boosts the mathematical reasoning accuracy by an average of 6.4 points on three challenge benchmarks, and enhances performance by 9.3 points as an inference-time reranker (trading computation for accuracy). These results position DuPO as a scalable, general, and annotation-free paradigm for LLM optimization.

中文摘要

我们提出了DuPO，一个基于双重学习的偏好优化框架，通过广义对偶生成无注释反馈。DuPO解决了两个关键限制：可验证奖励的强化学习（RLVR）依赖于昂贵的标签，并且其适用性仅限于可验证任务，传统的双重学习则限制于严格的双任务对（例如，翻译和反向翻译）。具体而言，DuPO将原始任务的输入分解为已知和未知的组成部分，然后构建其对偶任务，通过原始输出和已知信息（例如，反向数学解决方案以恢复隐藏变量）来重构未知部分，从而扩大到不可逆任务的适用性。这个重构的质量作为自我监督的奖励来优化原始任务，与大型语言模型（LLMs）通过单一模型同时实例化这两个任务的能力协同工作。从经验上看，DuPO在各种任务上都取得了显著的提升：在756个方向上，平均翻译质量提高了2.13 COMET，在三个挑战基准上提高了6.4分的数学推理准确率，作为推理时的重新排序器将性能提高了9.3分（以计算换取准确率）。这些结果使DuPO成为一个可扩展、通用且无注释的LLM优化范例。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了 DuPO（Dual Learning-based Preference Optimization），旨在解决大型语言模型（LLMs）优化中的以下关键问题：

1. 强化学习依赖昂贵标签和外部监督：

   • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 依赖于人类标注的偏好数据，这些数据成本高昂且难以大规模获取，同时标注者之间的不一致性也限制了其应用。
   • Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) 虽然通过可验证的答案减少了对人类标注的依赖，但其适用范围仅限于有明确答案的任务（如数学和编程任务），对于开放性任务（如多语言翻译）则不适用，因为这些任务没有单一的“正确答案”可以作为奖励信号。

2. 传统双学习方法的局限性：

   • 传统双学习方法依赖于严格的任务对称性，即原始任务和对偶任务之间必须是可逆的。然而，大多数现实世界中的任务（如创造性写作、数学推理）并不具备这种严格的可逆性，导致传统的双学习方法无法直接应用于这些任务。
   • 即使在可逆的任务中，LLMs在原始任务和对偶任务上的表现往往存在显著差异（即双向能力不对称），这种不对称性会引入噪声，影响优化效果。

3. 缺乏通用的、无需标注的自监督优化方法：

   • 现有的优化方法大多依赖于外部监督（如人类标注或预定义的可验证答案），这限制了LLMs在多样化任务中的适应性和可扩展性。因此，需要一种能够自动生成反馈信号的方法，以实现无需外部标注的自监督优化。

为了解决这些问题，DuPO 提出了一种基于广义对偶性的双学习框架，通过将输入分解为已知和未知部分，并设计对偶任务来重建未知部分，从而生成自监督奖励信号，优化原始任务。这种方法不仅适用于非可逆任务，还能够有效解决双向能力不对称的问题，为LLMs的优化提供了一种通用的、无需标注的解决方案。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

偏好优化相关研究

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)：通过训练奖励模型来对齐模型输出与人类偏好，但依赖于昂贵且不一致的人类标注。例如，Ouyang et al. [35] 提出了基于人类反馈的指令跟随训练方法。
• LLM-as-a-Judge：利用LLM作为评估器来提供优化信号，但其可靠性依赖于评估模型的能力和对系统性偏差的敏感性。例如，Zheng et al. [56] 提出了使用LLM作为评估器的方法。
• Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)：通过可验证的答案作为奖励信号来增强模型的复杂推理能力，但仅适用于有明确答案的任务。例如，He et al. [17] 和 Kimi Team [43] 提出了基于可验证答案的强化学习方法。

双学习相关研究

• 机器翻译中的双学习：He et al. [15] 首次将双学习应用于机器翻译，通过双向任务（如英译中和中译英）生成伪标签，减少对平行语料库的依赖。
• 跨模态任务中的双学习：例如，DualGAN [25] 将图像到文本和文本到图像生成视为双任务，通过循环一致性对齐视觉和语言表示；Ren et al. [38] 将文本到语音（TTS）和自动语音识别（ASR）视为双任务，实现少量配对数据的联合训练。
• 知识推理中的双学习：例如，DualTKB [12] 将知识库路径生成和自然语言查询解析视为对称任务，通过双向验证提高事实一致性。
• 强化学习中的双学习：例如，Zhang et al. [55] 设计了策略梯度算法，通过双任务之间转移奖励，缓解低监督场景下的奖励稀疏问题。
• LLMs中的双学习：例如，Trans-Zero [58] 使用回译验证多语言生成中的语义保留；DualReflect [7] 使用双任务（如翻译和回译）作为结构化反馈来优化输出质量。

这些相关研究为DuPO的提出提供了背景和基础，DuPO通过广义对偶性框架，解决了传统双学习方法在非可逆任务和能力不对称任务中的局限性，为LLMs的优化提供了一种新的自监督方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 DuPO（Dual Learning-based Preference Optimization） 框架来解决上述问题，其核心思想是利用广义对偶性（generalized duality）来生成自监督奖励信号，从而优化大型语言模型（LLMs）。以下是具体解决方法的详细步骤：

1. 广义对偶性框架

传统的双学习方法依赖于严格的任务对称性，即原始任务和对偶任务之间必须是可逆的。然而，大多数现实世界中的任务并不具备这种严格的可逆性。为了克服这一限制，DuPO 提出了一个广义对偶性框架，其核心思想是将输入分解为已知部分（(x_k)）和未知部分（(x_u)），并设计对偶任务来重建未知部分，而不是重建整个输入。

定义

• 原始任务（Primal Task）：(T_p: X \rightarrow Y)，将输入 (x) 映射到输出 (y)。
• 对偶任务（Dual Task）：(T_{cd}: (y, x_k) \rightarrow \hat{x}_u)，利用原始任务的输出 (y) 和已知部分 (x_k) 来重建未知部分 (\hat{x}_u)。
• 广义对偶性：满足互补一致性原则，即 (\forall x \in X, y = T_p(x))，有 (d(x_u, T_{cd}(y, x_k)) \leq \epsilon)，其中 (d(\cdot)) 是领域特定的距离度量，(\epsilon) 是容忍阈值。

2. 自监督奖励信号

基于广义对偶性，DuPO 构建了一个自监督奖励信号，用于量化原始任务输出的质量。具体来说，给定输入 (x) 和其对应的输出 (y)，奖励信号定义为： [ r(y) \propto \exp(-\lambda \cdot d(x_u, T_{cd}(y, x_k))) ] 其中，(\lambda > 0) 控制奖励对重建误差的敏感度。高质量的输出 (y) 会最大化期望奖励 (E[r(y)])，通过保持信息在对偶循环中的完整性来实现。

3. 解决非可逆任务和能力不对称问题

非可逆任务

• 问题：大多数现实世界中的任务（如数学推理、创造性写作）不具备严格的可逆性，即原始任务的输出 (y) 通常不足以重建整个输入 (x)。
• 解决方案：通过将输入分解为已知部分和未知部分，对偶任务只需重建未知部分，而不是整个输入。这大大降低了对偶任务的复杂性，使得对偶循环能够有效工作。

能力不对称问题

• 问题：LLMs 在原始任务和对偶任务上的表现往往存在显著差异，这种不对称性会引入噪声，影响优化效果。
• 解决方案：利用已知部分 (x_k) 作为上下文锚点，约束对偶任务的解空间，从而减少对偶任务的难度。此外，通过选择合适的未知部分 (x_u)，确保对偶任务能够提供可靠的奖励信号。

4. 实验验证

论文通过在两个具有代表性的任务上进行实验验证，展示了 DuPO 的有效性和通用性：

• 多语言翻译：在 28 种语言的 756 个翻译方向上进行实验，DuPO 将 Seed-X-7B-Instruct 模型的性能提升了 2.13 COMET 分数，使其达到与超大型模型相当的性能水平。
• 数学推理：在多个数学推理基准测试（如 AMC23、AIME24、AIME25）上进行实验，DuPO 在不同规模的模型上均实现了显著的性能提升，平均准确率提升了 6.4 个百分点。

5. 推理时重排机制

除了作为训练时的优化方法，DuPO 还可以在推理时作为重排机制使用，无需额外训练。通过在推理时对候选输出进行对偶任务验证，选择对偶任务表现最好的候选输出作为最终结果。实验表明，这种方法在推理时也能显著提升模型的性能，例如在数学推理任务上，Qwen3-4B 模型的平均准确率提升了 9.3 个百分点。

总结

通过广义对偶性框架，DuPO 成功地解决了传统双学习方法在非可逆任务和能力不对称任务中的局限性，为 LLMs 的优化提供了一种无需外部标注的自监督方法。实验结果表明，DuPO 在多语言翻译和数学推理任务上均实现了显著的性能提升，展示了其作为一种通用优化框架的潜力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验验证了DuPO框架的有效性和通用性，实验涵盖了多语言翻译和数学推理两个具有代表性的任务。以下是实验的具体设置和结果：

1. 多语言翻译任务

实验设置

• 模型：使用Seed-X-7B-Instruct模型，这是当时最强的开源翻译模型之一。
• 数据集：从多语言预训练数据集中选取了28种语言的1000个提示，用于训练。同时，从Flores-200的开发集中收集了7000个平行数据条目。
• 测试集：从Flores2的测试集中随机选取了756个翻译方向（28种语言之间）的50个样本，总共37800个样本。
• 评估指标：使用BLEU [36]、COMET [37]和BLEURT [40]作为自动评估指标。此外，还进行了人类评估，使用Seed-X-Challenge [9]，评估翻译的准确性、流畅性和地道性，评分范围为0-4。

实验结果

• 自动评估：如表1所示，应用DuPO后，Seed-X-7B-Instruct模型在BLEU、COMET和BLEURT三个指标上的平均得分分别提高了1.55、2.13和1.95，达到了64.66的平均分。这一性能甚至超过了当前的超大型语言模型，如Doubao1.5-thinking和Qwen3-235B-22B，并与最新的DeepSeek-R1相当。
• 人类评估：如图2所示，DuPO在人类评估中表现出色，得分与最先进的超大型模型GPT-4o和DeepSeek-R1相当，甚至在某些情况下超过了它们，同时显著优于广泛使用的商业系统Google Translate。

2. 数学推理任务

实验设置

• 模型：选择了不同规模和能力的模型，包括DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、Qwen3-4B和OpenReasoning-Nemotron-7B。
• 数据集：使用了多个公开的数学问题数据集，这些数据集涵盖了各种竞赛级别的数学问题、逻辑谜题和其他推理任务。
• 测试集：在AMC23 [31]、AIME24 [4]和AIME25 [4]三个基准测试上进行评估，每个问题采样32个响应，使用温度为0.8，最大推理预算为32000个token，然后报告平均准确率（Avg@32）。

实验结果

• 性能提升：如表2所示，DuPO在所有模型上均实现了显著的性能提升。例如，Qwen3-4B模型的平均准确率从77.2%提高到了83.6%，提升了6.4个百分点，甚至超过了超大型模型DeepSeek-R1-0120。在OpenReasoning-Nemotron-7B模型上，平均准确率从83.9%提高到了90.3%，提升了6.4个百分点，达到了最先进的性能。
• 不同模型规模的提升：DuPO不仅在大型模型上有效，也在较小规模的模型上表现出色。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的平均准确率从35.8%提高到了39.7%，提升了3.9个百分点。

3. 在不同架构上的有效性

为了验证DuPO的通用性和可扩展性，论文还在LlaMA架构家族的两个模型上进行了实验：LlaMA-3.1-8B [13]和OctoThinker-8B-Hybrid-Base [47]。实验结果表明，DuPO在这两个模型上也实现了显著的性能提升。例如，LlaMA-3.1-8B模型的平均准确率从8.1%提高到了32.1%，提升了24.0个百分点，甚至超过了使用标记答案作为奖励的SimpleRL-Zoo方法。OctoThinker-8B-Hybrid-Base模型的平均准确率从23.8%提高到了62.5%，提升了38.7个百分点。

4. 推理时重排机制

除了作为训练时的优化方法，DuPO还可以在推理时作为重排机制使用，无需额外训练。通过在推理时对候选输出进行对偶任务验证，选择对偶任务表现最好的候选输出作为最终结果。实验结果表明，这种方法在推理时也能显著提升模型的性能。例如，在数学推理任务上，Qwen3-4B模型的平均准确率从68.4%提高到了77.7%，提升了9.3个百分点，甚至超过了超大型模型DeepSeek-R1和Claude-Sonnet4-Thinking。

5. 对偶性效果的消融研究

为了验证对偶性框架中未知部分选择策略的有效性，论文进行了消融研究。实验结果表明，当移除未知部分选择机制时，模型的性能显著下降。例如，在1.5B模型上，移除数据过滤后，性能下降了3.6个百分点；在4B模型上，性能下降了5.4个百分点。这表明未知部分选择策略对于实现高质量的对偶性至关重要。

总结

通过这些实验，论文证明了DuPO框架在多语言翻译和数学推理任务上的有效性和通用性。DuPO不仅在训练时能够显著提升模型的性能，而且在推理时也能作为一种有效的重排机制，无需额外训练。此外，DuPO在不同架构和不同规模的模型上均表现出色，展示了其作为一种通用优化框架的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 DuPO 在多语言翻译和数学推理任务上展示了显著的性能提升，但论文也指出了其局限性，并提出了未来可以进一步探索的方向：

1. 计算效率优化

• 问题：在数学推理任务中，未知部分的选择和对偶任务的生成引入了额外的计算开销。尽管这些步骤对于生成高质量的自监督奖励信号至关重要，但它们可能限制了 DuPO 在大规模数据集上的应用。
• 探索方向：
  • 高效的过滤机制：开发更高效的未知部分选择和过滤机制，以减少计算开销。
  • 可学习的过滤机制：探索使用机器学习方法来自动学习最优的未知部分选择策略，而不是依赖于启发式规则。

2. 模型规模的扩展

• 问题：虽然 DuPO 在中等规模的模型上表现良好，但其在超大型模型（如 100B 参数以上）上的效果尚未得到充分验证。
• 探索方向：
  • 超大型模型的实验：在超大型模型上进行实验，验证 DuPO 的可扩展性和效果。
  • 分布式训练：探索分布式训练方法，以支持在超大型模型上应用 DuPO。

3. 更广泛任务的应用

• 问题：DuPO 的应用主要集中在多语言翻译和数学推理任务上，其在更开放性、创造性任务（如开放性指令跟随、创意写作等）上的应用尚未得到充分探索。
• 探索方向：
  • 开放性任务的对偶性设计：研究如何为开放性任务设计有效的对偶任务，以生成可靠的自监督奖励信号。
  • 跨领域应用：探索 DuPO 在其他领域（如计算机视觉、语音识别等）的应用，验证其通用性。

4. 对偶任务的多样性

• 问题：当前的对偶任务设计主要集中在重建未知部分，但可能存在其他形式的对偶任务，可以提供更丰富的自监督信号。
• 探索方向：
  • 多样的对偶任务设计：探索不同类型的对偶任务，如逆向任务、验证任务、生成任务等，以提供更全面的自监督信号。
  • 多任务学习：结合多种对偶任务，通过多任务学习进一步提升模型的性能。

5. 奖励信号的优化

• 问题：当前的奖励信号基于重建误差，但可能存在其他形式的奖励信号，可以更有效地指导模型优化。
• 探索方向：
  • 多维度奖励信号：结合多种维度（如语义一致性、逻辑正确性、流畅性等）设计更复杂的奖励信号。
  • 动态奖励信号：探索动态调整奖励信号的方法，以适应不同阶段的训练需求。

6. 理论分析和解释

• 问题：虽然 DuPO 在实验中表现良好，但其理论基础和优化机制尚未得到充分的理论分析。
• 探索方向：
  • 理论分析：进行更深入的理论分析，解释 DuPO 的优化机制和收敛性质。
  • 可解释性研究：研究 DuPO 生成的奖励信号和优化路径的可解释性，以更好地理解其工作原理。

7. 与其他方法的结合

• 问题：DuPO 可以与其他优化方法（如 RLHF、RLVR 等）结合，以进一步提升模型的性能。
• 探索方向：
  • 混合优化方法：探索将 DuPO 与其他优化方法结合，形成混合优化框架。
  • 协同训练：研究 DuPO 与其他方法的协同训练机制，以实现更高效的模型优化。

8. 跨语言和跨文化应用

• 问题：DuPO 在多语言翻译任务上的表现良好，但其在跨语言和跨文化任务上的应用尚未得到充分探索。
• 探索方向：
  • 跨语言对偶任务：研究如何为跨语言任务设计对偶任务，以生成可靠的自监督信号。
  • 文化适应性：探索 DuPO 在不同文化背景下的应用，验证其文化适应性和通用性。

这些方向为未来的研究提供了丰富的探索空间，有望进一步提升 DuPO 的性能和应用范围，推动大型语言模型的优化和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文提出了 DuPO（Dual Learning-based Preference Optimization），这是一个基于双学习（dual learning）的偏好优化框架，旨在通过广义对偶性（generalized duality）生成自监督反馈信号，从而优化大型语言模型（LLMs），无需依赖昂贵的人类标注或复杂的奖励工程。DuPO 的核心思想是将原始任务的输入分解为已知部分和未知部分，并设计对偶任务来重建未知部分，从而生成自监督奖励信号，优化原始任务。这一方法不仅适用于非可逆任务，还能够有效解决双向能力不对称的问题，为 LLMs 的优化提供了一种通用的、无需标注的解决方案。

背景知识

• 强化学习方法的局限性：现有的强化学习方法（如 RLHF 和 RLVR）依赖于外部监督（人类标注或可验证答案），这限制了它们在多样化任务中的适应性和可扩展性。
• 双学习方法的局限性：传统双学习方法依赖于严格的任务对称性，即原始任务和对偶任务之间必须是可逆的，这限制了其在非可逆任务中的应用。

研究方法

• 广义对偶性框架：DuPO 提出了一个广义对偶性框架，将输入分解为已知部分（(x_k)）和未知部分（(x_u)），并设计对偶任务来重建未知部分，而不是重建整个输入。对偶任务的目标是利用原始任务的输出 (y) 和已知部分 (x_k) 来重建未知部分 (\hat{x}_u)。
• 自监督奖励信号：基于广义对偶性，DuPO 构建了一个自监督奖励信号，用于量化原始任务输出的质量。奖励信号定义为 (r(y) \propto \exp(-\lambda \cdot d(x_u, T_{cd}(y, x_k))))，其中 (d(\cdot)) 是领域特定的距离度量，(\lambda) 控制奖励对重建误差的敏感度。
• 优化方法：DuPO 使用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法来最大化期望奖励 (E[r(y)])，从而优化原始任务。

实验

• 多语言翻译任务：
  • 模型：Seed-X-7B-Instruct
  • 数据集：28种语言的1000个提示，7000个平行数据条目
  • 测试集：756个翻译方向的50个样本，共37800个样本
  • 评估指标：BLEU、COMET、BLEURT
  • 结果：应用 DuPO 后，模型在 BLEU、COMET 和 BLEURT 三个指标上的平均得分分别提高了 1.55、2.13 和 1.95，达到了 64.66 的平均分，性能与超大型模型相当。
• 数学推理任务：
  • 模型：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、Qwen3-4B、OpenReasoning-Nemotron-7B
  • 数据集：多个公开的数学问题数据集
  • 测试集：AMC23、AIME24、AIME25
  • 评估指标：平均准确率（Avg@32）
  • 结果：DuPO 在所有模型上均实现了显著的性能提升。例如，Qwen3-4B 模型的平均准确率从 77.2% 提高到了 83.6%，提升了 6.4 个百分点，甚至超过了超大型模型 DeepSeek-R1-0120。在 OpenReasoning-Nemotron-7B 模型上，平均准确率从 83.9% 提高到了 90.3%，提升了 6.4 个百分点，达到了最先进的性能。

关键结论

• 性能提升：DuPO 在多语言翻译和数学推理任务上均实现了显著的性能提升，展示了其作为一种通用优化框架的潜力。
• 无需标注：DuPO 通过广义对偶性生成自监督奖励信号，无需依赖外部标注，解决了传统方法依赖外部监督的局限性。
• 模型无关性：DuPO 在不同架构和不同规模的模型上均表现出色，展示了其通用性和可扩展性。
• 推理时重排：DuPO 还可以在推理时作为重排机制使用，无需额外训练，进一步提升了模型的性能。

未来工作

• 计算效率优化：开发更高效的未知部分选择和过滤机制，以减少计算开销。
• 模型规模扩展：在超大型模型上进行实验，验证 DuPO 的可扩展性。
• 更广泛任务的应用：探索 DuPO 在开放性任务（如开放性指令跟随、创意写作等）上的应用。
• 对偶任务的多样性：研究不同类型的对偶任务，以提供更丰富的自监督信号。
• 奖励信号的优化：探索多维度和动态奖励信号，以更有效地指导模型优化。
• 理论分析和解释：进行更深入的理论分析，解释 DuPO 的优化机制和收敛性质。
• 与其他方法的结合：探索将 DuPO 与其他优化方法结合，形成混合优化框架。

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: Shuaijie She,Yu Bao,Yu Lu,Lu Xu,Tao Li,Wenhao Zhu,Shujian Huang,Shanbo Cheng,Lu Lu,Yuxuan Wang

Categories: cs.LG,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14460.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14460

Arxiv ID: 2508.14460

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14460

Published: 2025-08-20T06:31:18Z

Updated: 2025-08-20T06:31:18.000Z

---

2. From Scores to Skills: A Cognitive Diagnosis Framework for Evaluating Financial Large Language Models

Large Language Models (LLMs) have shown promise for financial applications, yet their suitability for this high-stakes domain remains largely unproven due to inadequacies in existing benchmarks. Existing benchmarks solely rely on score-level evaluation, summarizing performance with a single score that obscures the nuanced understanding of what models truly know and their precise limitations. They also rely on datasets that cover only a narrow subset of financial concepts, while overlooking other essentials for real-world applications. To address these gaps, we introduce FinCDM, the first cognitive diagnosis evaluation framework tailored for financial LLMs, enabling the evaluation of LLMs at the knowledge-skill level, identifying what financial skills and knowledge they have or lack based on their response patterns across skill-tagged tasks, rather than a single aggregated number. We construct CPA-QKA, the first cognitively informed financial evaluation dataset derived from the Certified Public Accountant (CPA) examination, with comprehensive coverage of real-world accounting and financial skills. It is rigorously annotated by domain experts, who author, validate, and annotate questions with high inter-annotator agreement and fine-grained knowledge labels. Our extensive experiments on 30 proprietary, open-source, and domain-specific LLMs show that FinCDM reveals hidden knowledge gaps, identifies under-tested areas such as tax and regulatory reasoning overlooked by traditional benchmarks, and uncovers behavioral clusters among models. FinCDM introduces a new paradigm for financial LLM evaluation by enabling interpretable, skill-aware diagnosis that supports more trustworthy and targeted model development, and all datasets and evaluation scripts will be publicly released to support further research.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）在金融应用中显示出了前景，但由于现有基准的不充分，它们在这一高风险领域的适用性仍然大多未经验证。现有基准仅依赖于评分级别的评估，用单一分数总结性能，这掩盖了对模型真正知识及其确切局限性的深入理解。它们还依赖于仅涵盖狭窄的金融概念子集的数据集，而忽视了现实世界应用中的其他重要内容。为了解决这些问题，我们推出了FinCDM，这是首个针对金融LLMs量身定制的认知诊断评估框架，能够在知识技能层面上评估LLMs，识别它们基于技能标记任务的响应模式所拥有或缺乏的金融技能和知识，而不是单一的汇总数字。我们构建了CPA-QKA，这是第一个基于注册会计师（CPA）考试衍生的认知信息金融评估数据集，全面涵盖现实世界的会计和金融技能。该数据集由领域专家严格注释，专家撰写、验证和注释的问题具有高度的标注一致性和细粒度知识标签。我们对30个专有、开源和特定领域的LLMs进行了广泛实验，结果显示FinCDM揭示了隐藏的知识差距，识别了传统基准所忽视的税收和监管推理等未经过测试的领域，以及模型之间的行为聚类。FinCDM通过启用可解释的、技能意识的诊断，为金融LLM评估引入了一种新的范式，支持更可信和针对性的模型开发，所有数据集和评估脚本将公开发布以支持进一步研究。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决现有金融领域大型语言模型（LLMs）评估基准的不足。具体问题包括：

评估方式的局限性

• 单一分数评估：现有基准仅依赖于分数层面的评估，将模型在数据集上的表现简化为一个单一分数，这掩盖了模型真正掌握的知识和其具体局限性。例如，不同的模型可能在总体准确率上相似，但它们在不同类型的金融任务（如数值计算任务和金融概念理解任务）上的表现可能大相径庭。
• 缺乏技能层面的诊断：现有评估方式无法提供关于模型在特定金融技能和知识上的掌握程度的详细信息，难以揭示模型在哪些领域表现出色，哪些领域存在不足。

数据集覆盖范围的不足

• 概念覆盖不全面：许多现有数据集在金融概念的覆盖上存在不平衡，过度依赖某些类型的金融知识或技能，而忽视了其他在实际应用中同样重要的领域。例如，有些数据集主要集中在收入和净收入等少数概念上，而忽略了股权变动或税务相关成分等其他重要概念。
• 缺乏全面性：现有基准未能全面覆盖金融领域所需的各种知识和技能，导致对模型在真实世界应用中的表现评估不充分。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与金融领域大型语言模型（LLMs）评估相关的研究方向，以下是具体介绍：

金融基准（Financial Benchmark）

• 早期综合评估基准：如PIXIU（Xie et al. 2023）和FinBen（Xie et al. 2024），它们提供了广泛的覆盖范围，但依赖于聚合指标进行评估。
• 问答与推理基准：FinanceBench（Islam et al. 2023）、BizBench（Krumdick et al. 2024）和BizFinBench（Lu et al. 2025）专注于金融领域的问答和商业推理任务。
• 多语言和低资源评估：CFinBench（Nie et al. 2024b）、CFLUE（Zhu et al. 2024）、FinEval（Zhang et al. 2023）、Golden Touchstone（Wu et al. 2024）、Plutusben（Peng et al. 2025a）和MultiFinBen（Peng et al. 2025b）等基准覆盖了多语言和低资源环境下的金融评估。
• 嵌入式检索与分类：FinMTEB（Tang and Yang 2025）评估了基于嵌入的检索和分类任务。
• 结构化推理：FinDABench（Liu et al. 2024b）、Fino1（Qian et al. 2025）、FinChain（Xie et al. 2025）等基准关注于结构化推理任务。
• 多智能体决策制定：InvestorBench（Li et al. 2024a）、AlphaFin（Li et al. 2024b）和AveniBench（Klimaszewski et al. 2025）等基准评估了多智能体决策制定任务。
• 多模态理解：M3FinMeeting（Zhu et al. 2025）和FinAudio（Cao et al. 2025）等基准关注于多模态理解任务。

金融数据集设计（Financial Dataset Design）

• 数值推理数据集：FinQA（Chen et al. 2021）、TATQA（Zhu et al. 2021）、ConvFinQA（Chen et al. 2022）、DocFinQA（Reddy et al. 2024）和FinanceQA（Mateega et al. 2025）等数据集要求对金融报告进行多步或对话式的数值推理。
• 长形式或基于公式的问答：FinTextQA（Chen et al. 2024）、FinLLMs（Yuan et al. 2024）和FinTruthQA（Xu et al. 2024）等数据集专注于长形式或基于公式的问答任务。
• 多文档和表格-文本混合挑战：SEC-QA（Lai et al. 2024）和MultiHiertt（Zhao et al. 2022）等数据集引入了多文档和表格-文本混合的挑战。
• 结构化提取：FinTagging（Wang et al. 2025）、FiNERORD（Shah et al. 2023）、FiNER-139（Loukas et al. 2022）、FinRED（Sharma et al. 2022）和REFinD（Kaur et al. 2023）等数据集允许对与金融分类法一致的概念和关系进行评估。
• 数值理解：FinNum（Chen et al. 2019）、FinNum-2（Chen et al. 2020）和FiNCAT（Ghosh and Naskar 2022）等数据集对金融文本中的数值语义类型或数值声明进行了标注。
• 总结：ECTSum（Mukherjee et al. 2022）和FNS-2020（El-Haj et al. 2020）等数据集关注于收益电话会议和年度报告的总结任务。
• 中文和多语言资源：FinEval（Zhang et al. 2023）、CFLUE（Zhu et al. 2024）和UCFE（Yang et al. 2024）等数据集支持非英语环境下的问答和自然语言理解任务。
• 多模态数据集：FinMME（Luo et al. 2025）和FinLMM-R1（Lan et al. 2025）等数据集支持图表、图像和文档-文本对齐任务。

认知诊断模型（Cognitive Diagnosis Model）

• 早期可解释模型：如确定性输入噪声“与”门模型（DINA）（De La Torre 2009）、确定性输入噪声“或”门模型（DINO）（Templin and Henson 2006）和广义DINA（GDINA）模型（De La Torre 2011），这些模型使用二进制潜在属性和概率响应函数，尽管对解释有价值，但它们严重依赖于准确的Q矩阵规范和严格的参数假设。
• 矩阵分解方法：如MF-DINA和逻辑矩阵分解，这些方法将考生和属性嵌入到低维空间中，能够更灵活和稳健地建模项目-属性交互。
• 基于神经网络的CDM：如NeuralCD（Wang et al. 2022）和基于图的模型如RCD（Gao et al. 2021），这些模型使用深度架构和解耦图学习来建模非线性和抗噪声的金融概念、练习和学生表示。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决现有金融领域大型语言模型（LLMs）评估基准的不足，论文提出了一个名为FinCDM的认知诊断评估框架，并构建了一个名为CPA-QKA的高质量金融评估数据集。以下是具体的解决方法：

FinCDM框架

• 认知诊断模型（CDM）的引入：FinCDM框架借鉴了教育评估中的认知诊断模型（CDM），能够基于模型在标注了技能的任务上的响应模式，评估LLMs在不同金融技能和知识上的掌握程度，而不是仅仅依赖单一聚合分数。通过这种方式，FinCDM可以揭示模型在哪些金融知识上表现出色，哪些存在不足。
• 非负矩阵共分解（NMF）：FinCDM采用非负矩阵共分解（NMF）方法来估计LLMs对不同金融技能的掌握程度。这种方法假设模型对任务的回答反映了其是否具备问题所需的所有底层技能。通过分解对所有问题的响应，基于每个任务标注的知识标签，可以评估模型在不同知识领域的熟练程度，从而揭示模型的强项和弱点。

CPA-QKA数据集

• 基于CPA考试构建：CPA-QKA数据集是基于注册会计师（CPA）考试构建的，这是会计和财务报告领域最被认可的专业认证。该数据集涵盖了70个关键的金融概念，确保了对现实世界金融概念的全面覆盖。
• 高质量标注：数据集的构建涉及一个严格的两阶段标注过程。领域专家首先为每个概念编写多个问题，然后进行验证以确保准确性、一致性和高标注者间一致性（IAA）。这些经过验证的问题被标注了精确的金融知识和技能标签，同时采用了基于IAA的质量控制。
• 平衡的知识覆盖：与现有基准相比，CPA-QKA数据集在金融概念的覆盖上更加平衡，避免了对某些概念的过度依赖，从而能够更全面地评估模型在金融领域的表现。

实验与评估

• 广泛的模型评估：论文在30个不同的LLMs上进行了广泛的实验，包括专有模型、开源通用模型以及特定于金融领域的模型。这些实验展示了FinCDM在揭示模型隐藏的知识差距、识别传统基准未充分测试的领域（如税务和监管推理）以及发现模型行为聚类方面的有效性。
• 技能层面的诊断：通过FinCDM，论文能够为每个模型生成详细的技能层面的掌握情况，揭示了模型在不同金融概念上的强项和弱点。这种技能层面的诊断为模型开发和部署提供了更有针对性的见解，支持更可信和更有针对性的模型开发。

总结

通过引入FinCDM框架和CPA-QKA数据集，论文不仅解决了现有评估基准的局限性，还为金融领域LLMs的评估提供了一个新的范式。这种方法使得评估更加细致入微，能够揭示模型在特定金融技能和知识上的掌握程度，从而支持更可信和更有针对性的模型开发。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

评估框架构建

• 数据集构建：构建了CPA-QKA数据集，这是一个基于注册会计师（CPA）考试的高质量金融评估数据集，涵盖了70个关键的金融概念，并进行了严格的专家标注和验证。
• 模型选择：选择了30个不同的LLMs进行评估，包括专有模型、开源通用模型以及特定于金融领域的模型。

模型评估

• 技能层面的评估：使用FinCDM框架对30个LLMs在CPA-QKA数据集上的表现进行了技能层面的评估，揭示了模型在不同金融概念上的掌握程度。
• 与现有基准的比较：将CPA-QKA数据集与现有的金融评估基准（如FinEval-KQA）进行了比较，展示了现有基准在金融概念覆盖上的局限性。

关键发现

• 模型能力差异：发现即使在总体准确率上表现相似的模型，在特定金融概念上的掌握程度也存在显著差异。例如，Doubao在中文特定法规和专业会计领域表现出色，而Gemini在“债务重组”、“租赁”和“资产负债表日后事项”等一般会计概念上表现出色。
• 现有基准的局限性：通过在FinEval-KQA数据集上的评估，发现现有基准主要集中在少数金融概念上，导致对模型的评估不全面。例如，FinEval-KQA数据集中某些概念（如金融工具、财务管理基础、战略选择、民法和商法）被过度测试，而其他重要概念则被忽视。
• 模型行为聚类：通过分析模型在技能层面的掌握情况，发现不同模型之间存在潜在的关联，揭示了模型在金融概念上的不同专长。例如，GPT-3.5和DeepSeek-VL在财务报告和估值方面表现出色，而FinGPT和FinQwen在法规和宏观经济推理方面表现出色。

消融研究

• 不同CDM方法的比较：比较了三种不同类型的CDM方法（神经网络CDM、基于图的CDM和矩阵共分解CDM）在评估LLMs时的性能。结果表明，矩阵共分解方法在准确性、AUC和均方根误差方面表现最佳。

案例研究

• 特定模型的深入分析：对Claude 3.5模型进行了案例研究，分析了其在特定金融概念（如F3和F5）上的掌握情况。通过专家标注验证了FinCDM框架在识别模型知识差距方面的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了FinCDM框架和CPA-QKA数据集，为金融领域大型语言模型（LLMs）的评估提供了一个新的视角。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. 多语言扩展

• 多语言数据集：目前的CPA-QKA数据集主要基于中文，可以扩展到其他语言，如英文、日文等，以支持多语言环境下的金融模型评估。
• 跨语言模型评估：评估多语言LLMs在不同语言版本的金融数据集上的表现，研究语言差异对模型性能的影响。

2. 多模态内容整合

• 多模态数据集：构建包含文本、图表、音频等多种模态的金融数据集，以更全面地评估LLMs在多模态金融任务中的表现。
• 多模态模型评估：开发能够处理多模态输入的LLMs，并评估其在多模态金融任务中的性能。

3. 动态评估与适应性测试

• 动态评估机制：引入动态评估机制，根据模型在前一个问题上的表现调整后续问题的难度和类型，以更准确地评估模型的能力。
• 适应性测试：设计适应性测试，评估模型在面对不同金融场景和任务时的适应能力，例如在不同市场条件下的风险评估和决策制定。

4. 模型改进与训练方法

• 基于诊断反馈的模型改进：利用FinCDM框架提供的诊断反馈，指导模型的改进和训练，特别是针对模型在特定金融概念上的弱点进行针对性训练。
• 领域适应性训练：探索领域适应性训练方法，使模型更好地适应金融领域的特定任务和数据分布。

5. 模型解释性与可解释性

• 模型解释性研究：深入研究模型在金融任务中的决策过程，提高模型的可解释性，使其能够提供更透明的推理路径。
• 解释性评估指标：开发新的评估指标，用于量化模型在金融任务中的解释性和透明度。

6. 实时金融数据应用

• 实时数据集成：将实时金融数据（如股票价格、市场动态）集成到评估框架中，评估模型在实时金融决策中的表现。
• 动态金融任务：设计动态金融任务，如实时风险评估和投资组合优化，以评估模型在实际金融应用中的实时性能。

7. 模型性能的长期跟踪

• 长期性能监测：建立机制以长期跟踪和监测LLMs在金融任务中的性能变化，分析模型在不同时间点的表现差异。
• 性能退化研究：研究模型性能随时间的退化现象，探索导致性能下降的原因，并提出相应的解决方案。

8. 跨领域知识迁移

• 跨领域迁移学习：研究LLMs在金融领域与其他领域（如医疗、法律）之间的知识迁移能力，评估其在跨领域任务中的表现。
• 领域特定知识迁移：探索如何将金融领域的特定知识迁移到其他领域，以提高模型在跨领域任务中的适应性。

9. 用户交互与反馈

• 用户交互研究：研究用户与金融LLMs的交互模式，评估用户反馈对模型性能的影响，设计更有效的用户交互机制。
• 反馈驱动的模型改进：利用用户反馈指导模型的改进和优化，提高模型在实际应用中的用户体验。

10. 伦理和合规性评估

• 伦理和合规性测试：设计评估框架，测试LLMs在金融任务中的伦理和合规性，确保模型的行为符合金融行业的规范和标准。
• 合规性增强训练：开发训练方法，增强模型在金融任务中的合规性，使其能够更好地应对监管要求。

这些进一步探索的方向不仅能够丰富金融领域LLMs的评估方法，还能推动模型在实际金融应用中的更广泛和更有效的使用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一个名为FinCDM的认知诊断评估框架，旨在评估金融领域大型语言模型（LLMs）的能力，超越了传统的基于单一分数的评估方法。FinCDM通过分析模型在标注了技能的任务上的响应模式，能够揭示模型在不同金融技能和知识上的掌握程度。此外，作者还构建了一个名为CPA-QKA的高质量金融评估数据集，该数据集基于注册会计师（CPA）考试，涵盖了70个关键的金融概念，并进行了严格的专家标注和验证。

背景知识

• 现有问题：现有的金融LLMs评估基准存在局限性，主要依赖于单一分数评估，无法揭示模型在具体金融技能和知识上的掌握程度。此外，现有数据集在金融概念的覆盖上存在不平衡，导致对模型的评估不全面。
• FinCDM框架：借鉴教育评估中的认知诊断模型（CDM），FinCDM能够基于模型在标注了技能的任务上的响应模式，评估LLMs在不同金融技能和知识上的掌握程度。
• CPA-QKA数据集：基于注册会计师（CPA）考试构建，涵盖了70个关键的金融概念，确保了对现实世界金融概念的全面覆盖。

研究方法

• 非负矩阵共分解（NMF）：FinCDM采用非负矩阵共分解方法来估计LLMs对不同金融技能的掌握程度。这种方法假设模型对任务的回答反映了其是否具备问题所需的所有底层技能。
• 数据集构建：CPA-QKA数据集的构建涉及一个严格的两阶段标注过程，包括问题编写和验证，确保了数据的高质量和一致性。

实验

• 模型选择：作者选择了30个不同的LLMs进行评估，包括专有模型、开源通用模型以及特定于金融领域的模型。
• 技能层面的评估：使用FinCDM框架对这些模型在CPA-QKA数据集上的表现进行了技能层面的评估，揭示了模型在不同金融概念上的掌握程度。
• 现有基准的局限性：通过在FinEval-KQA数据集上的评估，展示了现有基准在金融概念覆盖上的局限性。

关键结论

• 模型能力差异：即使在总体准确率上表现相似的模型，在特定金融概念上的掌握程度也存在显著差异。例如，Doubao在中文特定法规和专业会计领域表现出色，而Gemini在“债务重组”、“租赁”和“资产负债表日后事项”等一般会计概念上表现出色。
• 现有基准的局限性：现有基准主要集中在少数金融概念上，导致对模型的评估不全面。例如，FinEval-KQA数据集中某些概念（如金融工具、财务管理基础、战略选择、民法和商法）被过度测试，而其他重要概念则被忽视。
• 模型行为聚类：通过分析模型在技能层面的掌握情况，发现不同模型之间存在潜在的关联，揭示了模型在金融概念上的不同专长。例如，GPT-3.5和DeepSeek-VL在财务报告和估值方面表现出色，而FinGPT和FinQwen在法规和宏观经济推理方面表现出色。

消融研究

• 不同CDM方法的比较：比较了三种不同类型的CDM方法（神经网络CDM、基于图的CDM和矩阵共分解CDM）在评估LLMs时的性能。结果表明，矩阵共分解方法在准确性、AUC和均方根误差方面表现最佳。

案例研究

• 特定模型的深入分析：对Claude 3.5模型进行了案例研究，分析了其在特定金融概念（如F3和F5）上的掌握情况。通过专家标注验证了FinCDM框架在识别模型知识差距方面的有效性。

总结

FinCDM框架和CPA-QKA数据集为金融领域LLMs的评估提供了一个新的视角，能够揭示模型在特定金融技能和知识上的掌握程度，支持更可信和更有针对性的模型开发。未来的研究方向包括多语言扩展、多模态内容整合、动态评估与适应性测试、模型改进与训练方法、模型解释性与可解释性、实时金融数据应用、模型性能的长期跟踪、跨领域知识迁移、用户交互与反馈以及伦理和合规性评估。

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: Ziyan Kuang,Feiyu Zhu,Maowei Jiang,Yanzhao Lai,Zelin Wang,Zhitong Wang,Meikang Qiu,Jiajia Huang,Min Peng,Qianqian Xie,Sophia Ananiadou

Categories: cs.CE

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13491.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13491

Arxiv ID: 2508.13491

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13491

Published: 2025-08-19T03:52:15Z

Updated: 2025-08-19T03:52:15.000Z

---

3. FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction

Future prediction is a complex task for LLM agents, requiring a high level of analytical thinking, information gathering, contextual understanding, and decision-making under uncertainty. Agents must not only gather and interpret vast amounts of dynamic information but also integrate diverse data sources, weigh uncertainties, and adapt predictions based on emerging trends, just as human experts do in fields like politics, economics, and finance. Despite its importance, no large-scale benchmark exists for evaluating agents on future prediction, largely due to challenges in handling real-time updates and retrieving timely, accurate answers. To address this, we introduce $\textbf{FutureX}$, a dynamic and live evaluation benchmark specifically designed for LLM agents performing future prediction tasks. FutureX is the largest and most diverse live benchmark for future prediction, supporting real-time daily updates and eliminating data contamination through an automated pipeline for question gathering and answer collection. We evaluate 25 LLM/agent models, including those with reasoning, search capabilities, and integration of external tools such as the open-source Deep Research Agent and closed-source Deep Research models. This comprehensive evaluation assesses agents’ adaptive reasoning and performance in dynamic environments. Additionally, we provide in-depth analyses of agents’ failure modes and performance pitfalls in future-oriented tasks, including the vulnerability to fake web pages and the temporal validity. Our goal is to establish a dynamic, contamination-free evaluation standard that drives the development of LLM agents capable of performing at the level of professional human analysts in complex reasoning and predictive thinking.

中文摘要

未来预测是一个复杂的任务，需要大型语言模型（LLM）代理具备高度的分析思维、信息收集、上下文理解和不确定情况下的决策能力。代理不仅必须收集和解释大量动态信息，还需要整合多样化的数据源、权衡不确定性，并根据新兴趋势调整预测，就像人类专家在政治、经济和金融等领域所做的那样。尽管这一点至关重要，但目前没有针对未来预测评价代理的大规模基准，主要是因为处理实时更新和获取及时、准确答案的挑战。为了解决这个问题，我们引入了 $ extbf{FutureX}$，这是一个专门为执行未来预测任务的LLM代理设计的动态实时评估基准。FutureX是未来预测领域最大的、最具多样性的实时基准，支持每日实时更新，并通过自动化管道消除数据污染，以进行问题收集和答案收集。我们评估了25个LLM/代理模型，包括具有推理、搜索能力以及整合外部工具（如开源的Deep Research Agent和闭源的Deep Research模型）的模型。这项综合评估考察了代理在动态环境中的适应性推理和表现。此外，我们还提供了对代理在未来导向任务中失败模式和性能陷阱的深入分析，包括对假网页的脆弱性和时间有效性。我们的目标是建立一个动态的、无污染的评估标准，以推动LLM代理的发展，使其在复杂推理和预测思维方面能够达到专业人类分析师的水平。

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有效地评估大型语言模型（LLM）代理在未来预测任务中的表现。未来预测是一项复杂的任务，要求模型具备高水平的分析思维、信息收集、情境理解和在不确定性下做决策的能力。尽管未来预测对于许多领域（如政治、经济和金融）至关重要，但之前并没有大规模的基准测试来评估LLM代理在这一任务上的表现，主要原因在于处理实时更新和获取及时准确答案的挑战。

为了解决这一问题，论文提出了FutureX，这是一个动态且实时更新的评估基准，专门用于评估LLM代理在执行未来预测任务时的表现。FutureX通过自动化流程收集问题和答案，消除了数据污染的风险，并且能够实时更新，以确保评估的时效性和准确性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

代理基准测试（Agent Benchmark）

• AgentBench：提供了八个不同的模拟环境，用于评估代理的规划、工具使用和决策能力。
• WebArena：提供了高保真度的现实网站模拟，用于测试代理完成复杂、长期任务的能力。
• GAIA：专注于评估代理作为通用助手的能力，包含466个现实世界问题，需要推理、多模态、网络搜索和工具使用。
• BrowseComp：包含1266个“反向”问题，旨在测试代理的持久性和创造性搜索策略。
• SWE-bench：评估代理解决开源GitHub问题的能力，通过生成代码补丁并验证其是否符合项目测试套件。

实时基准测试（Live Benchmark）

• LiveBench：自动更新问题，以实现更可靠、无污染的评估。
• LiveCodeBench：针对代码相关问题的实时更新基准测试。
• SWE-bench-live：SWE-bench的实时版本，用于评估代理解决现实世界问题的能力。

未来预测基准测试（Future Prediction）

• ForecastQA：一个基于事件预测的问答挑战，使用时间文本数据进行事件预测。
• ForecastBench：一个动态基准测试，评估AI的预测能力，主要使用预测市场事件。
• FutureBench：专注于评估代理对未来事件的预测能力，但事件数量有限。

深度研究代理（Deep Research Agent）

• Gemini Deep Research：谷歌推出的深度研究工具，用于处理复杂的多轮信息研究任务。
• SmolAgent：一个开源的代理框架，用于构建能够进行复杂推理和信息收集的代理。
• AgentOrchestra：一个分层多代理框架，用于解决通用任务。

这些相关研究为FutureX的开发提供了背景和参考，但FutureX在实时更新、无污染评估和全面覆盖多个领域方面具有独特的优势。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 FutureX，一个动态且实时更新的评估基准，来解决评估LLM代理在未来预测任务中的表现的问题。以下是具体的方法和步骤：

1. FutureX的设计原则

FutureX的设计基于以下四个核心原则：

• 消除数据污染：通过专注于未来事件，确保在代理做出预测时，正确答案尚未发生，从而避免数据污染。
• 模拟真实世界挑战：直接将代理置于真实世界的信息流中，要求其对未来事件进行预测，模拟人类专家在不同领域的分析和决策过程。
• 大规模和跨领域覆盖：通过从195个高质量网站中收集事件，覆盖政治、经济、金融、技术、体育和娱乐等多个领域，确保评估的全面性和多样性。
• 动态和自动化评估过程：建立一个完全自动化的系统，每天更新问题、收集答案并进行客观评分，确保评估的时效性和客观性。

2. FutureX的构建过程

FutureX的构建过程包括以下几个阶段：

• 事件数据库构建：通过AIME代理收集2000多个网站的URL，经过LLM检查和人工审核，最终选择195个高质量网站作为事件数据库。
• 每日事件更新：每天从事件数据库中生成新的未来事件，通过模板生成和随机化处理，确保事件的多样性和挑战性。
• 事件过滤：过滤掉容易、有害或主观的事件，确保事件的质量和有效性。
• 代理每日预测：每天运行不同的代理模型，收集其预测结果。
• 答案每日获取：在事件的解决日期后，自动爬取网站以获取真实结果，并对代理的预测进行评分。

3. 评估协议

• 评估延迟：由于未来事件的结果尚未发生，FutureX引入了评估延迟，即从预测到评估之间的时间间隔。FutureX采用一周的预测窗口，平衡了事件覆盖和评估及时性。
• 处理缺失预测：通过蒙特卡洛模拟分析缺失预测对标准差的影响，决定在评估中允许一定程度的缺失预测，以增加样本量。
• 评估指标：根据不同类型的事件（单选、多选、开放性排名、开放性数值预测），设计了不同的评估指标，确保评估的准确性和公平性。

4. 实验和分析

• 模型评估：评估了25种不同的LLM代理模型，包括基础LLM、具有搜索和推理能力的LLM、开源和闭源的深度研究代理。
• 性能分析：分析了代理在不同难度级别和不同领域的表现，揭示了模型性能与任务复杂性之间的关系。
• 因子分析：通过线性回归分析，研究了LLM选择、事件领域和难度级别等因素对性能的影响。
• 案例研究：进行了几个“超出基准”的案例研究，包括与华尔街金融分析师的比较、对虚假网页的脆弱性分析以及实时搜索能力的评估。

5. FutureX的优势

• 无污染评估：通过专注于未来事件，确保评估的纯净性和可靠性。
• 真实世界挑战：直接模拟人类专家在不同领域的分析和决策过程。
• 大规模和多样性：覆盖多个领域和多种类型的事件，确保评估的全面性和多样性。
• 动态和自动化：完全自动化的评估流程，确保评估的时效性和客观性。

通过这些方法，FutureX提供了一个动态、无污染的评估标准，推动了LLM代理在复杂推理和预测思维方面的发展，使其能够达到专业人类分析师的水平。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验和分析，以评估LLM代理在FutureX基准测试中的表现：

1. 整体性能评估

• 评估时间范围：从2025年7月20日至2025年8月3日。
• 模型选择：评估了25种不同的LLM代理模型，包括基础LLM、具有搜索和推理能力的LLM、开源和闭源的深度研究代理。
• 评估指标：结合了四个难度级别的分数，分别赋予10%、20%、30%和40%的权重，以综合评估模型的整体性能。

2. 不同难度级别上的表现

• 难度级别划分：
  • Level 1 (Basic Tier)：单选事件，选项少于4个。
  • Level 2 (Wide Search Tier)：多选事件，需要返回所有正确的选项。
  • Level 3 (Deep Search Tier)：开放性事件，低波动性。
  • Level 4 (Super Agent Tier)：开放性事件，高波动性。
• 实验结果：模型在不同难度级别上的表现如下：
  • Level 1和Level 2：基础LLM表现出色，甚至优于一些具有搜索工具的代理。
  • Level 3和Level 4：具有搜索和推理能力的LLM代理表现更好，尤其是Grok-4和GPT-o4-mini（Think&Search）在最难的任务上表现突出。

3. 不同领域上的表现

• 领域划分：事件被分为11个主要领域，包括政治、体育、加密货币、文化、金融、商业、技术、天气、健康和空间。
• 实验结果：不同模型在不同领域的表现如下：
  • 金融和经济：DouBao-Seed1.6-Thinking表现出色。
  • 技术和加密货币：GPT模型（如GPT-4.1和GPT-o4-mini）表现出色。
  • 政治：DeepSeek-V3（SmolAgent）表现出色。

4. 因子分析

• 分析方法：通过线性回归分析，研究了LLM选择、事件领域和难度级别等因素对性能的影响。
• 实验结果：
  • 难度级别：对模型性能有显著影响，验证了整体评分方案的合理性。
  • 领域：不同领域的系数差异显著，突出了领域特定挑战的重要性。
  • 顶级模型：在每个领域的分析中表现最好的模型与整体排行榜中的顶级模型一致，验证了基准测试的一致性和稳健性。

5. 案例研究

5.1 与华尔街金融分析师的比较

• 任务：预测标普500公司下一季度的每股收益（EPS）和收入。
• 评估指标：胜率（模型预测更接近实际值的比例）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
• 实验结果：
  • 胜率：顶级模型（如Gemini-2.5-pro）在收入预测上的胜率为37.5%，在EPS预测上的胜率为33.7%。
  • MAPE：Gemini-2.5-pro在收入预测上取得了最低的MAPE，而GPT-o3在EPS预测上取得了最低的MAPE。

5.2 对虚假网页的脆弱性分析

• 任务：通过构造虚假网页，测试代理是否会被误导。
• 实验场景：包括NBA冠军预测、纽约市市长选举预测、F1冠军预测、停火协议破裂预测和MSI 2025冠军预测。
• 实验结果：
  • GPT-o3 Deep Research、Seed 1.6 (DouBao Deep Research)和Qwen3-235B Deep Research：被虚假网页误导。
  • Gemini-2.5-pro Deep Research：未被误导，拒绝引用虚假网站。

5.3 实时搜索能力评估

• 任务：评估代理在实时体育赛事中获取最新信息的能力。
• 实验场景：在MSI（季中邀请赛）电竞比赛中，要求代理报告当前比分。
• 实验结果：
  • GPT-o3 Deep Research：表现最佳。
  • Seed 1.6 (DouBao Deep Research)：表现次之。
  • Gemini-2.5-pro Deep Research：表现再次之。
  • Qwen3-235B Deep Research：未能获取最新结果。

6. 人类标注研究

• 任务：邀请40名行业专家对300个问题进行预测。
• 评估指标：与模型的平均分数进行比较。
• 实验结果：人类在Level 1、Level 3和Level 4事件上的表现显著优于LLM代理，但在Level 2事件上，一些模型的表现超过了人类。

这些实验和分析全面评估了LLM代理在不同难度级别、不同领域和特定任务中的表现，揭示了当前模型的局限性和改进方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了FutureX这一评估基准，并对25种不同的LLM代理模型进行了全面的评估和分析。尽管取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 扩大基准测试的覆盖范围

• 增加更多领域：目前FutureX已经覆盖了11个主要领域，但可以进一步扩展到更多领域，如医疗保健、教育、环境科学等，以更全面地评估LLM代理的性能。
• 增加更多数据源：目前FutureX从195个高质量网站收集事件，可以进一步增加数据源的数量和多样性，以确保更广泛和全面的覆盖。

2. 改进评估指标

• 多维度评估：除了现有的评估指标，可以引入更多维度的评估，如预测的置信度、预测的解释能力等，以更全面地评估模型的性能。
• 动态调整权重：目前评估中对不同难度级别的权重是固定的，可以研究动态调整权重的方法，以更好地反映不同任务的重要性和难度。

3. 深入分析模型的推理过程

• 推理路径分析：目前的分析主要集中在模型的最终预测结果上，可以进一步分析模型的推理路径，了解其在预测过程中的逻辑和决策依据。
• 错误分析：对模型的错误预测进行更深入的分析，找出模型在哪些方面容易出错，以及如何改进模型以减少这些错误。

4. 探索模型的实时适应能力

• 实时数据更新：研究模型在实时数据更新情况下的适应能力，例如在金融市场的实时波动中，模型如何快速调整其预测。
• 长期预测能力：目前FutureX主要评估一周内的预测能力，可以进一步研究模型在更长时间范围内的预测能力，如一个月或一年。

5. 提高模型的鲁棒性

• 对抗性攻击：进一步研究模型在面对对抗性攻击（如虚假信息、误导性内容）时的鲁棒性，探索如何增强模型的抗干扰能力。
• 数据质量评估：研究如何评估和提高数据源的质量，确保模型在高质量数据上进行训练和评估。

6. 跨领域迁移能力

• 领域适应性：研究模型在不同领域之间的迁移能力，例如一个在金融领域表现出色的模型是否能够在医疗保健领域同样表现出色。
• 领域特定训练：探索如何针对特定领域进行模型训练，以提高模型在该领域的预测能力。

7. 人类与模型的协作

• 人机协作：研究如何将人类专家的判断与模型的预测相结合，以提高整体的预测准确性。
• 交互式评估：开发交互式评估方法，允许模型与人类专家进行实时互动，以更好地理解和改进模型的性能。

8. 多语言和跨文化评估

• 多语言支持：目前FutureX主要评估英文事件，可以扩展到其他语言，以评估模型在不同语言环境下的表现。
• 跨文化评估：研究模型在不同文化背景下的预测能力，了解文化差异对模型性能的影响。

9. 长期趋势分析

• 长期趋势预测：研究模型在预测长期趋势（如技术发展、社会变迁）方面的能力，探索如何改进模型以更好地捕捉长期趋势。
• 趋势分析方法：开发新的趋势分析方法，帮助模型更好地理解和预测长期趋势。

10. 模型的可解释性

• 解释生成：研究如何生成模型预测的解释，使人类专家能够理解模型的决策依据。
• 可解释性评估：开发评估模型可解释性的方法，确保模型的预测不仅准确，而且易于理解和解释。

这些方向不仅可以进一步提升FutureX基准测试的实用性和科学性，还可以推动LLM代理在复杂推理和预测任务中的发展，使其更接近人类专家的水平。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了 FutureX，这是一个专门用于评估大型语言模型（LLM）代理在未来预测任务中表现的动态和实时更新的基准测试。FutureX通过自动化流程收集问题和答案，消除了数据污染的风险，并且能够实时更新，以确保评估的时效性和准确性。以下是论文的主要内容和贡献：

1. 研究背景

未来预测是一项复杂的任务，要求LLM代理具备高水平的分析思维、信息收集、情境理解和在不确定性下做决策的能力。尽管未来预测对于许多领域（如政治、经济和金融）至关重要，但之前并没有大规模的基准测试来评估LLM代理在这一任务上的表现，主要原因在于处理实时更新和获取及时准确答案的挑战。

2. FutureX的设计原则

FutureX的设计基于以下四个核心原则：

• 消除数据污染：通过专注于未来事件，确保在代理做出预测时，正确答案尚未发生，从而避免数据污染。
• 模拟真实世界挑战：直接将代理置于真实世界的信息流中，要求其对未来事件进行预测，模拟人类专家在不同领域的分析和决策过程。
• 大规模和跨领域覆盖：通过从195个高质量网站中收集事件，覆盖政治、经济、金融、技术、体育和娱乐等多个领域，确保评估的全面性和多样性。
• 动态和自动化评估过程：建立一个完全自动化的系统，每天更新问题、收集答案并进行客观评分，确保评估的时效性和客观性。

3. FutureX的构建过程

FutureX的构建过程包括以下几个阶段：

• 事件数据库构建：通过AIME代理收集2000多个网站的URL，经过LLM检查和人工审核，最终选择195个高质量网站作为事件数据库。
• 每日事件更新：每天从事件数据库中生成新的未来事件，通过模板生成和随机化处理，确保事件的多样性和挑战性。
• 事件过滤：过滤掉容易、有害或主观的事件，确保事件的质量和有效性。
• 代理每日预测：每天运行不同的代理模型，收集其预测结果。
• 答案每日获取：在事件的解决日期后，自动爬取网站以获取真实结果，并对代理的预测进行评分。

4. 评估协议

• 评估延迟：由于未来事件的结果尚未发生，FutureX引入了评估延迟，即从预测到评估之间的时间间隔。FutureX采用一周的预测窗口，平衡了事件覆盖和评估及时性。
• 处理缺失预测：通过蒙特卡洛模拟分析缺失预测对标准差的影响，决定在评估中允许一定程度的缺失预测，以增加样本量。
• 评估指标：根据不同类型的事件（单选、多选、开放性排名、开放性数值预测），设计了不同的评估指标，确保评估的准确性和公平性。

5. 实验和分析

• 模型评估：评估了25种不同的LLM代理模型，包括基础LLM、具有搜索和推理能力的LLM、开源和闭源的深度研究代理。
• 性能分析：分析了代理在不同难度级别和不同领域的表现，揭示了模型性能与任务复杂性之间的关系。
• 因子分析：通过线性回归分析，研究了LLM选择、事件领域和难度级别等因素对性能的影响。
• 案例研究：进行了几个“超出基准”的案例研究，包括与华尔街金融分析师的比较、对虚假网页的脆弱性分析以及实时搜索能力的评估。

6. 主要发现

• 模型性能：具有搜索和推理能力的LLM代理在复杂任务上表现更好，尤其是Grok-4和GPT-o4-mini（Think&Search）在最难的任务上表现突出。
• 领域特定性能：不同模型在不同领域表现出不同的优势，例如DouBao-Seed1.6-Thinking在金融和经济领域表现出色，而GPT模型在技术和加密货币领域表现出色。
• 人类与模型的比较：人类在某些任务上仍然优于LLM代理，尤其是在复杂和开放性任务上，但模型在某些多选任务上已经能够超越人类。

7. 结论

FutureX提供了一个动态、无污染的评估标准，推动了LLM代理在复杂推理和预测思维方面的发展，使其能够达到专业人类分析师的水平。未来的工作将包括进一步扩展基准测试的覆盖范围、改进评估指标、深入分析模型的推理过程、提高模型的鲁棒性、探索模型的实时适应能力、研究人类与模型的协作、支持多语言和跨文化评估、分析长期趋势以及提高模型的可解释性。

通过这些贡献，FutureX不仅为评估LLM代理在未来预测任务中的表现提供了一个强大的工具，还为未来的研究方向提供了宝贵的参考。

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: Zhiyuan Zeng,Jiashuo Liu,Siyuan Chen,Tianci He,Yali Liao,Jinpeng Wang,Zaiyuan Wang,Yang Yang,Lingyue Yin,Mingren Yin,Zhenwei Zhu,Tianle Cai,Zehui Chen,Jiecao Chen,Yantao Du,Xiang Gao,Jiacheng Guo,Liang Hu,Jianpeng Jiao,Xiangsheng Li,Jingkai Liu,Shuang Ni,Zhoufutu Wen,Ge Zhang,Kaiyuan Zhang,Xin Zhou,Jose Blanchet,Xipeng Qiu,Mengdi Wang,Wenhao Huang

Categories: cs.AI,cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.11987.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.11987

Arxiv ID: 2508.11987

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.11987

Published: 2025-08-16T08:54:08Z

Updated: 2025-08-16T08:54:08.000Z

---

4. MeshCoder: LLM-Powered Structured Mesh Code Generation from Point Clouds

Reconstructing 3D objects into editable programs is pivotal for applications like reverse engineering and shape editing. However, existing methods often rely on limited domain-specific languages (DSLs) and small-scale datasets, restricting their ability to model complex geometries and structures. To address these challenges, we introduce MeshCoder, a novel framework that reconstructs complex 3D objects from point clouds into editable Blender Python scripts. We develop a comprehensive set of expressive Blender Python APIs capable of synthesizing intricate geometries. Leveraging these APIs, we construct a large-scale paired object-code dataset, where the code for each object is decomposed into distinct semantic parts. Subsequently, we train a multimodal large language model (LLM) that translates 3D point cloud into executable Blender Python scripts. Our approach not only achieves superior performance in shape-to-code reconstruction tasks but also facilitates intuitive geometric and topological editing through convenient code modifications. Furthermore, our code-based representation enhances the reasoning capabilities of LLMs in 3D shape understanding tasks. Together, these contributions establish MeshCoder as a powerful and flexible solution for programmatic 3D shape reconstruction and understanding.

中文摘要

将 3D 物体重建为可编辑程序对逆向工程和形状编辑等应用至关重要。然而，现有方法往往依赖于有限的特定领域语言 (DSLs) 和小规模的数据集，限制了它们对复杂几何形状和结构建模的能力。为了解决这些挑战，我们引入了 MeshCoder，一个新颖的框架，将复杂的 3D 物体从点云重建为可编辑的 Blender Python 脚本。我们开发了一套全面的表达性 Blender Python API，能够合成复杂的几何形状。利用这些 API，我们构建了一个大规模的配对对象-代码数据集，其中每个对象的代码被分解为不同的语义部分。随后，我们训练了一个多模态的大型语言模型 (LLM)，该模型将 3D 点云翻译为可执行的 Blender Python 脚本。我们的方法不仅在形状到代码的重建任务中实现了卓越的性能，还通过方便的代码修改促进了直观的几何和拓扑编辑。此外，我们的基于代码的表示增强了 LLMs 在 3D 形状理解任务中的推理能力。总的来说，这些贡献确立了 MeshCoder 作为程序化 3D 形状重建和理解的强大灵活解决方案。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决从三维点云数据重建复杂三维对象为可编辑程序的问题。具体而言，它旨在克服现有方法在处理复杂几何形状和结构时的局限性，这些局限性主要源于现有领域特定语言（Domain-Specific Languages, DSLs）的表达能力有限以及缺乏大规模的配对三维对象和代码的数据集。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

Shape Programs

• ShapeAssembly [5]：引入了显式的形状程序，用于捕捉对象的层次化和基于部件的组织结构。
• ShapeCoder [6]：通过使用大型语言模型，改进了程序抽象、学习效率和可扩展性。
• PLAD [2]：提出了一种使用伪标签和近似分布来推断形状程序的方法。
• ShapeLib [7]：设计了一个与大型语言模型结合的程序化三维形状抽象库。
• 其他方法：一些研究如 [1] 和 [3] 探索了使用可微渲染或神经符号推理来增强程序推断和执行。

Part-based Representation

• 生成方法：一些研究 [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23] 通过组合预定义或学习到的部件来组装对象。
• 分割方法：一些方法 [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35] 关注于将三维对象分割成单独的部件，以便更模块化和灵活地操作形状。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决从三维点云数据重建复杂三维对象为可编辑程序的问题：

1. 设计 Blender Python APIs

• 目标：开发一套能够合成复杂几何形状的 Blender Python APIs，克服传统领域特定语言（DSLs）在表示复杂部件方面的限制。
• 实现方法：
  • 提供了多种功能，如通过沿指定轨迹平移二维截面曲线来创建复杂形状、连接不同形状的截面曲线、对基本形状进行倒角或布尔运算、在一维或二维中重复基本形状等。
  • 这些 API 能够通过简单的参数化调用生成高度复杂的形状。

2. 构建大规模配对对象-代码数据集

• 目标：构建一个大规模的配对对象-代码数据集，用于训练能够从三维点云生成可执行 Blender Python 脚本的模型。
• 实现方法：
  • 部分数据集构建：首先通过参数化采样生成多样化的部件，并使用这些部件构建部分级数据集。
  • 对象数据集构建：使用 Infinigen-Indoor [4] 生成包含 41 个类别的对象数据集，每个对象被分解为其组成部分。利用部分到代码推理模型预测每个部件的代码，然后通过设计规则将所有部件的代码拼接起来，形成对象的代码。
  • 数据集规模：最终得到的数据集包含约 100 万个对象，覆盖 41 个类别，其中一些对象包含超过 100 个部件。

3. 训练对象到代码推理模型

• 目标：训练一个能够将三维点云翻译成可执行 Blender Python 脚本的多模态大型语言模型（LLM）。
• 实现方法：
  • 输入表示：使用基于三平面的分词器将输入点云转换为固定长度的分词序列。
  • 模型架构：模型由形状分词器和微调的 LLM 组成。形状分词器将点云转换为形状分词，然后输入到 LLM 中生成代码。
  • 训练过程：使用交叉熵损失函数对模型进行训练，以预测代码中的下一个分词。使用 Llama-3.2-1B 作为基础 LLM，并通过 LoRA 进行微调。

4. 实验验证

• 目标：验证所提出方法在形状到代码重建任务中的性能，并展示其在形状编辑和理解方面的优势。
• 实现方法：
  • 重建性能：与现有方法（如 Shape2Prog [1] 和 PLAD [2]）进行比较，使用 IoU 和 L2 Chamfer Distance 作为评估指标。结果表明，MeshCoder 在所有类别上均优于基线方法。
  • 形状编辑：通过修改生成代码中的参数，展示了几何编辑（如改变形状）和拓扑编辑（如调整网格分辨率）的能力。
  • 形状理解：将预测的代码输入到 GPT-4 等大型语言模型中，验证其在理解三维对象结构方面的能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下几类实验来验证所提出方法的有效性和优势：

1. 重建性能实验

• 实验目的：验证 MeshCoder 在将三维点云重建为可编辑代码方面的性能。
• 实验设置：
  • 数据集：使用 Infinigen Indoor 数据集，包含 41 个类别的 100 万个对象。
  • 评估指标：使用 IoU（Intersection over Union）和 L2 Chamfer Distance 来评估重建质量。
  • 基线方法：与 Shape2Prog [1] 和 PLAD [2] 进行比较。
• 实验结果：
  • 定量结果：MeshCoder 在所有类别上的平均 L2 Chamfer Distance 为 0.06，平均 IoU 为 86.75%，显著优于基线方法（PLAD 的 L2 Chamfer Distance 为 1.87，IoU 为 67.62%；Shape2Prog 的 L2 Chamfer Distance 为 6.00，IoU 为 45.03%）。
  • 定性结果：通过可视化重建结果，展示了 MeshCoder 能够准确重建具有复杂部件和结构的对象。

2. 形状编辑实验

• 实验目的：验证通过修改生成代码来编辑三维形状的可行性和便捷性。
• 实验设置：
  • 编辑类型：包括几何编辑（如改变形状）和拓扑编辑（如调整网格分辨率）。
  • 具体操作：
    • 几何编辑：通过调整代码中的参数，例如将方形桌面改为圆形桌面。
    • 拓扑编辑：通过修改代码中的分辨率参数，调整网格的复杂度和细节。
• 实验结果：
  • 几何编辑：展示了通过修改代码参数可以轻松改变对象的几何形状，例如将椅子的腿部变粗或变细。
  • 拓扑编辑：展示了通过修改分辨率参数可以调整网格的细节，从而在存储需求和网格质量之间取得平衡。

3. 形状理解实验

• 实验目的：验证 MeshCoder 生成的代码在帮助大型语言模型（如 GPT-4）理解三维对象结构方面的能力。
• 实验设置：
  • 输入：将 MeshCoder 生成的代码输入到 GPT-4。
  • 问题类型：询问关于对象结构的问题，例如“椅子有多少个轮子？”。
• 实验结果：
  • 定性结果：GPT-4 能够根据 MeshCoder 生成的代码生成相关且准确的回答，例如正确回答椅子有 4 个轮子。
  • 局限性：当前生成的代码仅包含几何信息，不包含颜色信息，因此无法回答有关颜色的问题。

4. 部件到代码推理模型的评估

• 实验目的：验证部件到代码推理模型在生成单个部件代码方面的性能。
• 实验设置：
  • 数据集：使用合成的部件数据集，包含 1000 万个部件-代码对。
  • 评估指标：使用 L2 Chamfer Distance 和 IoU。
• 实验结果：
  • 定量结果：在不同类别的部件上，模型均表现出色，例如 Primitive 类别的 L2 Chamfer Distance 为 0.18，IoU 为 94.81%；Bridge Loop 类别的 L2 Chamfer Distance 为 0.14，IoU 为 89.16%。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在三维形状重建和理解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. 有机形状的建模

• 问题：当前方法主要针对人造物体，对于有机形状（如动物和人类）的建模能力有限。
• 探索方向：开发能够处理有机形状的建模方法，可能需要引入新的几何表示和建模技术，例如基于点云的神经辐射场（NeRF）或基于隐式函数的表示。

2. 颜色和纹理信息的建模

• 问题：当前生成的代码仅包含几何信息，不包含颜色和纹理信息。
• 探索方向：扩展代码生成框架以包含颜色和纹理信息，使生成的代码能够更全面地表示三维对象的外观。

3. 更复杂的几何操作

• 问题：虽然当前方法已经能够处理多种几何操作，但在某些复杂几何操作（如高级布尔运算、自由形变等）方面可能仍有改进空间。
• 探索方向：进一步扩展 Blender Python APIs，使其能够支持更复杂的几何操作，从而提高对复杂形状的建模能力。

4. 交互式编辑和实时反馈

• 问题：当前的编辑过程主要依赖于代码修改，缺乏实时交互和反馈机制。
• 探索方向：开发交互式编辑工具，允许用户在修改代码时实时看到三维模型的变化，提高编辑效率和用户体验。

5. 多模态数据的融合

• 问题：当前方法主要使用点云作为输入，其他模态的数据（如图像、视频）尚未充分利用。
• 探索方向：探索如何将多模态数据（如点云、图像、视频）融合到建模和理解框架中，以提高模型的泛化能力和准确性。

6. 大规模数据集的构建

• 问题：虽然已经构建了大规模的配对对象-代码数据集，但数据集的多样性和复杂性仍有提升空间。
• 探索方向：构建更大规模、更复杂的数据集，涵盖更多类别和更复杂的几何形状，以进一步提升模型的性能和泛化能力。

7. 与其他 AI 模型的协同

• 问题：当前方法主要关注于形状重建和理解，与其他 AI 模型（如生成式设计模型、物理模拟模型）的协同作用尚未充分探索。
• 探索方向：探索如何将 MeshCoder 与其他 AI 模型结合，例如在生成式设计中使用 MeshCoder 生成的代码作为初始设计，然后通过物理模拟模型进行优化。

8. 性能优化

• 问题：当前方法在训练和推理阶段可能需要较高的计算资源。
• 探索方向：优化模型架构和训练流程，降低计算成本，提高模型的效率和可扩展性。

这些方向不仅可以进一步提升 MeshCoder 的性能和应用范围，还可以推动三维建模和理解领域的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一个名为MeshCoder的框架，它能够将三维点云数据转换为可编辑的Blender Python脚本，从而实现复杂三维对象的程序化重建和理解。该框架通过开发一套丰富的Blender Python APIs来合成复杂的几何形状，并构建了一个大规模的配对对象-代码数据集，进而训练了一个多模态大型语言模型（LLM），以将三维点云翻译成可执行的Blender Python脚本。MeshCoder不仅在形状到代码的重建任务中表现出色，还通过代码表示增强了LLM对三维形状的理解能力。

背景知识

• 三维形状程序化表示：通过领域特定语言（DSLs）来描述三维形状的生成过程，这种方法能够提供结构化和可解释的三维几何表示。
• 现有方法的局限性：现有方法在建模复杂几何形状和结构方面存在局限，主要受限于简单的DSLs和小规模数据集。

研究方法

1. Blender Python APIs设计：开发了一套能够合成复杂几何形状的Blender Python APIs，包括创建基本形状、沿轨迹平移截面、连接不同形状的截面、布尔运算等操作。
2. 大规模配对数据集构建：通过参数化采样生成多样化的部件，并构建了包含约1000万个部件-代码对的合成数据集。进一步，利用Infinigen-Indoor框架生成了包含41个类别、100万个对象的数据集，每个对象被分解为其组成部分，并通过规则将部件代码拼接成完整对象代码。
3. 对象到代码推理模型训练：使用基于三平面的分词器将点云转换为固定长度的分词序列，然后输入到LLM中生成代码。模型使用交叉熵损失函数进行训练，以预测代码中的下一个分词。

实验

• 重建性能：与Shape2Prog和PLAD等基线方法相比，MeshCoder在IoU和L2 Chamfer Distance两个指标上均显著优于基线方法，平均IoU达到86.75%，平均L2 Chamfer Distance为0.06。
• 形状编辑：通过修改生成代码中的参数，展示了如何进行几何编辑（如改变形状）和拓扑编辑（如调整网格分辨率），体现了代码表示在形状编辑方面的优势。
• 形状理解：将预测的代码输入到GPT-4等大型语言模型中，验证了模型在理解三维对象结构方面的能力，例如正确回答关于对象部件数量的问题。

关键结论

• MeshCoder通过开发一套丰富的Blender Python APIs，有效地解决了传统DSLs在表示复杂几何形状方面的局限性。
• 构建的大规模配对对象-代码数据集为训练有效的形状到代码推理模型提供了基础。
• MeshCoder不仅在形状到代码的重建任务中表现出色，还通过代码表示增强了LLM对三维形状的理解能力，为三维形状的程序化重建和理解提供了一个强大而灵活的解决方案。

局限性

• MeshCoder主要针对人造物体，对于有机形状（如动物和人类）的建模能力有限，这为未来的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: Bingquan Dai,Li Ray Luo,Qihong Tang,Jie Wang,Xinyu Lian,Hao Xu,Minghan Qin,Xudong Xu,Bo Dai,Haoqian Wang,Zhaoyang Lyu,Jiangmiao Pang

Categories: cs.GR,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14879.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14879

Arxiv ID: 2508.14879

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14879

Published: 2025-08-20T17:50:15Z

Updated: 2025-08-20T17:50:15.000Z

---

5. Tinker: Diffusion’s Gift to 3D—Multi-View Consistent Editing From Sparse Inputs without Per-Scene Optimization

We introduce Tinker, a versatile framework for high-fidelity 3D editing that operates in both one-shot and few-shot regimes without any per-scene finetuning. Unlike prior techniques that demand extensive per-scene optimization to ensure multi-view consistency or to produce dozens of consistent edited input views, Tinker delivers robust, multi-view consistent edits from as few as one or two images. This capability stems from repurposing pretrained diffusion models, which unlocks their latent 3D awareness. To drive research in this space, we curate the first large-scale multi-view editing dataset and data pipeline, spanning diverse scenes and styles. Building on this dataset, we develop our framework capable of generating multi-view consistent edited views without per-scene training, which consists of two novel components: (1) Referring multi-view editor: Enables precise, reference-driven edits that remain coherent across all viewpoints. (2) Any-view-to-video synthesizer: Leverages spatial-temporal priors from video diffusion to perform high-quality scene completion and novel-view generation even from sparse inputs. Through extensive experiments, Tinker significantly reduces the barrier to generalizable 3D content creation, achieving state-of-the-art performance on editing, novel-view synthesis, and rendering enhancement tasks. We believe that Tinker represents a key step towards truly scalable, zero-shot 3D editing. Project webpage: https://aim-uofa.github.io/Tinker

中文摘要

我们介绍了Tinker，一个多功能框架，用于高保真3D编辑，它可以在一次性和少量样本的条件下操作，无需对每个场景进行微调。与之前需要进行广泛的每个场景优化以确保多视图一致性或生成数十个一致的编辑输入视图的技术不同，Tinker能够从仅一到两张图像中提供稳健的多视图一致编辑。这一能力源于对预训练扩散模型的重新利用，这些模型解锁了其潜在的3D意识。为了推动这一领域的研究，我们策划了第一个大规模多视图编辑数据集和数据管道，涵盖不同的场景和风格。基于该数据集，我们开发了一个能够生成多视图一致编辑视图的框架，且无需对每个场景进行训练，框架由两个新颖的组件组成：(1) 参考多视图编辑器：使得精确的、参考驱动的编辑在所有视角下保持一致。(2) 任意视角到视频合成器：利用视频扩散中的时空先验，从稀疏输入中进行高质量的场景补全和新视角生成。通过广泛的实验，Tinker显著降低了可推广的3D内容创作的门槛，在编辑、新视角合成和渲染增强任务上实现了最先进的表现。我们相信Tinker代表了真正可扩展、零-shot 3D编辑的重要一步。项目网页：https://aim-uofa.github.io/Tinker

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为 TINKER 的框架，旨在解决 3D 编辑中的几个关键问题：

1. 消除每场景优化的需求：以往的 3D 编辑方法通常需要针对每个场景进行大量的优化工作，以确保多视角一致性或生成足够多的多视角一致的输入视图用于下游的 3D 重建优化。这使得 3D 编辑的效率低下且难以扩展。TINKER 通过重新利用预训练的扩散模型，解锁了它们潜在的 3D 意识，从而无需对每个场景进行优化，就能直接从稀疏的输入视图（如一张或两张图像）生成高质量的、多视角一致的编辑结果。
2. 实现高保真度的 3D 编辑：TINKER 致力于在单次拍摄（one-shot）和少量拍摄（few-shot）的场景下，实现高保真度的 3D 编辑。这意味着即使只有很少的输入视图，也能生成与原始 3D 场景在视觉上高度一致的编辑版本，同时保持编辑的精确性和连贯性。
3. 推动 3D 编辑技术的发展：通过引入第一个大规模的多视角编辑数据集和数据管道，TINKER 为 3D 编辑领域的研究提供了新的资源和基准。这有助于推动该领域的技术进步，使 3D 编辑更加实用和易于实现。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与 TINKER 相关的研究领域，以下是主要的相关研究：

扩散模型（Diffusion Models）

• 基础理论与架构：扩散模型是一类通过学习逆转逐步加噪过程来生成数据的生成模型。基础的扩散模型包括 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) [Ho et al., 2020] 和 Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) [Song et al., 2020]。这些模型通过前向阶段逐渐对数据加噪，然后在反向阶段通过神经网络逐步去噪以重建原始数据。
• 架构改进：近年来，基于 Transformer 的架构 [Peebles & Xie, 2023] 和流匹配（Flow Matching）目标 [Liu et al., 2022; Lipman et al., 2022] 成为扩散模型的主流设计选择，显著提升了生成质量和可扩展性。例如，Labs [2024] 和 Esser et al. [2024] 的工作展示了这些架构在图像和视频生成中的强大能力。

2D 编辑（2D Editing）

• 基于注意力机制的编辑：一些研究探索了通过修改生成模型中的注意力机制来实现图像编辑 [Hertz et al., 2022; Chefer et al., 2023]。
• 基于逆向的编辑方法：多数图像编辑方法围绕逆向方法展开，即将输入图像逆向映射到其潜在噪声表示，然后使用新提示生成编辑后的图像 [Mokady et al., 2023; Cao et al., 2023; Song et al., 2020; Wang et al., 2024a; Rout et al., 2024]。
• 基于指令的编辑：一些方法直接训练模型以遵循明确的编辑指令 [Brooks et al., 2023; Pan et al., 2023]。例如，InstructPix2Pix [Brooks et al., 2023] 通过学习图像编辑指令来生成编辑后的图像。

3D 编辑（3D Editing）

• 3D 表示方法：3D Gaussian Splatting (3DGS) [Kerbl et al., 2023] 和 Neural Radiance Fields (NeRF) [Mildenhall et al., 2021] 是近年来广泛采用的 3D 表示方法。这些方法通过学习场景的 3D 表示来实现高质量的视图合成和编辑。
• 基于扩散模型的 3D 编辑：许多 3D 编辑方法开始整合 2D 扩散模型作为关键模块 [Chen et al., 2024a; Fujiwara et al., 2024; Haque et al., 2023; Wu et al., 2024; Zhuang et al., 2024]。这些方法利用扩散模型的强大生成能力来生成或编辑多视角图像，然后通过优化 3D 表示来实现 3D 编辑。
• 最新进展：一些最新方法开始采用最先进的图像和视频扩散模型，展示了高质量的 3D 编辑结果 [Wang et al., 2025a; Zhang et al., 2025]。然而，这些方法通常依赖于每场景的微调，这限制了它们的效率和可扩展性。

多视角一致性（Multi-View Consistency）

• 多视角图像编辑：一些研究探索了如何在多视角图像编辑中保持一致性。例如，FLUX Kontext [Labs et al., 2025] 通过水平拼接两张图像并联合编辑它们来实现多视角一致性，但这种方法在不同图像对之间仍然存在全局不一致性。
• 数据集和方法的局限性：由于缺乏大规模的多视角一致性图像编辑数据集，许多现有的方法在多视角一致性方面存在局限性。TINKER 通过构建第一个大规模的多视角编辑数据集，填补了这一空白，并提出了一种新的方法来实现全局多视角一致性。

视频编辑（Video Editing）

• 视频扩散模型：视频编辑领域也受益于扩散模型的发展。一些方法利用视频扩散模型的强大时空先验来实现高质量的视频编辑 [Jiang et al., 2025]。这些模型通过学习视频的时空结构来生成连贯的视频内容。
• 深度引导的视频编辑：一些研究探索了使用深度信息作为条件来引导视频编辑 [Jiang et al., 2025]。这些方法通过深度图提供几何约束，以生成具有精确几何结构的视频内容。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键步骤和创新来解决 3D 编辑中的多视角一致性问题，同时避免了每场景优化的需求：

1. 引入 TINKER 框架

TINKER 是一个多功能框架，能够在单次拍摄（one-shot）和少量拍摄（few-shot）的场景下进行高保真度的 3D 编辑。该框架的核心在于重新利用预训练的扩散模型，解锁它们潜在的 3D 意识，从而无需对每个场景进行优化，就能直接从稀疏的输入视图生成高质量的、多视角一致的编辑结果。

2. 构建大规模多视角编辑数据集

为了推动 3D 编辑技术的发展，作者构建了第一个大规模的多视角编辑数据集和数据管道。该数据集涵盖了多种场景和风格，为研究提供了丰富的资源。具体步骤如下：

• 数据生成：从公开的 3D 意识数据集中随机选择同一场景的两个不同视图，将它们水平拼接，并使用预训练的扩散模型进行编辑。
• 数据筛选：通过计算编辑前后图像的特征相似度（使用 DINOv2 [Oquab et al., 2023]）来筛选出编辑成功且多视角一致的样本。
• 训练模型：使用筛选后的数据集，通过 LoRA（Low-Rank Adaptation）[Hu et al., 2021] 对预训练的扩散模型进行微调，使其能够进行参考驱动的编辑。

3. 提出两个新颖的组件

TINKER 框架包含两个关键组件，用于实现多视角一致的 3D 编辑：

• 参考驱动的多视角编辑器（Referring Multi-View Editor）：
  • 功能：该组件能够进行精确的参考驱动编辑，确保编辑在所有视角上保持一致。
  • 实现：通过将未编辑的图像与已编辑的图像拼接，并使用微调后的扩散模型进行编辑，模型能够学习如何将编辑意图从一个视图传播到其他视图。
• 任意视图到视频合成器（Any-View-to-Video Synthesizer）：
  • 功能：该组件利用视频扩散模型的时空先验，从稀疏的输入视图中进行高质量的场景补全和新视图生成。
  • 实现：通过将深度图和参考视图作为条件输入，训练一个图像到视频的模型，该模型能够根据深度约束生成高质量的视频内容。

4. 实现 3D 编辑流程

TINKER 的 3D 编辑流程如下：

• 多视角编辑：从原始 3D 场景中渲染出少量视频，并从中随机选择稀疏视图。使用参考驱动的多视角编辑器对这些视图进行编辑，生成编辑后的参考视图。
• 深度估计：使用 Video Depth Anything [Chen et al., 2025] 估计渲染视频的深度图。
• 场景补全：利用任意视图到视频合成器，结合深度图和编辑后的参考视图，生成其他视图的图像。
• 3D 场景优化：使用生成的编辑视图作为输入，通过 3DGS 优化生成最终的编辑 3D 场景。

5. 实验验证

通过广泛的实验，TINKER 在编辑、新视图合成和渲染增强任务上均取得了最先进的性能。具体实验结果如下：

• 定性比较：TINKER 在单次拍摄和少量拍摄的场景下，能够生成高质量的、多视角一致的编辑结果，显著优于现有的方法。
• 定量比较：使用 CLIP 文本-图像方向相似性（CLIP-dir）、DINO 相似性和审美评分等指标进行评估，TINKER 在所有指标上均优于现有方法。
• 效率对比：TINKER 不需要每场景优化，可以在单个消费级 GPU 上高效运行，而一些现有方法需要大量的计算资源。

6. 消融研究和分析

为了验证 TINKER 设计选择的有效性，作者进行了以下消融研究：

• 微调的效果：微调后的模型在多视角一致性方面显著优于未微调的模型，同时保持了文本-图像对齐和审美质量。
• 拼接图像的数量：实验表明，拼接两个图像在一致性和视觉保真度之间取得了最佳平衡，拼接过多图像会导致图像质量显著下降。
• 深度作为条件的优势：与基于射线图的条件方法相比，使用深度作为条件能够生成更精确的几何结构和更高质量的视图。

通过这些创新和实验验证，TINKER 成功地解决了 3D 编辑中的多视角一致性问题，同时避免了每场景优化的需求，为 3D 编辑技术的发展提供了一个高效、可扩展的解决方案。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 定性比较实验

• 实验目的：验证 TINKER 在不同设置（one-shot 和 few-shot）下生成的编辑结果的视觉质量和多视角一致性。
• 实验方法：使用 Mip-NeRF-360 和 IN2N 数据集，对每个场景应用相同的文本提示，然后从均匀采样的相机姿态渲染编辑后的场景，以获得不同方法在相同新视角下的结果。
• 实验结果：TINKER 在 object-level 和 scene-level 编辑上均展现出高质量的结果，尤其是在涉及整体风格变化较大的场景（如油画风格或黑白漫画）时，TINKER 依然能保持良好的编辑效果。相比之下，一些现有方法在 scene-level 编辑上表现不佳。

2. 定量比较实验

• 实验目的：通过量化指标评估 TINKER 与其他最新 3D 编辑方法的性能差异。
• 实验方法：使用 CLIP Text-Image 方向相似性（CLIP-dir）、DINO 相似性以及审美评分三个指标进行评估。CLIP-dir 用于衡量语义对齐程度，DINO 相似性用于测量跨视角一致性，审美评分用于评估渲染质量。
• 实验结果：
  • CLIP-dir：TINKER 的 one-shot 和 few-shot 设置分别达到了 0.143 和 0.157，优于其他方法。
  • DINO：TINKER 的 one-shot 和 few-shot 设置分别达到了 0.958 和 0.959，显示出更好的跨视角一致性。
  • 审美评分：TINKER 的 one-shot 和 few-shot 设置分别达到了 6.214 和 6.338，表明其渲染质量更高。
  • 计算成本：TINKER 不需要每场景微调，可以在单个消费级 GPU 上高效运行，而一些现有方法（如 GaussCtrl）需要大量的计算资源。

3. 消融研究实验

• 实验目的：验证 TINKER 中不同设计选择的有效性，包括多视角一致编辑的微调、拼接图像数量对结果的影响，以及深度作为条件的优势。
• 实验方法：
  • 微调的效果：比较微调前后的模型在多视角一致性方面的表现。使用 DINO 相似性评估跨视角一致性。
  • 拼接图像数量的影响：通过改变拼接图像的数量，评估其对视觉质量的影响，使用审美评分作为评估指标。
  • 深度作为条件的优势：与基于射线图的条件方法和现有深度引导的视频生成方法进行比较，评估在几何结构和视觉质量方面的表现。
• 实验结果：
  • 微调的效果：微调后的模型在多视角一致性方面显著优于未微调的模型，DINO 相似性从 0.862 提升到 0.943。
  • 拼接图像数量的影响：拼接两个图像在一致性和视觉保真度之间取得了最佳平衡，拼接过多图像会导致图像质量显著下降。
  • 深度作为条件的优势：与基于射线图的条件方法相比，使用深度作为条件能够生成更精确的几何结构和更高质量的视图。

4. 额外应用实验

• 实验目的：探索 TINKER 在其他任务中的应用潜力，如视频重建和质量增强。
• 实验方法：
  • 视频重建：使用 TINKER 从第一帧和对应的深度序列重建视频，与现有方法（如 VACE）进行比较。
  • 质量增强：通过使用提示（如“增强质量”）来指导模型细化渲染结果中的模糊区域，恢复更清晰的细节。
• 实验结果：
  • 视频重建：TINKER 在 PSNR 和 SSIM 指标上显著优于 VACE，分别达到了 31.869 和 0.941，显示出更好的重建准确性和几何结构的忠实度。
  • 质量增强：TINKER 能够有效地细化渲染结果中的模糊区域，恢复更清晰的细节，同时保持整体视觉一致性。

这些实验全面地验证了 TINKER 在 3D 编辑任务中的有效性、效率和通用性，证明了其在多视角一致编辑、新视图合成和渲染增强等任务上的优越性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 TINKER 在 3D 编辑领域取得了显著的进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 数据集的多样性和质量

• 数据集的多样性：当前的数据集虽然涵盖了多种场景和风格，但仍可能存在某些特定类型的场景或风格的覆盖不足。可以进一步扩展数据集，包括更多的场景类型（如自然景观、城市环境、室内设计等）和更复杂的风格变化（如超现实主义、未来主义等）。
• 数据集的质量：数据集的质量对于模型的性能至关重要。可以进一步优化数据筛选和生成过程，减少数据中的噪声和不一致性，提高数据集的整体质量。

2. 处理更复杂的几何变形

• 大尺度几何变形：当前的场景补全模型在处理涉及大尺度几何变形的编辑时可能表现不佳。可以探索新的方法或改进现有模型，使其能够更好地处理这类复杂的编辑任务。
• 动态场景编辑：目前的研究主要集中在静态场景的编辑，对于动态场景（如包含运动物体的场景）的编辑支持有限。可以进一步研究如何将 TINKER 扩展到动态场景的编辑，以实现更广泛的应用。

3. 提高编辑的交互性和用户控制

• 交互式编辑：目前的编辑主要基于预定义的文本提示，缺乏实时的用户交互。可以探索如何将交互式编辑引入 TINKER，使用户能够实时调整编辑效果，提高编辑的灵活性和用户满意度。
• 多模态输入：除了文本提示，还可以探索其他类型的输入（如草图、手势等）来指导编辑过程，以满足不同用户的需求。

4. 优化计算效率

• 模型压缩和加速：尽管 TINKER 已经在一定程度上降低了计算成本，但进一步优化模型的计算效率仍然是一个重要的研究方向。可以探索模型压缩、量化和加速技术，以提高模型的运行速度和资源利用率。
• 分布式训练和推理：对于大规模的 3D 编辑任务，可以探索分布式训练和推理方法，以充分利用多 GPU 或多节点的计算资源，进一步提高处理速度。

5. 探索更多的应用场景

• 视频编辑和动画制作：TINKER 在视频重建方面已经展示了一定的潜力，可以进一步探索其在视频编辑和动画制作中的应用，如关键帧插值、风格迁移等。
• 虚拟现实和增强现实：TINKER 的 3D 编辑能力可以应用于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域，为用户提供更加沉浸式的体验。可以探索如何将 TINKER 集成到 VR/AR 系统中，实现实时的 3D 编辑和交互。
• 游戏开发：在游戏开发中，3D 编辑和内容生成是一个重要的环节。可以探索 TINKER 如何帮助游戏开发者快速生成高质量的 3D 游戏场景和角色，提高开发效率。

6. 理论和方法的深入研究

• 3D 意识的理论基础：尽管 TINKER 利用了预训练扩散模型的 3D 意识，但对这种 3D 意识的理论基础和工作机制的理解仍然有限。可以进一步研究扩散模型如何学习和表示 3D 信息，以指导未来的研究和开发。
• 多视角一致性的优化：虽然 TINKER 在多视角一致性方面取得了显著进展，但仍可能存在一些边缘情况或复杂场景下的不一致性。可以进一步研究如何优化多视角一致性，特别是在全局一致性和局部细节之间的平衡。

7. 跨模态学习和融合

• 跨模态数据融合：可以探索如何将不同模态的数据（如图像、视频、点云等）融合到 TINKER 框架中，以实现更全面和准确的 3D 编辑。
• 多任务学习：除了 3D 编辑，还可以探索 TINKER 在其他相关任务（如 3D 重建、语义分割等）中的应用，通过多任务学习提高模型的泛化能力和效率。

这些方向不仅有助于进一步提升 TINKER 的性能和应用范围，也为 3D 编辑和生成领域的研究提供了新的思路和挑战。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文介绍了一个名为 TINKER 的多功能框架，用于高保真度的 3D 编辑，能够在单次拍摄（one-shot）和少量拍摄（few-shot）的场景下运行，而无需对每个场景进行微调。TINKER 通过重新利用预训练的扩散模型，解锁了它们潜在的 3D 意识，从而能够从稀疏的输入视图生成高质量的、多视角一致的编辑结果。

背景知识

• 传统的 3D 编辑方法依赖于 2D 扩散模型进行多视角一致的图像编辑，然后通过优化 3D 表示（如 3D Gaussian Splatting 或 Neural Radiance Fields）来实现 3D 编辑。这些方法通常需要针对每个场景进行大量的优化工作，以确保多视角一致性或生成足够多的多视角一致的输入视图，这使得 3D 编辑的效率低下且难以扩展。
• 最近的扩散模型架构（如 Diffusion Transformer 和 Flow Matching）在图像和视频生成、编辑以及视觉理解方面取得了显著进展，但这些进展尚未充分应用于 3D 编辑领域。

研究方法

• 大规模多视角编辑数据集：为了推动 3D 编辑技术的发展，作者构建了第一个大规模的多视角编辑数据集和数据管道，涵盖了多种场景和风格。数据集的构建过程包括从公开的 3D 意识数据集中随机选择同一场景的两个不同视图，将它们水平拼接，并使用预训练的扩散模型进行编辑。通过计算编辑前后图像的特征相似度（使用 DINOv2）来筛选出编辑成功且多视角一致的样本。
• 参考驱动的多视角编辑器：该组件能够进行精确的参考驱动编辑，确保编辑在所有视角上保持一致。通过将未编辑的图像与已编辑的图像拼接，并使用微调后的扩散模型进行编辑，模型能够学习如何将编辑意图从一个视图传播到其他视图。
• 任意视图到视频合成器：该组件利用视频扩散模型的时空先验，从稀疏的输入视图中进行高质量的场景补全和新视图生成。通过将深度图和参考视图作为条件输入，训练一个图像到视频的模型，该模型能够根据深度约束生成高质量的视频内容。

实验

• 定性比较：TINKER 在单次拍摄和少量拍摄的场景下，能够生成高质量的、多视角一致的编辑结果，显著优于现有的方法。尤其是在涉及整体风格变化较大的场景（如油画风格或黑白漫画）时，TINKER 依然能保持良好的编辑效果。
• 定量比较：使用 CLIP Text-Image 方向相似性（CLIP-dir）、DINO 相似性以及审美评分三个指标进行评估。TINKER 在所有指标上均优于现有方法，具体数值如下：
  • CLIP-dir：TINKER 的 one-shot 和 few-shot 设置分别达到了 0.143 和 0.157。
  • DINO：TINKER 的 one-shot 和 few-shot 设置分别达到了 0.958 和 0.959。
  • 审美评分：TINKER 的 one-shot 和 few-shot 设置分别达到了 6.214 和 6.338。
• 计算成本：TINKER 不需要每场景微调，可以在单个消费级 GPU 上高效运行，而一些现有方法（如 GaussCtrl）需要大量的计算资源。
• 消融研究：
  • 微调的效果：微调后的模型在多视角一致性方面显著优于未微调的模型，DINO 相似性从 0.862 提升到 0.943。
  • 拼接图像数量的影响：拼接两个图像在一致性和视觉保真度之间取得了最佳平衡，拼接过多图像会导致图像质量显著下降。
  • 深度作为条件的优势：与基于射线图的条件方法相比，使用深度作为条件能够生成更精确的几何结构和更高质量的视图。

关键结论

TINKER 提供了一个高效、可扩展的 3D 编辑解决方案，能够在单次拍摄和少量拍摄的场景下生成高质量的、多视角一致的编辑结果。通过构建大规模的多视角编辑数据集和提出新颖的参考驱动编辑器和视频合成器，TINKER 不仅显著降低了 3D 编辑的门槛，还为未来的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: Canyu Zhao,Xiaoman Li,Tianjian Feng,Zhiyue Zhao,Hao Chen,Chunhua Shen

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14811.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14811

Arxiv ID: 2508.14811

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14811

Published: 2025-08-20T16:02:59Z

Updated: 2025-08-20T16:02:59.000Z

---

6. From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery

Artificial intelligence (AI) is reshaping scientific discovery, evolving from specialized computational tools into autonomous research partners. We position Agentic Science as a pivotal stage within the broader AI for Science paradigm, where AI systems progress from partial assistance to full scientific agency. Enabled by large language models (LLMs), multimodal systems, and integrated research platforms, agentic AI shows capabilities in hypothesis generation, experimental design, execution, analysis, and iterative refinement — behaviors once regarded as uniquely human. This survey provides a domain-oriented review of autonomous scientific discovery across life sciences, chemistry, materials science, and physics. We unify three previously fragmented perspectives — process-oriented, autonomy-oriented, and mechanism-oriented — through a comprehensive framework that connects foundational capabilities, core processes, and domain-specific realizations. Building on this framework, we (i) trace the evolution of AI for Science, (ii) identify five core capabilities underpinning scientific agency, (iii) model discovery as a dynamic four-stage workflow, (iv) review applications across the above domains, and (v) synthesize key challenges and future opportunities. This work establishes a domain-oriented synthesis of autonomous scientific discovery and positions Agentic Science as a structured paradigm for advancing AI-driven research.

中文摘要

人工智能（AI）正在重塑科学发现，从专门的计算工具演变为自主研究伙伴。我们将自主科学视为更广泛的科学AI范式中的关键阶段，在这个阶段，AI系统从部分辅助发展到完全的科学自主权。在大型语言模型（LLMs）、多模态系统和集成研究平台的支持下，自主AI在假设生成、实验设计、执行、分析和迭代改进等方面展现出了能力，这些行为曾被视为独特的人类特征。本调查提供了对生命科学、化学、材料科学和物理学等领域的自主科学发现的领域导向审查。我们通过一个全面框架统一了三个以前分散的视角——过程导向、自主性导向和机制导向——该框架连接了基础能力、核心过程和领域特定实现。在此框架的基础上，我们（i）追踪科学AI的发展，(ii) 确定支撑科学自主权的五大核心能力，(iii) 将发现建模为动态的四阶段工作流，(iv) 回顾上述领域的应用，(v) 综合关键挑战和未来机遇。这项工作建立了自主科学发现的领域导向合成，并将自主科学定位为推进基于AI的研究的结构化范式。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文《From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery》试图解决的核心问题是：如何将人工智能（AI）从专门的计算工具转变为能够自主进行科学发现的合作伙伴。具体来说，它关注的是“Agentic Science”这一新兴范式，即AI系统如何从部分辅助科学发现（如作为计算工具或自动化研究助手）进化为具有完全科学代理能力的自主科学伙伴。这包括AI系统在假设生成、实验设计、执行、分析以及迭代改进理论等科学发现的各个环节中展现出类似于人类科学家的能力。

论文的主要目标是：

1. 建立一个统一的框架：将AI在科学发现中的基础能力、核心流程和领域实现联系起来，以系统地理解和设计越来越自主的科学系统。这个框架旨在整合和扩展以往分散的研究视角，包括过程导向、自主性导向和机制导向的研究。

2. 追踪AI在科学中的演变：从最初的计算工具（如预测和生成任务的专家模型）到能够完全自主进行科学发现的代理，正式定义“Agentic Science”这一阶段，其中AI系统展现出自主性、目标驱动的推理和迭代学习能力。

3. 识别AI科学代理的核心能力：分析实现科学代理所需的五种基础能力，包括推理和规划、工具集成、记忆机制、多代理协作和优化与进化，并回顾每种能力的最新实现方法以及特定领域的挑战。

4. 建模科学发现的动态工作流：将科学发现过程建模为一个由代理驱动的动态四阶段工作流，包括观察和假设生成、实验规划和执行、数据和结果分析以及综合、验证和进化。强调代理可以根据复杂科学问题灵活动态地组合这些阶段。

5. 跨自然科学的系统性综述：在生命科学、化学、材料科学和物理学等自然科学的四个主要领域进行全面的综述，分析每个学科中超过十几个不同子领域的研究进展和发现，展示Agentic Science的广泛适用性和各领域特定的创新。

6. 识别挑战和未来机遇：综合分析该领域面临的主要技术、伦理和哲学挑战，包括可重复性、新发现的验证、人类与代理之间的协作等，并概述未来发展的研究路线图，以指导开发稳健、可信且有影响力科学代理的未来研究。

通过这些目标，论文旨在为Agentic Science建立一个概念和方法论基础，引导未来的研究朝着设计能够与人类探究共同进化的AI系统方向发展，以加速发现的前沿。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了大量与Agentic Science（自主科学发现）相关的研究工作，这些研究涵盖了从基础的AI能力到具体领域的应用。以下是一些关键的相关研究和工作：

1. AI在科学发现中的演变

• Level 1: AI作为计算工具（专家工具）

  • 预测和生成任务：如在生命科学中的基因组学、蛋白质组学和单细胞分析中的应用 [45, 10, 191, 2, 121, 219, 283, 339, 214, 90, 340, 122]。
  • 化学中的分子设计和性质预测：如MolGPT [13]、ChemLLM [328]和ChemMLLM [252]。
  • 物理学和天文学中的应用：如量子系统建模 [201, 342, 270]、相变检测 [80, 29]、天文数据分析 [192, 62, 281] 和流体动力学建模 [51, 354, 156]。

• Level 2: AI作为自动化研究助手（部分自主发现）

  • 生物信息学工作流自动化：如BIA [294]、CellAgent [291]、TAIS [158]、CRISPR-GPT [103]、SpatialAgent [269]。
  • 化学中的反应优化和自动化实验：如ChemCrow [25]、LabUtopia [147]、CACTUS [185]、GVIM [176]、MT-Mol [126]、CSstep [34]、CRAG-MoW [28]。
  • 材料科学和物理学中的自动化模拟：如Foam-Agent [320]、ChemGraph [205]、MechAgents [193]、MatPilot [194]、LLMatDesign [115]、MAPPS [349]、LLaMP [40]、HoneyComb [333]、Bazgir et al. [17]、PiFlow [208]、dZiner [7]、Kumbhar et al. [134]。

• Level 3: AI作为自主科学伙伴（完全自主发现）

  • 化学中的自主研究：如Coscientist [22]。
  • 生命科学中的自主研究：如Robin [74]、OriGene [344]、AI Co-scientist [76]、The Virtual Lab [248]、ChemCrow [25]、MOFGen [107]。
  • 材料科学中的自主研究：如AtomAgents [67, 71]、Ghafarollahi et al. [69]、metaAgent [98]、CrossMatAgent [260]、Lu et al. [170]。
  • 物理学和天文学中的自主研究：如StarWhisper [267]、mephisto [246]、AI Agents [132]、AI Cosmologist [188]、MAS-Cosmology [139]、SimAgents [341]、OpenFOAMGPT [202]、OpenFOAMGPT 2.0 [56]、LLM-Agent [159]、MechAgents [193]、AutoGen-FEM [259]、k-agents [30]。

2. 科学代理的核心能力

• 推理和规划引擎：如CoT [130]、self-consistency [275]、debate [255]、ToT [97]、MCTS [83]、ReAct [310]。
• 工具使用和集成：如Code interpreters [78]、search engines [109]、ChemCrow [25]、CRISPR-GPT [103]、MuJoCo [262]、docking tools [60]。
• 记忆机制：如Reflexion [233]、Voyager [268]、RAG [141]、DrugAgent [108]、GraphRAG [54]。
• 多代理协作：如MetaGPT [93]、Coscientist [22]、AutoGen [286]、ReConcile [36]、DyLAN [166]。
• 优化和进化：如SELF-REFINE [179]、CRITIC [79]、RL with self-reward [319]、KnowAgent [357]、CAMEL [143]、debate [52]。

3. 具体领域的应用

• 生命科学：

  • 基因组学、转录组学和多组学分析：如BIA [294]、CellAgent [291]、TAIS [158]、CRISPR-GPT [103]、SpatialAgent [269]、PhenoGraph [195]、BioAgents [186]、BioMaster [243]、TransAgent [329]、CompBioAgent [330]、PerTurboAgent [88]、PROTEUS [50]、CellVoyager [5]、AstroAgents [225]、BioDiscoveryAgent [222]、OmniCellAgent [102]。
  • 蛋白质科学和工程：如ProtAgents [68]、Sparks [73]。
  • 药物和治疗发现：如The Virtual Lab [248]、OriGene [344]、LLM Agent for DD [197]、TxAgent [65]、Robin [74]、DrugAgent [162]、LIDDIA [9]、PharmAgents [59]、CLADD [140]、Tippy [55]、ACEGEN [23]、AI Co-scientist [76]。

• 化学：

  • 有机合成和反应优化：如Coscientist [22]、LLM-RDF [224]、Chemist-X [37]、ORGANA [47]、Dai et al. [44]、Strieth-Kalthoff et al. [241]、AutoChemSchematic AI [240]。
  • 生成化学和分子设计：如ChatMOF [123]、MOFGen [107]、OSDA Agent [100]、ChemReasoner [239]、Horwood & Noutahi [94]。
  • 计算和量子化学：如El Agente Q [359]、Aitomia [96]、ChemGraph [205]、xChemAgents [206]。

• 材料科学：

  • 设计和发现新材料：如AtomAgents [67, 71]、Ghafarollahi et al. [69]、metaAgent [98]、CrossMatAgent [260]、Lu et al. [170]。
  • 自动化模拟和表征：如Foam-Agent [320]、ChemGraph [205]、MechAgents [193]、MatPilot [194]、LLMatDesign [115]、MAPPS [349]、LLaMP [40]、HoneyComb [333]、Bazgir et al. [17]、PiFlow [208]、dZiner [7]、Kumbhar et al. [134]。

• 物理学和天文学：

  • 天文学和宇宙学：如StarWhisper [267]、mephisto [246]、AI Agents [132]、AI Cosmologist [188]、MAS-Cosmology [139]、SimAgents [341]。
  • 计算力学和流体动力学：如OpenFOAMGPT [202]、OpenFOAMGPT 2.0 [56]、LLM-Agent [159]、MechAgents [193]、AutoGen-FEM [259]。
  • 量子计算：如k-agents [30]。

这些研究工作展示了AI在科学发现中的广泛应用和不断发展的能力，从基础的计算工具到完全自主的科学伙伴，涵盖了多个学科和领域。

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如何将人工智能（AI）从专门的计算工具转变为能够自主进行科学发现的合作伙伴这一问题：

1. 建立统一的框架

论文提出了一个全面的框架，将AI在科学发现中的基础能力、核心流程和领域实现联系起来。这个框架整合了以往分散的研究视角，包括过程导向、自主性导向和机制导向的研究，从而提供了一个系统的方法来理解和设计越来越自主的科学系统。具体来说，这个框架包括以下几个部分：

• 基础能力：识别并分析实现科学代理所需的五种基础能力，包括推理和规划、工具集成、记忆机制、多代理协作和优化与进化。
• 核心流程：将科学发现过程建模为一个由代理驱动的动态四阶段工作流，包括观察和假设生成、实验规划和执行、数据和结果分析以及综合、验证和进化。
• 领域实现：在生命科学、化学、材料科学和物理学等自然科学的四个主要领域进行全面的综述，分析每个学科中超过十几个不同子领域的研究进展和发现。

2. 追踪AI在科学中的演变

论文详细追踪了AI在科学中的演变历程，从最初的计算工具（如预测和生成任务的专家模型）到能够完全自主进行科学发现的代理。这一演变过程被分为四个阶段：

• Level 1: AI作为计算工具（专家工具）：AI系统作为高度专业化的非自主模型，用于解决离散的、定义良好的问题。
• Level 2: AI作为自动化研究助手（部分自主发现）：AI系统能够执行特定的、预定义的科学工作流程阶段。
• Level 3: AI作为自主科学伙伴（完全自主发现）：AI系统能够独立进行整个科学发现周期，包括观察、假设生成、实验设计和执行、结果分析以及理论的迭代改进。
• Level 4: AI作为生成性架构（未来展望）：AI系统不仅在现有科学范式内工作，还能积极发明新的范式。

3. 识别AI科学代理的核心能力

论文识别并分析了实现科学代理所需的五种基础能力，并回顾了每种能力的最新实现方法以及特定领域的挑战。这五种能力包括：

• 推理和规划引擎：负责将高级科学目标转化为可执行的动作序列。
• 工具使用和集成：使AI能够利用外部工具来弥补自身在计算、数据访问和与物理世界交互方面的内在限制。
• 记忆机制：使AI能够保留信息、从经验中学习，并在复杂任务中保持上下文。
• 多代理协作：通过多代理系统来解决复杂科学问题，增强研究的鲁棒性和创造力。
• 优化和进化：使AI能够通过迭代改进和适应来优化其科学发现过程。

4. 建模科学发现的动态工作流

论文将科学发现过程建模为一个由代理驱动的动态四阶段工作流，这四个阶段包括：

• 观察和假设生成：AI代理从现有知识中生成新的、可测试的假设。
• 实验规划和执行：AI代理将假设转化为具体的实验计划，并执行这些计划。
• 数据和结果分析：AI代理从实验结果中提取见解，并更新其对假设的信念。
• 综合、验证和进化：AI代理综合结果，验证假设，并根据累积经验改进其策略。

5. 跨自然科学的系统性综述

论文在生命科学、化学、材料科学和物理学等自然科学的四个主要领域进行全面的综述，分析每个学科中超过十几个不同子领域的研究进展和发现。这包括：

• 生命科学：从基因组学和蛋白质组学到药物和治疗发现。
• 化学：从有机合成和反应优化到生成化学和分子设计。
• 材料科学：从设计和发现新材料到自动化模拟和表征。
• 物理学和天文学：从天文学和宇宙学到计算力学和流体动力学以及量子计算。

6. 识别挑战和未来机遇

论文综合分析了该领域面临的主要技术、伦理和哲学挑战，包括可重复性、新发现的验证、人类与代理之间的协作等，并概述了未来发展的研究路线图。这些挑战包括：

• 可重复性和可靠性：确保AI代理的发现可以被独立验证。
• 新发现的验证：区分AI生成的假设是真正的创新还是仅仅是训练数据的插值或幻觉。
• 科学推理的透明性：确保AI代理的推理过程是可解释的和可审计的。
• 伦理和社会维度：包括AI代理的责任、风险、对科学劳动和教育的影响以及治理和完整性问题。

通过这些步骤，论文不仅提供了对AI在科学发现中应用的全面综述，还为未来的研究提供了一个清晰的方向，旨在开发能够与人类探究共同进化的AI系统，以加速发现的前沿。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文《From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery》是一篇综述性研究，它主要通过文献回顾和系统性分析来总结和讨论自主科学发现（Agentic Science）的现状、进展和未来方向。因此，它本身并没有进行具体的实验操作。不过，论文中提到了许多其他研究中进行的实验和案例，这些实验展示了AI在不同科学领域中的应用和效果。以下是一些具体的实验和案例：

1. 生命科学中的实验

• Robin系统：一个AI代理系统，能够自主地提出新的治疗假设并验证其有效性。例如，Robin系统通过背景研究和推理，提出了ripasudil（一种临床使用的ROCK抑制剂）作为治疗干性年龄相关性黄斑变性（dAMD）的新用途，并通过RNA-seq实验验证了其作用机制 [74]。
• CellVoyager系统：一个AI代理系统，能够自主分析单细胞RNA-seq数据并生成新的生物学见解。例如，CellVoyager在重新分析现有数据集时，发现了COVID-19中CD8+ T细胞的焦亡倾向，以及大脑亚室区转录噪声增加与衰老之间的新联系 [5]。
• OriGene系统：一个AI代理系统，能够通过整合多模态数据（遗传学、药理学、临床记录）和人类及实验反馈来优化其推理。OriGene在识别新的治疗靶点方面优于人类专家，并且在患者来源的类器官模型中验证了GPR160（肝癌）和ARG2（结直肠癌）作为新的治疗靶点的抗肿瘤活性 [344]。

2. 化学中的实验

• Coscientist系统：一个AI代理系统，能够自主设计、计划和执行化学实验。例如，Coscientist成功优化了钯催化的交叉偶联反应，并通过与机器人硬件的接口实现了实验的自动化 [22]。
• Chemist-X系统：一个AI代理系统，能够推荐化学合成中的反应条件。例如，Chemist-X通过检索分子和文献数据库来缩小搜索空间，然后在湿实验室中使用自动化机器人系统执行提议的条件 [37]。
• MOFGen系统：一个AI代理系统，能够设计新的金属-有机框架（MOFs）。例如，MOFGen通过生成新的MOF结构并使用量子化学模拟进行验证，成功合成了五种新的“AI梦”MOFs [107]。

3. 材料科学中的实验

• AtomAgents系统：一个AI代理系统，能够设计和发现新的合金。例如，AtomAgents通过物理感知的多模态多代理AI系统，成功设计了具有优越性能的新合金 [67, 71]。
• MatPilot系统：一个AI代理系统，能够在人类-机器协作框架下进行材料发现。例如，MatPilot通过与自动化实验平台的集成，实现了材料发现的闭环优化和学习 [194]。
• TopoMAS系统：一个AI代理系统，能够发现新的拓扑材料。例如，TopoMAS通过与人类专家的合作，指导了SrSbO3这一新型拓扑相的识别和确认 [325]。

4. 物理学和天文学中的实验

• mephisto系统：一个AI代理系统，能够解释多波段星系观测数据。例如，mephisto通过与CIGALE光谱能量分布拟合代码库的交互，实现了对JWST数据的近人类水平分析，并识别了新的“小红点”星系群体 [246]。
• AI Cosmologist系统：一个AI代理系统，能够自动化整个研究流程，从想法生成到论文撰写。例如，AI Cosmologist通过迭代实验结果，开发了新的方法，并直接从数据集中生成了新的科学见解 [188]。
• OpenFOAMGPT 2.0系统：一个AI代理系统，能够自动化计算流体动力学（CFD）模拟。例如，OpenFOAMGPT 2.0通过多代理框架实现了从自然语言查询到模拟结果的端到端自动化，成功完成了450多个测试案例 [56]。

这些实验和案例展示了AI在不同科学领域中的应用和效果，证明了AI代理在自主科学发现中的潜力和价值。论文通过这些案例，强调了AI代理在科学发现中的重要作用，并指出了未来发展的方向和挑战。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文《From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery》提出了许多可以进一步探索的点，这些点不仅涉及技术层面的改进，还包括伦理、社会和哲学层面的考量。以下是一些可以进一步探索的关键领域：

1. 技术改进

• 提高AI代理的推理和规划能力：当前的AI代理在处理复杂的科学问题时，推理和规划能力仍有待提高。例如，如何在面对复杂的实验设计和数据分析时，更有效地生成和验证假设。
• 增强工具使用和集成能力：AI代理需要更精准地使用外部工具，尤其是在实验设计和执行阶段。例如，如何更有效地集成和使用高保真模拟器和实验设备。
• 改进记忆机制：AI代理需要更强大的记忆机制，以支持长期的科学项目。例如，如何在多阶段研究中保持一致的知识库和实验历史。
• 优化多代理协作：多代理系统在科学发现中的应用仍处于初级阶段。例如，如何设计更高效的协作机制，以提高系统的鲁棒性和创造力。
• 提升优化和进化能力：AI代理需要更强大的自适应和进化能力，以应对科学发现中的不确定性和复杂性。例如，如何在面对新的科学问题时，快速调整和优化其策略。

2. 跨学科研究

• 跨学科合成：AI代理可以作为跨学科研究的桥梁，发现不同领域之间的潜在联系。例如，如何利用AI代理在物理学和生物学之间建立新的理论框架。
• 大规模跨学科合作：设计一个全球合作的AI代理生态系统，使不同领域的专家能够协同工作，解决复杂的科学问题。例如，如何构建一个能够整合不同领域数据和知识的平台。

3. 伦理和社会考量

• AI代理的责任和风险：明确AI代理在科学研究中的责任，特别是在发现有害化合物或技术时。例如，如何建立有效的治理机制，以确保AI代理的行为符合伦理标准。
• 对科学劳动和教育的影响：研究AI代理对科学职业结构和教育的影响。例如，如何重新设计科学教育，以培养能够与AI代理有效合作的下一代科学家。
• 治理和完整性：确保AI代理生成的研究结果符合科学标准，避免数据操纵和错误。例如，如何建立严格的验证机制，以确保AI代理的研究结果是可靠的。

4. 应用领域扩展

• 新兴领域的应用：探索AI代理在新兴领域的应用，如量子计算、合成生物学和纳米技术。例如，如何设计AI代理来优化量子电路或设计新的生物分子。
• 跨领域应用：将AI代理应用于跨学科领域，如环境科学、社会科学和医学。例如，如何利用AI代理来解决气候变化或公共卫生问题。

5. 未来展望

• 自主发明：研究AI代理如何从工具使用者转变为工具创造者，例如，如何设计AI代理来发明新的科学仪器或实验方法。
• 诺贝尔-图灵测试：探索AI代理是否能够做出值得诺贝尔奖的发现。例如，如何设计一个能够自主识别科学空白、提出可验证假设并设计新实验方法的AI代理。
• 全球合作研究代理：构建一个全球范围内的AI代理生态系统，使不同实验室的代理能够共享数据、进行同行评审和协作实验。例如，如何设计一个能够处理复杂科学问题的去中心化网络。

这些领域不仅需要技术上的突破，还需要跨学科的合作和伦理上的考量。通过进一步探索这些点，可以推动AI在科学发现中的应用，加速科学进步，并确保这些进步符合人类的利益。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文《From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery》主要探讨了人工智能（AI）在科学发现中的应用，特别是从工具到自主科学伙伴的演变。论文提出了一个全面的框架，将AI在科学发现中的基础能力、核心流程和领域实现联系起来，旨在为未来的研究提供一个清晰的方向，以开发能够与人类探究共同进化的AI系统，加速科学发现的前沿。以下是论文的主要内容总结：

1. 引言

• 背景：科学发现正在经历一场变革，AI从专门的计算工具演变为自主研究伙伴，推动了Agentic Science（自主科学）的发展。
• 目标：论文旨在提供一个领域导向的自主科学发现综述，涵盖生命科学、化学、材料科学和物理学，并建立一个统一的框架来连接基础能力、核心流程和领域实现。

2. AI在科学中的演变

• Level 1: AI作为计算工具（专家工具）：AI系统作为高度专业化的非自主模型，用于解决离散的、定义良好的问题。
• Level 2: AI作为自动化研究助手（部分自主发现）：AI系统能够执行特定的、预定义的科学工作流程阶段。
• Level 3: AI作为自主科学伙伴（完全自主发现）：AI系统能够独立进行整个科学发现周期，包括观察、假设生成、实验设计和执行、结果分析以及理论的迭代改进。
• Level 4: AI作为生成性架构（未来展望）：AI系统不仅在现有科学范式内工作，还能积极发明新的范式。

3. 科学代理的核心能力

• 推理和规划引擎：负责将高级科学目标转化为可执行的动作序列。
• 工具使用和集成：使AI能够利用外部工具来弥补自身在计算、数据访问和与物理世界交互方面的内在限制。
• 记忆机制：使AI能够保留信息、从经验中学习，并在复杂任务中保持上下文。
• 多代理协作：通过多代理系统来解决复杂科学问题，增强研究的鲁棒性和创造力。
• 优化和进化：使AI能够通过迭代改进和适应来优化其科学发现过程。

4. 科学发现的动态工作流

• 观察和假设生成：AI代理从现有知识中生成新的、可测试的假设。
• 实验规划和执行：AI代理将假设转化为具体的实验计划，并执行这些计划。
• 数据和结果分析：AI代理从实验结果中提取见解，并更新其对假设的信念。
• 综合、验证和进化：AI代理综合结果，验证假设，并根据累积经验改进其策略。

5. 生命科学中的应用

• 基因组学、转录组学和多组学分析：AI代理在单细胞数据分析、基因编辑实验设计等方面的应用。
• 蛋白质科学和工程：AI代理在蛋白质设计和发现中的应用。
• 药物和治疗发现：AI代理在药物发现、治疗靶点识别等方面的应用。

6. 化学中的应用

• 有机合成和反应优化：AI代理在化学反应优化和自动化实验中的应用。
• 生成化学和分子设计：AI代理在分子设计和量子化学中的应用。
• 计算和量子化学：AI代理在量子化学模拟和计算化学中的应用。

7. 材料科学中的应用

• 设计和发现新材料：AI代理在合金设计、拓扑材料发现等方面的应用。
• 自动化模拟和表征：AI代理在材料模拟和表征中的应用。

8. 物理学和天文学中的应用

• 天文学和宇宙学：AI代理在天文数据分析和宇宙学研究中的应用。
• 计算力学和流体动力学：AI代理在流体动力学模拟和计算力学中的应用。
• 量子计算：AI代理在量子计算中的应用。

9. 面临的挑战

• 可重复性和可靠性：确保AI代理的发现可以被独立验证。
• 新发现的验证：区分AI生成的假设是真正的创新还是仅仅是训练数据的插值或幻觉。
• 科学推理的透明性：确保AI代理的推理过程是可解释的和可审计的。
• 伦理和社会维度：包括AI代理的责任、风险、对科学劳动和教育的影响以及治理和完整性问题。

10. 未来展望

• 自主发明：研究AI代理如何从工具使用者转变为工具创造者。
• 跨学科合成：探索AI代理在不同科学领域之间的潜在联系。
• 全球合作研究代理：构建一个全球范围内的AI代理生态系统，使不同实验室的代理能够共享数据、进行同行评审和协作实验。
• 诺贝尔-图灵测试：探索AI代理是否能够做出值得诺贝尔奖的发现。

11. 结论

论文强调，Agentic Science标志着AI在科学发现中的一个变革性阶段，AI系统从计算助手转变为能够自主进行科学发现的合作伙伴。通过建立一个统一的框架，论文不仅提供了对AI在科学发现中应用的全面综述，还为未来的研究提供了一个清晰的方向，旨在开发能够与人类探究共同进化的AI系统，加速科学发现的前沿。

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: Jiaqi Wei,Yuejin Yang,Xiang Zhang,Yuhan Chen,Xiang Zhuang,Zhangyang Gao,Dongzhan Zhou,Guangshuai Wang,Zhiqiang Gao,Juntai Cao,Zijie Qiu,Xuming He,Qiang Zhang,Chenyu You,Shuangjia Zheng,Ning Ding,Wanli Ouyang,Nanqing Dong,Yu Cheng,Siqi Sun,Lei Bai,Bowen Zhou

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14111.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14111

Arxiv ID: 2508.14111

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14111

Published: 2025-08-18T05:25:54Z

Updated: 2025-08-18T05:25:54.000Z

---

7. MCP-Universe: Benchmarking Large Language Models with Real-World Model Context Protocol Servers

The Model Context Protocol has emerged as a transformative standard for connecting large language models to external data sources and tools, rapidly gaining adoption across major AI providers and development platforms. However, existing benchmarks are overly simplistic and fail to capture real application challenges such as long-horizon reasoning and large, unfamiliar tool spaces. To address this critical gap, we introduce MCP-Universe, the first comprehensive benchmark specifically designed to evaluate LLMs in realistic and hard tasks through interaction with real-world MCP servers. Our benchmark encompasses 6 core domains spanning 11 different MCP servers: Location Navigation, Repository Management, Financial Analysis, 3D Design, Browser Automation, and Web Searching. To ensure rigorous evaluation, we implement execution-based evaluators, including format evaluators for agent format compliance, static evaluators for time-invariant content matching, and dynamic evaluators that automatically retrieve real-time ground truth for temporally sensitive tasks. Through extensive evaluation of leading LLMs, we find that even SOTA models such as GPT-5 (43.72%), Grok-4 (33.33%) and Claude-4.0-Sonnet (29.44%) exhibit significant performance limitations. In addition, our benchmark poses a significant long-context challenge for LLM agents, as the number of input tokens increases rapidly with the number of interaction steps. Moreover, it introduces an unknown-tools challenge, as LLM agents often lack familiarity with the precise usage of the MCP servers. Notably, enterprise-level agents like Cursor cannot achieve better performance than standard ReAct frameworks. Beyond evaluation, we open-source our extensible evaluation framework with UI support, enabling researchers and practitioners to seamlessly integrate new agents and MCP servers while fostering innovation in the rapidly evolving MCP ecosystem.

中文摘要

模型上下文协议已成为连接大型语言模型与外部数据源和工具的变革性标准，迅速在主要人工智能提供商和开发平台中获得采纳。然而，现有的基准过于简单，未能捕捉到实际应用挑战，例如长期推理和大型不熟悉工具空间。为了解决这一关键缺口，我们推出了MCP-宇宙，这是第一个专门设计用于通过与现实世界MCP服务器交互来评估LLM在现实和困难任务中的综合基准。我们的基准涵盖了6个核心领域，跨越11个不同的MCP服务器：位置导航、库管理、金融分析、3D设计、浏览器自动化和网络搜索。为确保严格评估，我们实施了基于执行的评估器，包括用于代理格式合规性的格式评估器、用于时间不变内容匹配的静态评估器以及自动检索实时真相以应对时间敏感任务的动态评估器。通过对领先的LLM进行广泛评估，我们发现，即使是像GPT-5（43.72%）、Grok-4（33.33%）和Claude-4.0-Sonnet（29.44%）这样的SOTA模型也存在显著的性能限制。此外，我们的基准给LLM代理带来了显著的长上下文挑战，因为随着交互步骤的增加，输入标记的数量迅速增加。此外，它还引入了未知工具挑战，因为LLM代理往往对MCP服务器的精确用法缺乏熟悉度。值得注意的是，像Cursor这样的企业级代理无法比标准ReAct框架实现更好的性能。除了评估，我们还开源了具有UI支持的可扩展评估框架，使研究人员和从业者能够无缝整合新代理和MCP服务器，同时促进快速发展的MCP生态系统中的创新。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了 MCP-Universe，这是一个用于评估大型语言模型（LLMs）在真实世界模型上下文协议（MCP）服务器交互中的性能的基准测试框架。它旨在解决现有基准测试的不足，这些现有基准测试过于简化，无法捕捉到真实应用中的挑战，例如长期推理和大型、不熟悉的工具空间。

研究背景和动机

• MCP（Model Context Protocol） 是一种新兴的标准，用于连接大型语言模型（LLMs）与外部数据源和工具，解决了长期以来语言模型被困在孤立信息孤岛中的问题。
• 尽管MCP具有变革性潜力，但现有的评估方法仍然不足，无法全面评估LLMs在真实MCP环境中的表现。现有的基准测试主要关注孤立的LLMs性能方面，如指令遵循、数学推理或函数调用，而没有提供一个全面的评估框架来衡量模型与真实世界MCP服务器的交互能力。
• 例如，MCP-RADAR主要基于现有数据集进行改编，无法捕捉真实世界应用的全貌，也未能充分解决数据泄露问题。MCPWorld则依赖于图形用户界面（GUI），在覆盖MCP驱动的工作流程方面存在不足。

MCP-Universe的贡献

• 全面的基准测试框架：MCP-Universe是第一个专门设计用于在真实世界MCP服务器交互中评估LLMs的基准测试框架。它涵盖了6个核心领域，包括11个不同的MCP服务器，如位置导航、仓库管理、财务分析、3D设计、浏览器自动化和网络搜索，总共包含231个任务。
• 执行基础的评估器：为了确保严格的评估，作者实现了基于执行的评估器，包括格式评估器（检查代理格式合规性）、静态评估器（用于时间不变内容匹配）和动态评估器（自动检索实时真实数据以评估时间敏感任务）。
• 揭示LLMs的局限性：通过广泛的评估，作者发现即使是顶级模型（如GPT-5、Grok-4和Claude-4.0-Sonnet）也表现出显著的性能限制。此外，MCP-Universe还引入了长上下文挑战和未知工具挑战，揭示了LLMs在处理长上下文和不熟悉工具时的困难。

实验结果

• 性能评估：在MCP-Universe的评估中，即使是表现最佳的模型GPT-5，其成功率为43.72%，而其他模型如Grok-4和Claude-4.0-Sonnet的成功率分别为33.33%和29.44%。这表明即使是最先进的LLMs在真实世界MCP环境中也存在显著的性能差距。
• 长上下文挑战：随着交互步骤的增加，输入标记的数量迅速增加，导致上下文溢出和多步任务性能下降。作者尝试引入总结代理来压缩MCP服务器的原始输出，但结果喜忧参半，表明长上下文是一个需要解决的关键挑战。
• 未知工具挑战：LLMs经常在使用MCP服务器时遇到困难，因为它们对工具的接口和约束不熟悉。作者通过引入探索阶段来帮助模型学习工具的使用，但这种方法的效果因模型和领域而异。

结论

MCP-Universe提供了一个全面的测试平台，用于评估LLMs在真实世界MCP环境中的表现。它揭示了当前LLMs在长上下文处理、工具熟悉度和跨领域性能方面的局限性，为未来的研究和开发提供了方向。

Q: 有哪些相关研究？

A: 在介绍MCP-Universe基准测试框架的论文中，作者提到了多个与LLMs（大型语言模型）评估、MCP（模型上下文协议）以及相关基准测试有关的研究工作。以下是一些关键的相关研究：

模型上下文协议（MCP）相关研究

• Anthropic的MCP介绍 [1]：Anthropic在2024年晚些时候引入了MCP，作为一种开放标准，旨在通过标准化的JSONRPC 2.0消息传递简化AI系统与外部数据源和工具的集成。
• MCP作为AI的“USB-C” [2]：H. Rick在Medium上发表文章，将MCP比作AI的“USB-C”，强调了其在AI系统集成中的重要作用。
• MCP解决AI集成瓶颈 [3]：L. Edwin讨论了MCP如何解决AI集成中的瓶颈问题，通过提供一个通用接口连接AI系统与多样化的数据源和工具。

LLMs作为代理（Agents）的研究

• LLMs作为代理的演变 [17]：讨论了LLMs从简单的文本生成聊天机器人发展为能够自主规划、推理和使用工具的复杂代理。
• ReAct框架 [29]：提出了一种结合推理和行动的框架，使LLMs能够更有效地与外部工具和环境交互。
• Plan-and-Solve框架 [31]：提出了一种计划和解决的框架，用于提高LLMs在零样本链式推理任务中的表现。

LLMs评估基准测试

• MCP-RADAR [11]：将现有的HumanEval和GSM8k等数据集改编为MCP场景，尽管它包括基于执行的评估，但其任务与真实世界应用的关联性不足。
• MCPWorld [13]：提出了一个基于MCP的统一基准测试平台，但其对GUI的依赖较重，且在覆盖MCP驱动的工作流程方面存在不足。
• MCPEval [15]：采用LLM-as-a-Judge的评估方式，但这种方式不适合需要实时知识的任务。
• LiveMCPBench [16]：同样采用LLM-as-a-Judge的评估方式，但存在风格偏差等问题。

其他相关基准测试

• MiniWob++ [45]：用于测试代理在真实网络应用中的交互能力。
• Mind2Web [46, 47]：评估代理在Web环境中的交互能力。
• OSWorld [52]：评估代理在计算机界面操作中的能力。
• SWE-bench [55]：评估代理在代码生成和软件开发任务中的能力。

这些研究为MCP-Universe的开发提供了背景和基础，同时也展示了该基准测试框架在填补现有评估方法不足方面的独特价值。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 MCP-Universe，一个全面的基准测试框架，来解决现有基准测试在评估大型语言模型（LLMs）与真实世界模型上下文协议（MCP）服务器交互时的不足。以下是MCP-Universe解决这些问题的具体方法：

1. 设计全面的基准测试框架

• 涵盖多个核心领域：MCP-Universe涵盖了6个核心领域，包括位置导航、仓库管理、财务分析、3D设计、浏览器自动化和网络搜索，总共包含231个任务。这些领域和任务反映了真实世界的应用场景，确保了评估的全面性和实用性。
• 集成真实世界MCP服务器：基准测试框架集成了11个真实的MCP服务器，如Google Maps、GitHub、Yahoo Finance等，这些服务器提供了丰富的工具和数据源，确保评估任务与真实世界环境一致。

2. 开发基于执行的评估器

• 格式评估器：检查代理是否严格遵循格式要求。
• 静态评估器：评估那些答案不随时间变化的任务，如路线规划中的城市数量或历史股票价格。
• 动态评估器：自动获取实时数据以验证时间敏感任务的正确性，如未来航班的价格或实时天气信息。

3. 揭示LLMs的局限性

• 长上下文挑战：随着交互步骤的增加，输入标记的数量迅速增加，导致上下文溢出和多步任务性能下降。论文通过实验展示了这一点，并尝试引入总结代理来压缩上下文，但结果表明这并非万能解决方案。
• 未知工具挑战：LLMs在使用MCP服务器时经常遇到困难，因为它们对工具的接口和约束不熟悉。论文通过引入探索阶段来帮助模型学习工具的使用，但这种方法的效果因模型和领域而异。

4. 提供可扩展的评估框架

• 模块化设计：MCP-Universe采用模块化设计，支持多种LLMs和代理架构，如ReAct和OpenAI Agent SDK。这种设计允许研究人员和实践者轻松集成新的代理和MCP服务器，促进了MCP生态系统的快速发展。
• 用户友好的界面：框架配备了用户友好的界面，使得研究人员和实践者可以直观地访问和使用基准测试工具。

5. 广泛的实验验证

• 评估顶级LLMs：论文对包括GPT-5、Grok-4、Claude-4.0-Sonnet等在内的顶级LLMs进行了广泛的评估，揭示了它们在真实世界MCP环境中的性能限制。
• 跨领域性能分析：通过在不同领域进行评估，论文揭示了LLMs在不同应用领域的表现差异，强调了领域特定优化的必要性。

6. 开源和社区参与

• 开源框架：MCP-Universe的评估框架是开源的，研究人员和实践者可以自由访问和使用。这不仅促进了研究的透明度，还鼓励社区参与和创新。
• 持续更新：框架的设计允许持续更新和扩展，以适应MCP服务器和LLMs的快速发展。

通过这些方法，MCP-Universe不仅提供了一个全面的评估工具，还揭示了当前LLMs在真实世界MCP环境中的局限性，为未来的研究和开发提供了方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验，旨在评估大型语言模型（LLMs）在MCP-Universe基准测试框架中的表现。这些实验涵盖了多个方面，包括不同模型的性能评估、长上下文挑战的处理、未知工具挑战的应对，以及企业级代理框架的比较。以下是实验的具体内容和结果：

1. 性能评估实验

• 实验设置：作者评估了包括GPT-5、Grok-4、Claude-4.0-Sonnet等在内的多种顶级LLMs和企业级代理框架在MCP-Universe的六个核心领域（位置导航、仓库管理、财务分析、3D设计、浏览器自动化和网络搜索）中的表现。所有LLMs均采用ReAct框架进行评估，除了GPT-OSS，因其指令遵循能力较弱，使用了OpenAI Agent SDK。
• 实验结果：结果显示，即使是表现最好的模型GPT-5，其整体成功率为43.72%，而Grok-4和Claude-4.0-Sonnet的成功率分别为33.33%和29.44%。这表明即使是顶级的LLMs在真实世界MCP环境中也存在显著的性能限制。此外，不同模型在不同领域的表现存在明显差异，例如GPT-5在财务分析和3D设计领域表现较好，而在位置导航领域的表现较差。

2. 长上下文挑战实验

• 实验设置：为了研究长上下文对LLMs性能的影响，作者分析了随着交互步骤增加，输入标记数量的变化情况。他们还尝试引入一个总结代理来压缩MCP服务器的原始输出，以减少上下文长度。
• 实验结果：结果显示，随着交互步骤的增加，输入标记数量迅速增加，这表明长上下文是MCP-Universe中的一个关键挑战。引入总结代理的实验结果喜忧参半，对于某些模型和领域（如位置导航）有改善，但对于其他模型和领域（如浏览器自动化和财务分析）则没有帮助甚至有负面影响。

3. 未知工具挑战实验

• 实验设置：为了帮助LLMs更好地理解和使用MCP服务器提供的工具，作者引入了一个探索阶段，允许模型在解决实际任务之前自由地与工具进行交互，以学习工具的使用方式。
• 实验结果：结果显示，探索阶段对于某些模型和领域（如浏览器自动化和财务分析）有积极影响，但对于其他模型和领域（如仓库管理）则没有显著效果。这表明，虽然探索阶段可以提高某些LLMs在特定领域的表现，但它并非万能解决方案。

4. 企业级代理框架比较实验

• 实验设置：作者比较了使用不同代理框架（如ReAct和Cursor Agent）的LLMs在MCP-Universe中的表现。他们还比较了使用OpenAI的o3模型时，ReAct框架和OpenAI Agent SDK的效果。
• 实验结果：结果显示，使用ReAct框架的LLMs在整体成功率为29.44%，而使用Cursor Agent的LLMs成功率为26.41%。在使用OpenAI的o3模型时，OpenAI Agent SDK的成功率为31.60%，高于ReAct框架的26.41%。这表明，代理框架的设计对LLMs在MCP环境中的表现有显著影响，且不同的代理框架在不同领域表现不同。

5. 连接更多MCP服务器的实验

• 实验设置：为了评估LLMs在面对更多不相关工具时的表现，作者在所有任务中连接了额外的、不相关的MCP服务器，总共7个服务器，包含94个工具。
• 实验结果：结果显示，连接更多不相关工具后，LLMs的成功率普遍下降。例如，Claude-4.0-Sonnet在位置导航领域的成功率从22.22%下降到11.11%，GPT-4.1在浏览器自动化领域的成功率从23.08%下降到15.38%。这表明，MCP-Universe可以作为评估LLMs在面对大量不相关工具时的鲁棒性的有价值测试平台。

总结

这些实验揭示了当前LLMs在处理长上下文、不熟悉工具和跨领域任务时的局限性，并强调了开发更强大、更适应性强的LLMs代理的必要性。MCP-Universe提供了一个全面的测试平台，帮助研究人员和实践者更好地理解和改进LLMs在真实世界MCP环境中的表现。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: MCP-Universe基准测试框架在评估大型语言模型（LLMs）与真实世界模型上下文协议（MCP）服务器交互方面提供了重要的见解，但也揭示了当前LLMs在多个关键领域的局限性。以下是基于论文中提到的挑战和实验结果，可以进一步探索的一些方向：

1. 长上下文处理能力的改进

• 研究方向：开发更有效的上下文压缩和管理技术，以应对长上下文挑战。这可能包括改进的总结算法、上下文窗口动态调整机制，以及基于注意力机制的上下文选择方法。
• 潜在方法：探索使用Transformer架构的变体，如Longformer或BigBird，这些架构专门设计用于处理长序列数据，可能在MCP-Universe中表现出更好的性能。

2. 工具熟悉度和适应性

• 研究方向：提高LLMs对MCP服务器提供的工具的熟悉度和适应性。这可能涉及开发更复杂的探索策略，使模型能够更有效地学习工具的使用方式和限制。
• 潜在方法：设计自适应学习算法，使LLMs能够在与MCP服务器交互的过程中动态调整其行为和策略。此外，可以研究如何将工具的文档和API信息直接集成到模型的训练过程中，以提高其对工具的理解和使用能力。

3. 跨领域性能优化

• 研究方向：针对不同应用领域开发特定的优化策略，以提高LLMs在特定领域的表现。这可能包括领域适应性训练、领域特定的提示工程，以及领域特定的模型微调。
• 潜在方法：利用领域特定的数据集和任务进行预训练和微调，以提高模型在特定领域的性能。此外，可以探索多任务学习方法，使模型能够同时学习多个领域的任务，从而提高其在跨领域任务中的表现。

4. 代理框架的设计和优化

• 研究方向：设计和优化更高效的代理框架，以提高LLMs在MCP环境中的表现。这可能涉及开发新的代理架构、改进现有的代理设计，以及探索代理之间的协作机制。
• 潜在方法：研究如何将不同的代理架构（如ReAct、OpenAI Agent SDK等）结合起来，以利用它们各自的优势。此外，可以探索代理之间的协作机制，使多个代理能够协同工作以完成复杂的任务。

5. 实时数据处理和动态任务

• 研究方向：提高LLMs在处理实时数据和动态任务方面的能力。这可能涉及开发更有效的实时数据获取和处理机制，以及设计能够适应动态环境的模型架构。
• 潜在方法：探索使用强化学习方法，使LLMs能够在动态环境中学习最优的行动策略。此外，可以研究如何将实时数据源直接集成到模型的输入中，以提高其对动态任务的响应能力。

6. 多模态交互能力

• 研究方向：扩展LLMs的多模态交互能力，使其能够处理和生成多种模态的数据（如文本、图像、音频等）。这可能涉及开发多模态模型架构，以及设计能够处理多模态输入和输出的任务。
• 潜在方法：研究如何将多模态数据源集成到MCP服务器中，使LLMs能够与这些数据源进行交互。此外，可以探索多模态模型架构，如CLIP、Flamingo等，以提高LLMs在多模态任务中的表现。

7. 鲁棒性和可扩展性

• 研究方向：提高LLMs在面对大量不相关工具和复杂环境时的鲁棒性和可扩展性。这可能涉及开发更有效的工具选择和过滤机制，以及设计能够处理大规模工具空间的模型架构。
• 潜在方法：研究如何使用元学习方法，使LLMs能够快速适应新的任务和工具。此外，可以探索工具选择和过滤机制，以减少模型在面对大量不相关工具时的干扰。

8. 用户交互和反馈机制

• 研究方向：设计更有效的用户交互和反馈机制，以提高LLMs在与用户交互时的表现。这可能涉及开发更自然的对话系统，以及设计能够根据用户反馈进行自我调整的模型。
• 潜在方法：研究如何将用户反馈直接集成到模型的训练过程中，以提高其对用户需求的理解和响应能力。此外，可以探索对话系统的设计，使LLMs能够更自然地与用户进行交互。

这些方向不仅有助于解决当前LLMs在MCP环境中的局限性，还为未来的研究和开发提供了广阔的空间。通过进一步探索这些方向，研究人员和实践者可以推动LLMs在真实世界应用中的表现，使其更加智能、高效和适应性强。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文《MCP-Universe: Benchmarking Large Language Models with Real-World Model Context Protocol Servers》由Salesforce AI Research团队于2025年8月21日发表，旨在通过真实世界的模型上下文协议（MCP）服务器来评估大型语言模型（LLMs）的性能。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• MCP（Model Context Protocol）：由Anthropic提出，作为一种开放标准，简化了AI系统与外部数据源和工具的集成。MCP通过标准化的JSONRPC 2.0消息传递，解决了语言模型被困在孤立信息孤岛中的问题。
• 现有基准测试的局限性：现有的基准测试主要关注LLMs的孤立性能方面，如指令遵循、数学推理或函数调用，但无法全面评估LLMs与真实世界MCP服务器的交互能力。例如，MCP-RADAR、MCPWorld、MCPEval和LiveMCPBench等基准测试在真实世界应用的覆盖和动态任务评估方面存在不足。

研究目标

• MCP-Universe：提出一个全面的基准测试框架，用于评估LLMs在真实世界MCP服务器交互中的性能。该框架旨在捕捉真实应用中的挑战，如长期推理和大型、不熟悉的工具空间。

研究方法

• 基准测试框架设计：MCP-Universe涵盖了6个核心领域，包括11个不同的MCP服务器，如Google Maps、GitHub、Yahoo Finance等，总共包含231个任务。这些任务反映了真实世界的应用场景，确保了评估的全面性和实用性。
• 执行基础的评估器：开发了基于执行的评估器，包括格式评估器、静态评估器和动态评估器，以确保严格的评估。这些评估器能够自动验证任务完成情况，提供客观的评估结果。
• 模块化设计：支持多种LLMs和代理架构，如ReAct和OpenAI Agent SDK，允许研究人员和实践者轻松集成新的代理和MCP服务器。

实验结果

• 性能评估：对包括GPT-5、Grok-4、Claude-4.0-Sonnet等在内的顶级LLMs进行了广泛的评估。结果显示，即使是表现最好的模型GPT-5，其整体成功率为43.72%，而其他模型如Grok-4和Claude-4.0-Sonnet的成功率分别为33.33%和29.44%。这表明即使是顶级的LLMs在真实世界MCP环境中也存在显著的性能限制。
• 长上下文挑战：随着交互步骤的增加，输入标记数量迅速增加，导致上下文溢出和多步任务性能下降。尝试引入总结代理来压缩上下文，但结果喜忧参半。
• 未知工具挑战：LLMs在使用MCP服务器时经常遇到困难，因为它们对工具的接口和约束不熟悉。引入探索阶段来帮助模型学习工具的使用，但这种方法的效果因模型和领域而异。
• 企业级代理框架比较：比较了使用不同代理框架（如ReAct和Cursor Agent）的LLMs在MCP-Universe中的表现。结果显示，代理框架的设计对LLMs在MCP环境中的表现有显著影响。

结论

• MCP-Universe提供了一个全面的测试平台，用于评估LLMs在真实世界MCP环境中的表现。它揭示了当前LLMs在长上下文处理、工具熟悉度和跨领域性能方面的局限性，为未来的研究和开发提供了方向。
• 开源和社区参与：MCP-Universe的评估框架是开源的，研究人员和实践者可以自由访问和使用。这不仅促进了研究的透明度，还鼓励社区参与和创新。

未来工作

• 进一步探索长上下文处理技术：开发更有效的上下文压缩和管理技术，以应对长上下文挑战。
• 提高工具熟悉度和适应性：开发更复杂的探索策略，使模型能够更有效地学习工具的使用方式和限制。
• 跨领域性能优化：针对不同应用领域开发特定的优化策略，以提高LLMs在特定领域的表现。
• 代理框架的设计和优化：设计和优化更高效的代理框架，以提高LLMs在MCP环境中的表现。
• 实时数据处理和动态任务：提高LLMs在处理实时数据和动态任务方面的能力。
• 多模态交互能力：扩展LLMs的多模态交互能力，使其能够处理和生成多种模态的数据。
• 鲁棒性和可扩展性：提高LLMs在面对大量不相关工具和复杂环境时的鲁棒性和可扩展性。
• 用户交互和反馈机制：设计更有效的用户交互和反馈机制，以提高LLMs在与用户交互时的表现。

通过这些研究方向，研究人员和实践者可以进一步推动LLMs在真实世界应用中的表现，使其更加智能、高效和适应性强。

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: Ziyang Luo,Zhiqi Shen,Wenzhuo Yang,Zirui Zhao,Prathyusha Jwalapuram,Amrita Saha,Doyen Sahoo,Silvio Savarese,Caiming Xiong,Junnan Li

Categories: cs.AI,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14704.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14704

Arxiv ID: 2508.14704

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14704

Published: 2025-08-20T13:28:58Z

Updated: 2025-08-20T13:28:58.000Z

---

8. Quantization Meets dLLMs: A Systematic Study of Post-training Quantization for Diffusion LLMs

Recent advances in diffusion large language models (dLLMs) have introduced a promising alternative to autoregressive (AR) LLMs for natural language generation tasks, leveraging full attention and denoising-based decoding strategies. However, the deployment of these models on edge devices remains challenging due to their massive parameter scale and high resource demands. While post-training quantization (PTQ) has emerged as a widely adopted technique for compressing AR LLMs, its applicability to dLLMs remains largely unexplored. In this work, we present the first systematic study on quantizing diffusion-based language models. We begin by identifying the presence of activation outliers, characterized by abnormally large activation values that dominate the dynamic range. These outliers pose a key challenge to low-bit quantization, as they make it difficult to preserve precision for the majority of values. More importantly, we implement state-of-the-art PTQ methods and conduct a comprehensive evaluation across multiple task types and model variants. Our analysis is structured along four key dimensions: bit-width, quantization method, task category, and model type. Through this multi-perspective evaluation, we offer practical insights into the quantization behavior of dLLMs under different configurations. We hope our findings provide a foundation for future research in efficient dLLM deployment. All codes and experimental setups will be released to support the community.

中文摘要

最近在扩散大语言模型(dLLMs)方面的进展，为自然语言生成任务提供了一种有前景的替代方案，相较于自回归(AR) LLMs，充分利用了全注意力和去噪解码策略。然而，由于这些模型庞大的参数规模和高资源需求，在边缘设备上的部署仍然具有挑战性。虽然后训练量化(PTQ)已成为压缩AR LLMs的广泛采用技术，但其在dLLMs上的适用性仍然很大程度上未被探讨。在本研究中，我们首次系统地研究了基于扩散的语言模型的量化。我们首先识别出激活异常值的存在，这些异常值的特征是异常大的激活值主导了动态范围。这些异常值对低位量化构成了主要挑战，因为它们使得保持大多数值的精度变得困难。更重要的是，我们实现了最新的PTQ方法，并对多种任务类型和模型变体进行了全面评估。我们的分析是围绕四个关键维度构建的：位宽、量化方法、任务类别和模型类型。通过这种多角度评估，我们提供了有关不同配置下dLLMs量化行为的实用见解。我们希望我们的发现为未来高效dLLM部署的研究提供基础。所有代码和实验设置将被发布以支持社区。

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将扩散型大型语言模型（Diffusion LLMs，简称dLLMs）有效地部署到边缘设备上的问题。尽管dLLMs在自然语言生成任务中展现出了巨大潜力，但它们庞大的参数规模和高资源需求使得在资源受限的设备上部署变得极具挑战性。论文通过系统地研究后训练量化（Post-training Quantization，简称PTQ）技术在dLLMs上的应用，旨在探索如何在不显著降低模型性能的前提下，减少模型的内存占用并加速推理过程。

具体来说，论文的主要目标包括：

• 识别dLLMs中激活值异常（activation outliers）的存在，并分析其对低比特量化的影响。
• 实施并评估多种最先进的PTQ方法在不同dLLMs模型和任务类型上的表现。
• 从比特宽度、量化方法、任务类别和模型类型等多个维度进行综合分析，为dLLMs的量化提供实际指导。
• 为未来研究提供基础，推动高效dLLM部署技术的发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与扩散型大型语言模型（dLLMs）和网络量化相关的研究，具体如下：

扩散语言模型（Diffusion Language Model）

• Diffusion Models in General：扩散模型在图像、视频和音频生成领域取得了显著成功，通过学习逆转前向噪声过程来生成数据。然而，将扩散模型应用于语言生成面临文本数据离散性的挑战。
• DiffusionBERT：DiffusionBERT 是早期尝试将扩散模型应用于语言生成的工作之一，它利用 BERT 架构来模拟离散扩散过程的逆动态。
• Masked Diffusion Models (MDMs)：MDMs 通过逐步将输入标记替换为指定的 [MASK] 标记来实现前向过程，近年来受到了越来越多的关注。例如，LLaDA-8B 和 Dream 等模型在十亿参数级别上扩展了 MDMs，并展示了与传统自回归模型相媲美的性能。

网络量化（Network Quantization）

• Quantization Techniques：量化是一种通过使用低比特表示来压缩神经网络的有效技术，分为后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。由于训练大型语言模型（LLMs）的计算成本高昂，PTQ 因其效率和无需重新训练即可保留模型性能而变得越来越流行。
• Weight-only Quantization：仅对权重进行量化，以减少模型大小和推理过程中的内存访问。例如，GPTQ 和 AWQ 是在 LLM 量化中广泛使用的方法。
• Weight-activation Quantization：同时对权重和输入激活进行量化，通过利用整数矩阵乘法内核进一步加速推理。SmoothQuant、OmniQuant 以及最近的旋转基方法（如 QuaRot 和 DuQuant）在这一领域展示了优越的性能。

相关研究的具体工作

• LLaDA 和 Dream：这些是最近提出的扩散型大型语言模型，展示了在自然语言生成任务中的潜力。论文中对这些模型进行了量化评估。
• GPTQ、AWQ、SmoothQuant、QuaRot 和 DuQuant：这些是先进的量化方法，被重新实现并应用于 dLLMs，以评估它们在压缩和加速 dLLMs 方面的表现。
• Outliers in LLMs：先前的研究已经识别了 LLMs 中的激活值异常（outliers），这些异常对量化构成了挑战。论文中进一步探索了 dLLMs 中是否存在类似的异常，并分析了它们对量化的影响。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键步骤来解决如何将扩散型大型语言模型（dLLMs）有效地部署到边缘设备上的问题：

1. 识别激活值异常（Activation Outliers）

• 观察与分析：论文首先通过随机采样一批校准数据并进行前向传播，观察了dLLMs（如LLaDA-8B和Dream-7B）在不同层的输入激活分布。发现dLLMs中存在明显的激活值异常，这些异常可以分为两类：正常异常（Normal Outliers）和巨大异常（Massive Outliers）。正常异常是指在所有标记上具有相对较大幅度的激活值，而巨大异常则在少数标记上表现出极大幅度的值。
• 挑战：这些异常值对低比特量化构成了挑战，因为它们使得在保持大多数值精度的同时进行量化变得困难。特别是巨大异常，它们在dLLMs中出现在前馈网络（FFN）模块的第二线性层，这与传统LLMs中的模式相似，但分布更广，进一步增加了量化难度。

2. 实施和评估先进的PTQ方法

• 方法选择：论文选择了多种最先进的PTQ方法，包括权重仅量化（weight-only quantization）和权重-激活量化（weight-activation quantization）方法。具体方法包括GPTQ、AWQ、SmoothQuant、QuaRot和DuQuant等。
• 实验设置：在三个最近的dLLMs（LLaDA-8B-Base、LLaDA-8B-Instruct和Dream-7B-Base）上进行了广泛的实验。评估了这些模型在多个任务类别上的性能，包括一般知识任务、数学推理任务和代码生成任务。
• 多维度分析：从比特宽度、量化方法、任务类别和模型类型四个关键维度进行了详细的分析。通过这种多视角的评估，提供了关于dLLMs在不同配置下的量化行为的实际见解。

3. 提供实际指导和见解

• 比特宽度选择：发现4比特是权重仅量化最有效的配置，而8比特是权重-激活量化的推荐配置，因为在这种设置下，性能损失可以忽略不计。
• 量化方法比较：通过广泛的评估，发现GPTQ在大多数任务上表现优于AWQ，而旋转基方法（如DuQuant和QuaRot）在权重-激活量化中优于SmoothQuant。
• 任务类别敏感性：虽然大多数PTQ方法在一般QA基准测试中表现良好，但在更复杂的任务（如数学推理和代码生成）上观察到了明显的性能下降。
• 模型类型鲁棒性：结果表明，经过指令调整的LLaDA模型对量化表现出更大的鲁棒性，与基础模型相比。

4. 未来工作方向

• 扩展评估：计划在更广泛的dLLMs、任务和模型大小上进行更全面的评估。
• 步进分析：探索扩散解码中的生成步数与量化水平之间的相互作用，并研究是否可以采用步进感知的量化策略。
• 重掩码策略：在量化设置下评估不同的重掩码策略，并为选择合适的量化配置提供实际指导。

通过这些步骤，论文不仅识别了dLLMs量化中的关键挑战，还提供了实际的解决方案和见解，为未来在资源受限环境中部署dLLMs奠定了基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了广泛的实验，以系统地评估后训练量化（PTQ）技术在扩散型大型语言模型（dLLMs）上的应用效果。以下是实验的主要内容：

1. 实验设置

• 评估的dLLMs：
  • LLaDA-8B-Base 和 LLaDA-8B-Instruct：基于LLaDA架构的两个模型，分别代表基础模型和经过指令调整的模型。
  • Dream-7B-Base：另一个基于扩散的大型语言模型，用于验证发现的普遍性。
• 量化方法：
  • 权重仅量化（Weight-only Quantization）：
    • GPTQ：使用128个校准样本，采用非对称量化，组大小为128。
    • AWQ：使用128个校准样本，采用非对称量化，组大小为128。
  • 权重-激活量化（Weight-activation Quantization）：
    • SmoothQuant：设置超参数α=0.5，使用128个校准样本，权重采用非对称量化，激活采用逐通道量化。
    • QuaRot：保留16位精度用于查询状态，激活采用对称量化，使用128个校准样本。
    • DuQuant：与SmoothQuant相同的校准设置和α值，应用激活和权重裁剪比例分别为0.9和0.8，旋转步长为256，块大小为128。

2. 评估基准

• 一般知识任务：包括MMLU、ARC-E、ARC-C、Hellaswag、WinoGrande和PIQA。
• 数学推理任务：如GSM8K和Math。
• 代码生成任务：包括HumanEval和MBPP。

3. 评估指标

• 准确率（Accuracy）：用于QA和数学基准测试。
• Pass@1：用于代码生成任务。
• 性能退化（Performance Degradation）：与全精度模型相比的性能下降，分为三个等级：可忽略（<1%）、中等（1-4%）和显著（>4%）。

4. 实验结果

• 比特宽度选择（RQ1）：
  • 权重仅量化：4位是推荐配置，性能退化在可忽略到中等范围内。3位量化导致显著的性能下降。
  • 权重-激活量化：8位量化几乎无损，而4位量化导致大多数基准测试的性能显著下降。
• 量化方法（RQ2）：
  • 权重仅量化：GPTQ在大多数任务上优于AWQ。
  • 权重-激活量化：旋转基方法（QuaRot和DuQuant）优于SmoothQuant，DuQuant在大多数情况下表现最佳。
• 任务类别敏感性（RQ3）：
  • 一般知识任务：大多数PTQ方法表现良好。
  • 数学推理和代码生成任务：量化导致显著的性能下降，表明这些任务对量化更敏感。
• 模型类型鲁棒性（RQ4）：
  • 指令调整模型（如LLaDA-8B-Instruct）：比基础模型（LLaDA-8B-Base）对量化更具鲁棒性。
  • 不同dLLMs模型：在Dream-7B模型上也观察到了类似的趋势，验证了发现的普遍性。

5. 附加实验

• 更多可视化：提供了更多关于LLaDA-8B-Base和LLaDA-8B-Instruct中激活值异常的可视化，以进一步支持观察结果。

这些实验为理解dLLMs的量化行为提供了全面的视角，并为未来的研究和实际部署提供了有价值的见解。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了几个未来研究方向，这些方向可以进一步探索以推动扩散型大型语言模型（dLLMs）的量化和部署技术的发展。以下是一些可以进一步探索的点：

1. 扩展评估

• 更广泛的模型和任务：在更多种类的dLLMs、不同的任务类型以及不同规模的模型上进行评估。这将有助于更全面地理解量化技术在各种情况下的表现。
• 跨领域任务：除了自然语言处理任务，还可以探索dLLMs在跨领域任务中的量化效果，例如多模态任务（结合图像、文本等）。

2. 步进分析

• 生成步数与量化水平的相互作用：研究扩散解码中的生成步数如何与量化水平相互作用。例如，是否可以针对不同步数的生成过程设计特定的量化策略，以优化性能和效率。
• 动态量化策略：探索是否可以根据生成过程中的不同阶段动态调整量化精度，以在保持性能的同时进一步提高效率。

3. 重掩码策略

• 量化设置下的重掩码策略：评估不同的重掩码策略在量化环境下的表现，并提供选择合适量化配置的实际指导。
• 自适应重掩码：研究是否可以开发自适应的重掩码策略，以更好地应对量化带来的挑战，特别是在低比特量化设置下。

4. 量化技术的改进

• 更先进的量化方法：开发和评估更先进的量化技术，特别是针对低比特量化（如3位或更低）的场景。例如，改进现有的旋转基方法或探索新的量化变换技术。
• 联合优化：研究权重和激活的联合量化优化策略，以更好地处理激活值异常并提高量化模型的整体性能。

5. 硬件协同设计

• 硬件友好的量化：设计与特定硬件平台（如GPU、TPU或专用AI芯片）协同优化的量化策略，以实现更高效的推理。
• 量化感知硬件设计：探索硬件设计中的量化感知特性，例如支持低比特计算的专用指令集或架构改进。

6. 理论分析

• 量化误差传播分析：进行更深入的理论分析，以理解量化误差在dLLMs中的传播机制，特别是在复杂的推理任务（如数学推理和代码生成）中。
• 最优量化策略的理论基础：从理论上探讨最优量化策略，特别是在处理激活值异常和模型结构复杂性方面的理论指导。

7. 实际部署

• 端到端系统集成：将量化技术与现有的dLLMs部署框架（如模型服务、边缘设备部署等）进行端到端集成，以验证其在实际应用中的效果。
• 用户研究：进行用户研究，以了解量化对用户体验的影响，并根据用户反馈进一步优化量化策略。

这些方向不仅有助于推动dLLMs的量化技术的发展，还可能为其他大型语言模型的高效部署提供有价值的见解和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文是关于扩散型大型语言模型（dLLMs）的后训练量化（PTQ）的系统研究。研究的核心目标是探索如何有效地将dLLMs部署到资源受限的边缘设备上，同时保持模型性能。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• dLLMs的潜力与挑战：dLLMs作为自然语言生成任务的新兴选择，具有利用双向上下文编码和迭代去噪的优势，但其庞大的参数规模导致高内存使用和计算成本，使得在边缘设备上的部署面临挑战。
• PTQ的重要性：PTQ是一种广泛应用于自回归LLMs的技术，用于减少模型权重和激活的内存占用，并通过内核级优化加速推理。然而，PTQ在dLLMs中的适用性尚未得到充分研究。

研究方法

• 激活值异常的识别：研究发现dLLMs中存在激活值异常（包括正常异常和巨大异常），这些异常对低比特量化构成挑战。
• 量化方法的实施与评估：研究实现了多种最先进的PTQ方法（包括权重仅量化和权重-激活量化），并在多个dLLMs模型和任务类型上进行了全面评估。

实验设置

• 评估的dLLMs：LLaDA-8B-Base、LLaDA-8B-Instruct和Dream-7B-Base。
• 量化方法：GPTQ、AWQ、SmoothQuant、QuaRot和DuQuant。
• 评估基准：涵盖一般知识任务、数学推理任务和代码生成任务。
• 评估指标：准确率、Pass@1以及与全精度模型相比的性能退化。

实验结果

• 比特宽度选择：
  • 权重仅量化：4位是推荐配置，性能退化在可忽略到中等范围内。
  • 权重-激活量化：8位量化几乎无损，而4位量化导致大多数基准测试的性能显著下降。
• 量化方法比较：
  • 权重仅量化：GPTQ在大多数任务上优于AWQ。
  • 权重-激活量化：旋转基方法（QuaRot和DuQuant）优于SmoothQuant，DuQuant在大多数情况下表现最佳。
• 任务类别敏感性：
  • 一般知识任务：大多数PTQ方法表现良好。
  • 数学推理和代码生成任务：量化导致显著的性能下降，表明这些任务对量化更敏感。
• 模型类型鲁棒性：
  • 指令调整模型（如LLaDA-8B-Instruct）比基础模型（LLaDA-8B-Base）对量化更具鲁棒性。
  • 在Dream-7B模型上也观察到了类似的趋势，验证了发现的普遍性。

结论

• 关键发现：激活值异常是dLLMs量化的主要障碍；GPTQ和DuQuant在受限设置下表现出显著优势；量化行为因任务和模型类型而异，指令调整模型表现出更大的韧性。
• 未来工作：扩展评估范围，探索生成步数与量化水平的相互作用，评估量化设置下的重掩码策略，以及进一步改进量化技术。

贡献

• 首次系统研究：这是首次对dLLMs的量化进行系统研究，为未来的研究和实际部署提供了宝贵的基础。
• 代码和实验设置公开：研究者计划公开所有代码和实验设置，以支持社区的进一步研究和发展。

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: Haokun Lin,Haobo Xu,Yichen Wu,Ziyu Guo,Renrui Zhang,Zhichao Lu,Ying Wei,Qingfu Zhang,Zhenan Sun

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14896.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14896

Arxiv ID: 2508.14896

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14896

Published: 2025-08-20T17:59:51Z

Updated: 2025-08-20T17:59:51.000Z

---

9. NVIDIA Nemotron Nano 2: An Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Reasoning Model

We introduce Nemotron-Nano-9B-v2, a hybrid Mamba-Transformer language model designed to increase throughput for reasoning workloads while achieving state-of-the-art accuracy compared to similarly-sized models. Nemotron-Nano-9B-v2 builds on the Nemotron-H architecture, in which the majority of the self-attention layers in the common Transformer architecture are replaced with Mamba-2 layers, to achieve improved inference speed when generating the long thinking traces needed for reasoning. We create Nemotron-Nano-9B-v2 by first pre-training a 12-billion-parameter model (Nemotron-Nano-12B-v2-Base) on 20 trillion tokens using an FP8 training recipe. After aligning Nemotron-Nano-12B-v2-Base, we employ the Minitron strategy to compress and distill the model with the goal of enabling inference on up to 128k tokens on a single NVIDIA A10G GPU (22GiB of memory, bfloat16 precision). Compared to existing similarly-sized models (e.g., Qwen3-8B), we show that Nemotron-Nano-9B-v2 achieves on-par or better accuracy on reasoning benchmarks while achieving up to 6x higher inference throughput in reasoning settings like 8k input and 16k output tokens. We are releasing Nemotron-Nano-9B-v2, Nemotron-Nano12B-v2-Base, and Nemotron-Nano-9B-v2-Base checkpoints along with the majority of our pre- and post-training datasets on Hugging Face.

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: 这篇论文介绍了NVIDIA Nemotron Nano 2，这是一个混合了Mamba和Transformer架构的语言模型，旨在解决在推理工作负载中提高吞吐量的同时保持高准确率的问题，特别是在需要长思考路径的推理任务中。

具体来说，论文试图解决以下问题：

1. 推理吞吐量与准确率的平衡：现有的大型语言模型在处理复杂的推理任务时，通常需要生成大量的思考路径，这导致推理速度较慢。Nemotron Nano 2通过结合Mamba和Transformer架构，旨在提高推理吞吐量，同时保持与现有模型相当或更高的准确率。

2. 长上下文推理能力：在处理长上下文（如128k token）的任务时，模型需要能够有效地处理和生成长序列。Nemotron Nano 2通过特定的训练和压缩策略，使模型能够在单个NVIDIA A10G GPU上进行长上下文推理。

3. 模型压缩与效率：为了在资源受限的硬件上运行，模型需要进行压缩和优化。论文中描述了如何通过Minitron策略对模型进行压缩和蒸馏，以实现高效的推理。

4. 多语言和多领域能力：Nemotron Nano 2在训练过程中使用了多种语言和领域的数据，以提高模型在多语言和多领域任务中的表现。

5. 安全性和对齐：模型在训练过程中还考虑了安全性和对齐问题，以确保模型在生成内容时符合人类的价值观和安全标准。

总的来说，Nemotron Nano 2的目标是提供一个在推理效率和准确率之间取得良好平衡的模型，同时具备处理长上下文和多语言任务的能力，并且在安全性和对齐方面表现出色。

Q: 有哪些相关研究？

A: NVIDIA Nemotron Nano 2: An Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Reasoning Model 这篇论文引用了众多相关研究，这些研究涵盖了语言模型架构设计、预训练方法、对齐策略、模型压缩技术以及推理效率优化等多个领域。以下是一些关键的相关研究：

语言模型架构设计

• Mamba架构：论文基于Mamba架构进行设计，Mamba是一种高效的Transformer变体，通过引入结构化状态空间模型（SSM）来提高模型的推理效率。相关研究包括：
  • Tri Dao和Albert Gu的《Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality》（2024年），提出了Mamba架构的理论基础。
  • Opher Lieber等人的《Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model》（2024年），探索了Mamba架构在语言模型中的应用。

预训练方法

• 预训练数据和策略：论文中详细描述了Nemotron Nano 2的预训练过程，包括使用多种数据源和预训练策略。相关研究包括：
  • Steven Feng等人的《Maximize Your Data’s Potential: Enhancing LLM Accuracy with Two-Phase Pretraining》（2024年），提出了两阶段预训练方法，以提高模型的准确率。
  • Dan Su等人的《Nemotron-CC: Transforming Common Crawl into a refined long-horizon pretraining dataset》（2025年），介绍了如何将Common Crawl数据集转化为高质量的预训练数据。

对齐策略

• 模型对齐：为了使模型更好地符合人类价值观和行为准则，论文采用了多种对齐策略。相关研究包括：
  • Long Ouyang等人的《Training language models to follow instructions with human feedback》（2022年），提出了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法。
  • Zhihong Shao等人的《Deepseekmath: Pushing the limits of mathematical reasoning in open language models》（2024年），探讨了如何通过特定的训练数据和策略提高模型的数学推理能力。

模型压缩技术

• 模型压缩和蒸馏：为了在有限的硬件资源上实现高效的推理，论文采用了模型压缩和知识蒸馏技术。相关研究包括：
  • Saurav Muralidharan等人的《Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation》（2024年），介绍了通过剪枝和知识蒸馏来压缩语言模型的方法。
  • Sharath Turuvekere Sreenivas等人的《LLM Pruning and Distillation in Practice: The Minitron Approach》（2024年），提出了Minitron框架，用于高效地压缩和优化大型语言模型。

推理效率优化

• 推理效率：论文关注于提高模型在长上下文和推理任务中的效率。相关研究包括：
  • Cheng-Ping Hsieh等人的《Ruler: What’s the real context size of your long-context language models?》（2024年），提出了用于评估和提高模型长上下文能力的基准和方法。
  • Akhiad Bercovich等人的《Puzzle: Distillation-Based NAS for Inference-Optimized LLMs》（2024年），探讨了通过神经架构搜索（NAS）来优化模型推理效率的方法。

这些相关研究为NVIDIA Nemotron Nano 2的设计和实现提供了理论基础和技术支持，使其能够在推理效率和准确率之间取得良好的平衡。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: NVIDIA Nemotron Nano 2 通过一系列创新的方法和技术来解决推理吞吐量与准确率平衡的问题，同时确保模型能够处理长上下文和多语言任务，并且在安全性和对齐方面表现出色。以下是论文中提出的主要解决方案：

1. 模型架构设计

• 混合 Mamba-Transformer 架构：Nemotron Nano 2 采用了混合 Mamba-Transformer 架构，其中大部分自注意力层被 Mamba-2 层替换。这种架构设计在保持 Transformer 模型强大表达能力的同时，显著提高了推理速度，尤其是在生成长思考路径时。
  • Mamba 层的优势：Mamba 层通过结构化状态空间模型（SSM）和因果卷积，能够更高效地处理长序列数据，减少了计算复杂度和内存占用。
  • 具体架构：Nemotron-Nano-12B-v2-Base 模型包含 62 层，其中 6 层是自注意力层，28 层是 FFN 层，28 层是 Mamba-2 层。这种混合架构在推理时能够显著提高吞吐量。

2. 预训练方法

• 大规模预训练：Nemotron Nano 2 在 20 万亿 token 上进行了预训练，使用了 FP8 精度和 Warmup-Stable-Decay 学习率调度策略。预训练数据包括多种高质量的英语和多语言数据，以及数学、代码和合成数据。
  • 数据混合和排序：预训练过程中使用了三阶段数据混合策略，逐步增加高质量数据的权重，以提高模型的准确率。
  • 长上下文扩展：为了确保模型能够处理长上下文，Nemotron Nano 2 在预训练的最后阶段进行了长上下文扩展，使用 512k 序列长度的连续预训练，以确保模型能够处理 128k 序列长度的上下文。

3. 对齐策略

• 多阶段对齐：Nemotron Nano 2 通过多阶段对齐策略来提高模型的指令遵循能力和对话能力。
  • 监督微调（SFT）：使用大规模的提示-响应对进行监督微调，覆盖多个领域，包括数学、科学、编码、工具调用和对话。
  • 直接偏好优化（DPO）：通过直接偏好优化来增强模型的工具调用能力。
  • 强化学习从人类反馈（RLHF）：使用基于人类反馈的强化学习来提高模型的对话能力和对齐性。
  • 模型合并：通过模型合并技术，将不同阶段训练的模型进行线性插值，以平衡推理能力和对话能力。

4. 模型压缩技术

• Minitron 策略：为了在单个 NVIDIA A10G GPU 上实现高效的推理，Nemotron Nano 2 采用了 Minitron 策略进行模型压缩和蒸馏。
  • 剪枝：通过剪枝技术减少模型的参数数量，同时保持模型的性能。剪枝包括深度剪枝（减少层数）和宽度剪枝（减少 FFN 隐藏维度和嵌入通道）。
  • 知识蒸馏：使用知识蒸馏技术，将原始模型的知识迁移到压缩后的模型中，以恢复因剪枝而损失的准确率。
  • 多轴搜索：通过多轴搜索策略，探索不同的剪枝组合，以找到在内存约束下性能最优的模型架构。

5. 推理效率优化

• 长上下文推理：Nemotron Nano 2 通过特定的训练和压缩策略，使模型能够在单个 NVIDIA A10G GPU 上进行长上下文（128k 序列长度）推理。
  • 内存优化：通过剪枝和蒸馏，将模型参数从 12B 压缩到 9B，确保模型能够在有限的 GPU 内存中运行。
  • 吞吐量优化：通过优化推理算法和硬件利用，Nemotron Nano 2 在推理时能够实现高达 6× 的吞吐量提升，特别是在长输入和长输出的场景中。

6. 安全性和对齐

• 安全性：Nemotron Nano 2 在训练过程中使用了多种安全数据集，以确保模型生成的内容符合人类的价值观和安全标准。
  • 安全数据集：使用了如 Aegis-AI Content Safety Dataset V2 等数据集，通过生成和筛选安全的提示和响应对来训练模型。
  • 对齐：通过多阶段的对齐策略，确保模型在生成内容时能够遵循人类的指令和价值观。

通过上述方法，Nemotron Nano 2 在推理吞吐量和准确率之间取得了良好的平衡，同时具备处理长上下文和多语言任务的能力，并且在安全性和对齐方面表现出色。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多种实验来评估NVIDIA Nemotron Nano 2模型的性能，这些实验涵盖了模型的准确性、推理吞吐量、多语言能力、长上下文处理能力以及对齐效果等多个方面。以下是一些关键的实验和评估结果：

1. 准确性评估

• 基准测试：Nemotron Nano 2在多个推理和生成任务的基准测试中进行了评估，包括数学问题解决（如AIME-2024、AIME-2025、MATH-500）、科学问题解决（如GPQA-Diamond）、编程能力（如LiveCodeBench、SciCode）、指令遵循（如IFEval）、工具调用（如BFCL v3）、长上下文理解（如RULER @ 128k）以及对话能力（如ArenaHard）。
• 结果：Nemotron Nano 2在这些基准测试中表现出了与现有最先进模型相当或更好的准确性。例如，在AIME-2024中，Nemotron Nano 2的准确率为85.42%，优于Qwen3-8B的75.83%。

2. 推理吞吐量评估

• 吞吐量比较：论文比较了Nemotron Nano 2与Qwen3-8B在不同输入和输出序列长度下的推理吞吐量。特别是在长输入和输出序列（如8k输入/16k输出）的场景下，Nemotron Nano 2显示出高达6×的吞吐量提升。
• 硬件限制：实验还考虑了在单个NVIDIA A10G GPU上的内存限制，Nemotron Nano 2通过模型压缩技术，能够在22 GiB的内存中运行128k序列长度的推理任务。

3. 多语言能力评估

• 多语言基准测试：Nemotron Nano 2在多语言数学（MGSM）和多语言MMLU-Lite基准测试中进行了评估，覆盖了多种语言，如德语、法语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、中文等。
• 结果：Nemotron Nano 2在多语言基准测试中表现出了良好的多语言能力，例如在MGSM的西班牙语测试中，Nemotron Nano 2的准确率为93.20%，优于Qwen3-8B的86.40%。

4. 长上下文处理能力评估

• 长上下文基准测试：使用RULER @ 128k基准测试来评估模型处理长上下文的能力。
• 结果：Nemotron Nano 2在长上下文基准测试中表现出了优异的性能，准确率为83.36%，优于Qwen3-8B的74.13%。

5. 对齐效果评估

• 对齐基准测试：使用ArenaHard基准测试来评估模型的对话能力和对齐效果。
• 结果：Nemotron Nano 2在ArenaHard基准测试中表现出了良好的对话能力，准确率为74%，虽然略低于Qwen3-14B的87.7%，但仍然优于Qwen3-8B的78.4%。

6. 预算控制评估

• 预算控制实验：Nemotron Nano 2允许用户指定模型在生成最终答案前可以使用的思考token数量。实验评估了模型在不同预算限制下的表现，包括准确率和生成内容的格式化程度。
• 结果：实验表明，通过在训练阶段引入截断的推理示例，Nemotron Nano 2在预算控制下能够更好地控制思考token的数量，并且生成的内容格式化程度更高。

这些实验全面评估了Nemotron Nano 2在不同任务和场景下的性能，证明了其在推理吞吐量、准确性、多语言能力、长上下文处理以及对齐效果方面的优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: NVIDIA Nemotron Nano 2 在推理效率和准确率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，以进一步提升模型的性能和应用范围。以下是一些潜在的研究方向：

1. 模型架构优化

• 混合架构的进一步探索：虽然 Mamba-Transformer 架构在 Nemotron Nano 2 中表现出了良好的性能，但仍有改进空间。例如，可以探索其他高效的架构变体，如结合更多的结构化模型（如 SSM）或引入新的注意力机制。
• 动态架构调整：研究动态调整模型架构的方法，以适应不同的任务和输入长度。例如，根据输入的复杂性动态选择使用 Mamba 层或 Transformer 层。

2. 预训练数据和策略

• 更多领域的数据：虽然 Nemotron Nano 2 使用了多种高质量的数据源，但可以进一步扩展到更多领域，如生物医学、金融、法律等，以提高模型在这些领域的表现。
• 数据增强技术：探索更先进的数据增强技术，如数据合成、数据混合等，以进一步提高模型的泛化能力。

3. 对齐和安全性

• 更细粒度的对齐：当前的对齐策略已经取得了良好的效果，但可以进一步探索更细粒度的对齐方法，例如针对特定领域或特定类型的指令进行对齐。
• 安全性评估：虽然 Nemotron Nano 2 在安全性方面进行了评估，但可以进一步扩展到更多类型的攻击和安全威胁，以确保模型在各种情况下都能生成安全的内容。

4. 模型压缩和推理效率

• 更高效的压缩技术：虽然 Minitron 策略在模型压缩方面取得了显著成果，但可以进一步探索更高效的压缩方法，如量化、稀疏化等，以进一步提高模型的推理效率。
• 硬件优化：研究如何更好地利用硬件特性，如 GPU、TPU 等，以进一步提高模型的推理速度。

5. 多语言和跨文化能力

• 跨文化对齐：虽然 Nemotron Nano 2 在多语言能力方面表现良好，但可以进一步探索跨文化的对齐方法，以确保模型在不同文化背景下的表现一致。
• 多语言数据的进一步优化：可以进一步优化多语言数据的收集和处理，以提高模型在多语言任务中的表现。

6. 长上下文处理能力

• 更长的上下文：虽然 Nemotron Nano 2 已经能够处理 128k 的上下文，但可以进一步探索处理更长上下文的方法，例如通过分块处理或引入更高效的注意力机制。
• 上下文理解的深度：研究如何进一步提高模型对长上下文的理解深度，例如通过引入更多的上下文建模技术。

7. 应用和部署

• 实际应用中的性能评估：虽然在基准测试中表现良好，但可以进一步评估模型在实际应用中的性能，例如在对话系统、智能助手等场景中的表现。
• 部署优化：研究如何优化模型的部署，例如通过模型蒸馏、增量更新等技术，以提高模型在实际应用中的效率和可扩展性。

8. 理论研究

• 模型的理论分析：进一步研究 Mamba-Transformer 架构的理论基础，例如其在长序列建模中的优势和局限性。
• 泛化能力的理论分析：研究模型在不同任务和数据分布下的泛化能力，以提供更深入的理论支持。

这些方向不仅可以进一步提升 Nemotron Nano 2 的性能，还可以为未来大型语言模型的研究和开发提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: NVIDIA Nemotron Nano 2 是一个混合 Mamba-Transformer 架构的推理模型，旨在提高推理吞吐量的同时保持高准确率。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 推理效率与准确率的平衡：现有的大型语言模型在处理复杂的推理任务时，通常需要生成大量的思考路径，这导致推理速度较慢。Nemotron Nano 2 通过结合 Mamba 和 Transformer 架构，旨在提高推理吞吐量，同时保持与现有模型相当或更高的准确率。
• 长上下文推理能力：模型需要能够处理长上下文（如 128k token）的任务，Nemotron Nano 2 通过特定的训练和压缩策略，使模型能够在单个 NVIDIA A10G GPU 上进行长上下文推理。
• 模型压缩与效率：为了在资源受限的硬件上运行，模型需要进行压缩和优化。Nemotron Nano 2 通过 Minitron 策略对模型进行压缩和蒸馏，以实现高效的推理。
• 多语言和多领域能力：Nemotron Nano 2 在训练过程中使用了多种语言和领域的数据，以提高模型在多语言和多领域任务中的表现。
• 安全性和对齐：模型在训练过程中还考虑了安全性和对齐问题，以确保模型在生成内容时符合人类的价值观和安全标准。

研究方法

• 混合 Mamba-Transformer 架构：Nemotron Nano 2 采用了混合 Mamba-Transformer 架构，其中大部分自注意力层被 Mamba-2 层替换。这种架构设计在保持 Transformer 模型强大表达能力的同时，显著提高了推理速度，尤其是在生成长思考路径时。
• 大规模预训练：Nemotron Nano 2 在 20 万亿 token 上进行了预训练，使用了 FP8 精度和 Warmup-Stable-Decay 学习率调度策略。预训练数据包括多种高质量的英语和多语言数据，以及数学、代码和合成数据。
• 多阶段对齐：Nemotron Nano 2 通过多阶段对齐策略来提高模型的指令遵循能力和对话能力，包括监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）、强化学习从人类反馈（RLHF）和模型合并。
• 模型压缩技术：Nemotron Nano 2 通过 Minitron 策略进行模型压缩和蒸馏，包括剪枝和知识蒸馏，以实现高效的推理。
• 推理效率优化：Nemotron Nano 2 通过特定的训练和压缩策略，使模型能够在单个 NVIDIA A10G GPU 上进行长上下文（128k 序列长度）推理。

实验结果

• 准确性评估：Nemotron Nano 2 在多个推理和生成任务的基准测试中表现出了与现有最先进模型相当或更好的准确性。例如，在 AIME-2024 中，Nemotron Nano 2 的准确率为 85.42%，优于 Qwen3-8B 的 75.83%。
• 推理吞吐量评估：Nemotron Nano 2 在推理吞吐量方面表现出色，特别是在长输入和输出序列（如 8k 输入/16k 输出）的场景下，显示出高达 6× 的吞吐量提升。
• 多语言能力评估：Nemotron Nano 2 在多语言基准测试中表现出了良好的多语言能力，例如在 MGSM 的西班牙语测试中，Nemotron Nano 2 的准确率为 93.20%，优于 Qwen3-8B 的 86.40%。
• 长上下文处理能力评估：Nemotron Nano 2 在长上下文基准测试中表现出了优异的性能，准确率为 83.36%，优于 Qwen3-8B 的 74.13%。
• 对齐效果评估：Nemotron Nano 2 在 ArenaHard 基准测试中表现出了良好的对话能力，准确率为 74%，虽然略低于 Qwen3-14B 的 87.7%，但仍然优于 Qwen3-8B 的 78.4%。
• 预算控制评估：Nemotron Nano 2 在预算控制实验中表现出了良好的性能，能够根据用户指定的思考 token 数量进行推理，并且生成的内容格式化程度更高。

结论

Nemotron Nano 2 在推理吞吐量和准确率之间取得了良好的平衡，同时具备处理长上下文和多语言任务的能力，并且在安全性和对齐方面表现出色。这些成果为未来大型语言模型的研究和开发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: NVIDIA,:,Aarti Basant,Abhijit Khairnar,Abhijit Paithankar,Abhinav Khattar,Adi Renduchintala,Adithya Renduchintala,Aditya Malte,Akhiad Bercovich,Akshay Hazare,Alejandra Rico,Aleksander Ficek,Alex Kondratenko,Alex Shaposhnikov,Ali Taghibakhshi,Amelia Barton,Ameya Sunil Mahabaleshwarkar,Amy Shen,Andrew Tao,Ann Guan,Anna Shors,Anubhav Mandarwal,Arham Mehta,Arun Venkatesan,Ashton Sharabiani,Ashwath Aithal,Ashwin Poojary,Ayush Dattagupta,Balaram Buddharaju,Banghua Zhu,Barnaby Simkin,Bilal Kartal,Bita Darvish Rouhani,Bobby Chen,Boris Ginsburg,Brandon Norick,Brian Yu,Bryan Catanzaro,Charles Wang,Charlie Truong,Chetan Mungekar,Chintan Patel,Chris Alexiuk,Christian Munley,Christopher Parisien,Dan Su,Daniel Afrimi,Daniel Korzekwa,Daniel Rohrer,Daria Gitman,David Mosallanezhad,Deepak Narayanan,Dima Rekesh,Dina Yared,Dmytro Pykhtar,Dong Ahn,Duncan Riach,Eileen Long,Elliott Ning,Eric Chung,Erick Galinkin,Evelina Bakhturina,Gargi Prasad,Gerald Shen,Haim Elisha,Harsh Sharma,Hayley Ross,Helen Ngo,Herman Sahota,Hexin Wang,Hoo Chang Shin,Hua Huang,Iain Cunningham,Igor Gitman,Ivan Moshkov,Jaehun Jung,Jan Kautz,Jane Polak Scowcroft,Jared Casper,Jimmy Zhang,Jinze Xue,Jocelyn Huang,Joey Conway,John Kamalu,Jonathan Cohen,Joseph Jennings,Julien Veron Vialard,Junkeun Yi,Jupinder Parmar,Kari Briski,Katherine Cheung,Katherine Luna,Keith Wyss,Keshav Santhanam,Kezhi Kong,Krzysztof Pawelec,Kumar Anik,Kunlun Li,Kushan Ahmadian,Lawrence McAfee,Laya Sleiman,Leon Derczynski,Luis Vega,Maer Rodrigues de Melo,Makesh Narsimhan Sreedhar,Marcin Chochowski,Mark Cai,Markus Kliegl,Marta Stepniewska-Dziubinska,Matvei Novikov,Mehrzad Samadi,Meredith Price,Meriem Boubdir,Michael Boone,Michael Evans,Michal Bien,Michal Zawalski,Miguel Martinez,Mike Chrzanowski,Mohammad Shoeybi,Mostofa Patwary,Namit Dhameja,Nave Assaf,Negar Habibi,Nidhi Bhatia,Nikki Pope,Nima Tajbakhsh,Nirmal Kumar Juluru,Oleg Rybakov,Oleksii Hrinchuk,Oleksii Kuchaiev,Oluwatobi Olabiyi,Pablo Ribalta,Padmavathy Subramanian,Parth Chadha,Pavlo Molchanov,Peter Dykas,Peter Jin,Piotr Bialecki,Piotr Januszewski,Pradeep Thalasta,Prashant Gaikwad,Prasoon Varshney,Pritam Gundecha,Przemek Tredak,Rabeeh Karimi Mahabadi,Rajen Patel,Ran El-Yaniv,Ranjit Rajan,Ria Cheruvu,Rima Shahbazyan,Ritika Borkar,Ritu Gala,Roger Waleffe,Ruoxi Zhang,Russell J. Hewett,Ryan Prenger,Sahil Jain,Samuel Kriman,Sanjeev Satheesh,Saori Kaji,Sarah Yurick,Saurav Muralidharan,Sean Narenthiran,Seonmyeong Bak,Sepehr Sameni,Seungju Han,Shanmugam Ramasamy,Shaona Ghosh,Sharath Turuvekere Sreenivas,Shelby Thomas,Shizhe Diao,Shreya Gopal,Shrimai Prabhumoye,Shubham Toshniwal,Shuoyang Ding,Siddharth Singh,Siddhartha Jain,Somshubra Majumdar,Stefania Alborghetti,Syeda Nahida Akter,Terry Kong,Tim Moon,Tomasz Hliwiak,Tomer Asida,Tony Wang,Twinkle Vashishth,Tyler Poon,Udi Karpas,Vahid Noroozi,Venkat Srinivasan,Vijay Korthikanti,Vikram Fugro,Vineeth Kalluru,Vitaly Kurin,Vitaly Lavrukhin,Wasi Uddin Ahmad,Wei Du,Wonmin Byeon,Ximing Lu,Xin Dong,Yashaswi Karnati,Yejin Choi,Yian Zhang,Ying Lin,Yonggan Fu,Yoshi Suhara,Zhen Dong,Zhiyu Li,Zhongbo Zhu,Zijia Chen

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14444.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14444

Arxiv ID: 2508.14444

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14444

Published: 2025-08-20T06:00:57Z

Updated: 2025-08-20T06:00:57.000Z

---

10. RynnEC: Bringing MLLMs into Embodied World

We introduce RynnEC, a video multimodal large language model designed for embodied cognition. Built upon a general-purpose vision-language foundation model, RynnEC incorporates a region encoder and a mask decoder, enabling flexible region-level video interaction. Despite its compact architecture, RynnEC achieves state-of-the-art performance in object property understanding, object segmentation, and spatial reasoning. Conceptually, it offers a region-centric video paradigm for the brain of embodied agents, providing fine-grained perception of the physical world and enabling more precise interactions. To mitigate the scarcity of annotated 3D datasets, we propose an egocentric video based pipeline for generating embodied cognition data. Furthermore, we introduce RynnEC-Bench, a region-centered benchmark for evaluating embodied cognitive capabilities. We anticipate that RynnEC will advance the development of general-purpose cognitive cores for embodied agents and facilitate generalization across diverse embodied tasks. The code, model checkpoints, and benchmark are available at: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnEC

中文摘要

我们介绍RynnEC，一个为具身认知设计的视频多模态大型语言模型。RynnEC基于通用视觉-语言基础模型，结合了区域编码器和掩码解码器，实现了灵活的区域级视频交互。尽管结构紧凑，RynnEC在物体属性理解、物体分割和空间推理方面实现了最先进的性能。在概念上，它为具身代理的大脑提供了一种以区域为中心的视频范式，提供了对物理世界的细粒度感知，并使更精确的交互成为可能。为了缓解注释过的3D数据集的稀缺性，我们提出了一种基于自我中心的视频生成具身认知数据的管道。此外，我们还推出了RynnEC-Bench，一个以区域为中心的基准测试，用于评估具身认知能力。我们预计RynnEC将推动通用认知核心的发展，促进在多种具身任务中的泛化。代码、模型检查点和基准测试可在：https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnEC获得。

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增强多模态大语言模型（MLLMs）在具身认知（embodied cognition）任务中的表现，特别是在理解和交互物理世界方面。具体来说，论文提出了一个名为 RynnEC 的视频多模态大语言模型，旨在解决以下三个主要问题：

1. 缺乏灵活的视觉交互：在复杂的具身场景中，仅依靠文本交互容易产生歧义或模糊性。直接的视觉交互参考（如掩码或点）可以更准确地索引场景中的实体，从而促进更精确的任务执行。

2. 对物体的详细理解不足：在任务执行过程中，物体通常是最小的操作单元，因此对物体的全面和详细理解至关重要。例如，识别窗户上的窗格数量对于确定需要多少窗贴是必要的。

3. 缺乏基于视频的连贯空间意识：人类的空间认知来自于连续的视觉感知。当前的方法主要集中在单个或离散的图像上，缺乏在高连续性视频中进行空间理解的能力。例如，推断泰迪熊和枕头之间的绝对距离需要从整个视频中推导出的空间尺度概念。

为了解决这些问题，论文提出了 RynnEC 模型，它通过在视频理解模型中引入区域编码器和掩码解码器，实现了对物体和空间的细粒度理解。此外，论文还提出了一个基于第一人称视频的数据生成流程，用于生成具身认知数据，并引入了一个以区域为中心的基准测试 RynnEC-Bench，用于评估具身认知能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与 RynnEC 相关的研究工作，这些工作主要集中在以下几个方面：

MLLMs for Video Understanding

• 早期的 MLLMs：主要依赖于稀疏采样和简单的连接器（如 MLPs 和 Q-Formers）来整合视觉表示与大型语言模型。例如：
  • [33] 和 [2] 使用 MLPs 进行简单的视觉与语言连接。
  • [78] 和 [28] 使用 Q-Formers 来整合视觉和语言信息。
• 长视频理解：为了处理长视频，[81] 直接扩展了语言模型的上下文窗口，而 [83] 引入了空间和时间维度的池化操作来减少视频 token 的数量。
• 细粒度理解：一些研究（如 VideoRefer [75]、DAM [32] 和 PAM [35]）使用区域级特征编码器，使视频 MLLMs 能够接受掩码输入并理解掩码内物体的语义特征。这些模型在高级语义捕捉和时间建模方面表现出色，但在以自我为中心的具身场景中缺乏对物理世界的强大理解。

Embodied Scene Understanding Benchmarks

• OpenEQA [41] 和 IndustryEQA [30]：分别关注家庭和工业环境中的关键能力，并手动设计开放词汇问题。
• VSI-Bench [69]：专注于评估 MLLMs 的空间认知能力。
• STI-Bench [31]：引入了更复杂的运动学问题（例如速度）。
• ECBench [13]：系统地将具身认知能力分为静态环境、动态环境和克服幻觉，提供了涵盖 30 个子能力的全面评估。

Improving MLLMs for Embodied Cognition

• GPT4Scene [49]：通过在视频帧之间显式添加实例标记来提高 MLLMs 对全局场景的一致理解。
• SAT [53]：在模拟环境中探索多帧动态空间推理。
• Spatial-MLLM [61]、Multi-SpatialMLLM [64] 和 SpaceR [47]：利用带有详细注释的 3D 数据集（例如 ScanNet [70]）构建 VSI-Bench 中介绍的一系列空间智能任务。

这些相关研究为 RynnEC 的开发提供了基础，并指出了当前 MLLMs 在具身认知任务中的局限性。RynnEC 通过引入区域编码器和掩码解码器，以及提出基于第一人称视频的数据生成流程和评估基准，旨在克服这些局限性，提升 MLLMs 在具身场景中的表现。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键步骤来解决多模态大语言模型（MLLMs）在具身认知任务中的表现问题：

1. 提出 RynnEC 模型

RynnEC 是一个专门针对具身认知任务设计的视频多模态大语言模型。它基于一个通用的视觉-语言基础模型，并引入了区域编码器和掩码解码器，以实现灵活的区域级视频交互。这种设计使得 RynnEC 能够进行精确的实例级理解和定位。

2. 数据生成流程

为了解决具身认知数据稀缺的问题，论文提出了一种基于第一人称视频的数据生成流程。这个流程包括以下几个步骤：

• 视频收集和实例分割：从 200 多个家庭中收集了超过 20,000 个第一人称视频，并进行实例分割，生成了 114 万个视频实例掩码。
• 对象 QA 生成：通过人类在环的流式生成方法，构建了各种对象认知 QA 对。
• 空间 QA 生成：利用单目密集 3D 重建方法和多种问题模板，生成空间认知任务 QA 对。

3. RynnEC-Bench 基准测试

为了评估 MLLMs 在具身认知任务中的表现，论文提出了 RynnEC-Bench，这是一个以区域为中心的基准测试，涵盖了对象认知和空间认知的 22 个任务。RynnEC-Bench 从对象属性认知、引用对象分割、自我中心空间认知和世界中心空间认知等多个维度对模型进行评估。

4. 模型架构

RynnEC 的架构包括三个核心组件：

• 基础视觉-语言模型：使用 VideoLLaMA3-Image 作为基础模型，包含视觉编码器、投影器和大型语言模型（LLM）。
• 区域编码器：用于特定对象的表示，帮助模型在训练时进行更精确的跨模态对齐，并在推理时支持直观的细粒度用户交互。
• 掩码解码器：基于 SAM2 架构，用于视频分割任务，使模型能够生成与指令对应的视觉区域掩码。

5. 训练和推理

RynnEC 采用了一个四阶段的训练流程，逐步增强模型的细粒度对象中心理解能力：

1. 掩码对齐：通过大规模的对象级标题数据集，训练模型关注区域特定的 token。
2. 对象理解：丰富模型对对象属性（如颜色、形状、材质、大小和功能属性）的理解。
3. 空间理解：使模型能够理解和推理场景中对象的相对位置和配置。
4. 引用分割：整合掩码解码器模块，使模型具备细粒度的引用分割能力。

6. 实验和评估

论文通过在 RynnEC-Bench 上的广泛实验，展示了 RynnEC 在具身认知任务中的表现。实验结果表明，RynnEC 在对象认知和空间认知任务中均优于现有的通用和特定任务的 MLLMs。此外，论文还探讨了 RynnEC 在长距离任务中的潜力，展示了其在复杂环境中协助机器人完成任务的能力。

通过这些方法，RynnEC 不仅提高了 MLLMs 在具身认知任务中的表现，还为具身智能的发展提供了一个新的研究方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来评估 RynnEC 模型在具身认知任务中的表现。实验主要集中在以下几个方面：

1. RynnEC-Bench 上的评估

RynnEC-Bench 是一个专门设计的基准测试，用于评估 MLLMs 在具身认知任务中的表现。它涵盖了对象认知和空间认知的 22 个任务。实验结果如下：

对象认知

• 对象属性认知：评估模型对对象的各种属性（如颜色、形状、材质、大小、功能等）的理解能力。
• 引用对象分割：评估模型根据自然语言描述分割特定对象的能力，分为直接引用和情境引用两种类型。

空间认知

• 自我中心空间认知：评估模型对自身与环境之间空间关系的意识，包括过去、现在和未来的空间推理能力。
• 世界中心空间认知：评估模型对物理世界 3D 布局和尺度的理解，包括大小、距离和位置关系。

2. 与其他 MLLMs 的比较

论文将 RynnEC 与其他几类 MLLMs 进行了比较，包括：

• 通用 MLLMs：如 GPT-4o [46]、Genimi-2.5 Pro [12] 等。
• 开源通用 MLLMs：如 VideoLLaMA3-7B [76]、InternVL3-78B [87] 等。
• 对象级 MLLMs：如 DAM-3B [32]、VideoRefer-VL3-7B [75] 等。
• 引用视频对象分割 MLLMs：如 Sa2VA-4B [72]、VideoGlaMM-4B [43] 等。
• 具身 MLLMs：如 RoboBrain-2.0-32B [57] 等。

主要结果

• RynnEC 在 RynnEC-Bench 上的整体表现优于所有其他模型，包括领先的专有模型 Gemini-2.5 Pro [12]。
• RynnEC 在对象认知任务中取得了 61.4 的分数，在空间认知任务中取得了 54.5 的分数，显著高于其他模型。
• RynnEC 的 2B 参数版本在保持较低推理延迟的同时，性能仅下降了不到 2 个百分点，适合在资源受限的设备上部署。

3. VSI-Bench 上的评估

为了评估 RynnEC 的泛化能力，论文还在 VSI-Bench [69] 上进行了实验。VSI-Bench 是一个纯文本的空间智能基准测试，涵盖了多个空间认知能力维度。

主要结果

• RynnEC-7B 在 VSI-Bench 上的表现优于其基础模型 VideoLLaMA3-7B [76]，在几乎所有能力维度上都有显著提升。
• RynnEC 在路线规划任务上的表现尤其突出，尽管该任务在训练中并未包含，这表明 RynnEC 的导航性能受到基础空间感知能力的限制。

4. 数据可扩展性分析

为了验证数据量对模型性能的影响，论文进行了数据可扩展性分析。实验结果表明，随着数据量的增加，模型在所有任务上的性能都有所提升，但随着数据量的进一步增加，边际收益逐渐减少。

5. 具身应用

论文还展示了 RynnEC 在复杂环境中协助机器人完成长距离任务的潜力。通过两个实际任务，论文展示了 RynnEC 在以下方面的表现：

• 细粒度对象定位和理解：帮助机器人快速识别目标对象并评估其状态。
• 方向和距离感知：提高导航效率和精度。
• 空间尺度估计：使机器人能够进行更精细的操作。
• 计数能力：帮助完成需要数学推理的任务。

6. 定性评估

论文还提供了 RynnEC 在不同任务中的定性评估示例，展示了模型在对象属性认知、引用对象分割、轨迹回顾、自我中心方向、自我中心距离、运动想象、空间想象、对象大小、对象高度、对象距离、绝对位置和相对位置等方面的能力。

通过这些实验，论文全面展示了 RynnEC 在具身认知任务中的优越性能，并验证了其在实际应用中的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 RynnEC，一个在具身认知任务中表现出色的视频多模态大语言模型。尽管 RynnEC 在许多方面取得了显著的成果，但仍有几个方向可以进一步探索和改进：

1. 增强推理能力

• 联合推理：目前，RynnEC 在处理复杂的具身任务时，虽然具备多种能力，但这些能力之间的协同作用尚未充分发挥。未来可以探索如何更有效地整合 RynnEC 的不同能力，以实现联合推理，从而解决更高层次的具身问题。
• 多步推理：在复杂的具身任务中，往往需要多步推理来完成。例如，在执行一系列任务时，模型需要根据当前状态和目标，逐步规划和调整行动。增强 RynnEC 的多步推理能力，使其能够更好地处理这种复杂性。

2. 统一感知与规划框架

• 感知与规划的融合：当前的具身智能研究中，感知和规划通常是分开处理的。RynnEC 可以进一步发展，将感知和规划能力融合到一个统一的框架中，形成一个闭环的具身系统。这样可以使机器人在感知环境的同时，实时调整规划，提高任务执行的效率和灵活性。
• 动态环境适应：在动态环境中，机器人需要能够实时感知环境变化并调整规划。增强 RynnEC 对动态环境的适应能力，使其能够在变化的环境中保持高效的感知和规划能力。

3. 数据多样性和规模

• 数据多样性：尽管 RynnEC 的数据生成流程已经能够生成大量的具身认知数据，但数据的多样性仍有待提高。增加数据的多样性，包括不同的场景、任务类型和环境条件，可以进一步提升模型的泛化能力。
• 数据规模扩展：进一步扩大数据规模，以支持更复杂的任务和更精细的模型训练。虽然论文已经展示了数据量增加对性能的积极影响，但如何在数据规模扩大时保持高效的训练和推理仍然是一个挑战。

4. 模型优化和效率

• 模型压缩：尽管 RynnEC 的 2B 参数版本已经能够在资源受限的设备上运行，但进一步的模型压缩和优化可以使其更适合在实际的机器人系统中部署。探索更高效的模型架构和训练方法，以在保持性能的同时减少计算资源的消耗。
• 推理效率：提高模型的推理效率，特别是在实时任务中。这包括优化模型的计算流程、减少推理延迟以及提高模型对实时数据的响应速度。

5. 跨模态和多模态融合

• 跨模态学习：RynnEC 目前主要依赖于视频输入，但具身任务中还涉及其他模态，如音频、触觉等。探索如何将这些模态与视频输入更好地融合，以提供更全面的环境感知。
• 多模态交互：研究如何使模型能够更好地理解和生成多模态交互，例如在与人类协作时，模型需要能够理解和生成包含多种模态的指令和反馈。

6. 具身任务的复杂性

• 复杂任务的泛化：目前 RynnEC 在一些特定任务上表现出色，但在面对更复杂的、未见过的任务时，其泛化能力仍有待提高。进一步研究如何使模型能够更好地泛化到新的任务和环境中。
• 长期任务规划：在长期任务中，机器人需要能够进行更长时间的规划和决策。增强 RynnEC 的长期任务规划能力，使其能够处理更复杂的任务序列和长期目标。

7. 具身认知的理论基础

• 认知科学的结合：将认知科学的理论和研究成果与 RynnEC 的设计相结合，以更好地模拟人类的具身认知过程。这可能包括对人类认知机制的深入研究，以及如何将这些机制应用到模型中。
• 具身认知的评估标准：进一步完善具身认知的评估标准，使其能够更全面地反映模型在实际应用中的表现。这包括开发新的评估指标和任务，以更好地评估模型的具身认知能力。

通过这些进一步的探索和改进，RynnEC 可以在具身智能领域发挥更大的作用，为机器人在复杂环境中的自主操作和交互提供更强大的支持。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了 RynnEC，这是一个专为具身认知设计的视频多模态大语言模型（MLLM）。RynnEC 在紧凑的架构下，通过引入区域编码器和掩码解码器，实现了对视频中对象和空间的细粒度理解和交互。该模型在对象属性理解、对象分割和空间推理等任务上达到了最先进的性能水平。以下是论文的主要内容总结：

背景知识

• 具身认知需求：当前的主流 MLLMs 在处理具身任务时存在局限性，如缺乏灵活的视觉交互、对物体的详细理解不足以及缺乏基于视频的连贯空间意识。
• 数据稀缺问题：具身认知模型的发展受限于第一人称视频和高质量注释的稀缺。

研究方法

• RynnEC 架构：基于 VideoLLaMA3，RynnEC 包含一个视觉编码器、一个区域编码器和一个掩码解码器，以支持灵活的区域级视频交互。
• 数据生成流程：提出了一种基于第一人称 RGB 视频的数据生成流程，将视频实例分割与对象和空间认知 QA 对的生成相结合，以缓解 3D 数据集稀缺的问题。
• RynnEC-Bench：构建了一个包含 22 个任务的区域中心基准测试，用于评估具身认知能力。

实验

• RynnEC-Bench 评估：RynnEC 在 RynnEC-Bench 上的表现优于多种通用和特定任务的 MLLMs，显示出其在具身认知任务中的优越性能。
• VSI-Bench 评估：RynnEC 在 VSI-Bench 上也表现出色，证明了其空间认知能力的泛化性。
• 数据可扩展性分析：随着数据量的增加，RynnEC 的性能稳步提升，但随着数据量的进一步增加，边际收益逐渐减少。
• 具身应用：RynnEC 展示了在复杂环境中协助机器人完成长距离任务的潜力，包括细粒度对象定位、方向和距离感知、空间尺度估计以及计数能力。

关键结论

• 性能优势：RynnEC 在具身认知任务中表现出色，尤其是在对象认知和空间认知方面，优于现有的 MLLMs。
• 模型泛化：RynnEC 在未见过的任务和环境中也展现出良好的泛化能力。
• 数据生成流程的有效性：基于 RGB 视频的数据生成流程能够产生高质量的具身认知数据，为模型训练提供了有效的支持。
• 具身应用潜力：RynnEC 有潜力在实际的机器人系统中部署，协助机器人完成复杂的具身任务。

未来工作

• 增强推理能力：进一步整合 RynnEC 的多种能力，以实现更复杂的具身任务推理。
• 统一感知与规划框架：将感知和规划能力融合到一个统一的框架中，形成闭环的具身系统。
• 数据多样性和规模：增加数据的多样性和规模，以进一步提升模型的泛化能力。
• 模型优化和效率：优化模型架构和训练方法，提高模型的推理效率，使其更适合在资源受限的设备上部署。

RynnEC 的提出为具身智能领域的发展提供了一个新的方向，特别是在提升机器人对物理世界的理解和交互能力方面。

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: Ronghao Dang,Yuqian Yuan,Yunxuan Mao,Kehan Li,Jiangpin Liu,Zhikai Wang,Xin Li,Fan Wang,Deli Zhao

Categories: cs.CV,cs.AI,cs.RO

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14160.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14160

Arxiv ID: 2508.14160

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14160

Published: 2025-08-19T18:00:01Z

Updated: 2025-08-19T18:00:01.000Z

---

11. Virtuous Machines: Towards Artificial General Science

Artificial intelligence systems are transforming scientific discovery by accelerating specific research tasks, from protein structure prediction to materials design, yet remain confined to narrow domains requiring substantial human oversight. The exponential growth of scientific literature and increasing domain specialisation constrain researchers’ capacity to synthesise knowledge across disciplines and develop unifying theories, motivating exploration of more general-purpose AI systems for science. Here we show that a domain-agnostic, agentic AI system can independently navigate the scientific workflow - from hypothesis generation through data collection to manuscript preparation. The system autonomously designed and executed three psychological studies on visual working memory, mental rotation, and imagery vividness, executed one new online data collection with 288 participants, developed analysis pipelines through 8-hour+ continuous coding sessions, and produced completed manuscripts. The results demonstrate the capability of AI scientific discovery pipelines to conduct non-trivial research with theoretical reasoning and methodological rigour comparable to experienced researchers, though with limitations in conceptual nuance and theoretical interpretation. This is a step toward embodied AI that can test hypotheses through real-world experiments, accelerating discovery by autonomously exploring regions of scientific space that human cognitive and resource constraints might otherwise leave unexplored. It raises important questions about the nature of scientific understanding and the attribution of scientific credit.

中文摘要

人工智能系统正在通过加速特定研究任务（从蛋白质结构预测到材料设计）来改变科学发现，但仍然局限于需要大量人类监督的狭窄领域。科学文献的指数增长和日益专门化的领域限制了研究人员在跨学科知识综合和发展统一理论的能力，这激励了对更通用科学人工智能系统的探索。在这里，我们展示了一种领域无关的、主动的人工智能系统能够独立地导航科学工作流程——从假设生成到数据收集再到手稿准备。该系统自主设计并执行了三项关于视觉工作记忆、心理旋转和意象生动性的心理研究，进行了一项包含288名参与者的新在线数据收集，通过超过8小时的持续编码会话开发了分析流程，并生成了完整的手稿。结果表明，人工智能科学发现管道能够进行非平凡的研究，具有理论推理和方法论严谨性，可与经验丰富的研究人员相媲美，尽管在概念细微差别和理论解释方面存在局限性。这是向具身人工智能迈出的一步，能够通过现实世界实验检验假设，加速通过自动探索科学空间的区域来进行发现，而这些区域可能会因人类认知和资源限制而未被探索。它提出了关于科学理解的性质和科学信用归属的重要问题。

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核心问题是：如何利用人工智能（AI）系统实现从假设生成到数据收集、分析，再到研究报告撰写的全流程自动化科学发现。具体来说，论文探索了以下几个关键问题：

1. AI系统的自主性：能否开发出一个能够在科学工作流程中完全自主导航的AI系统，从假设生成到实验设计、数据收集、数据分析，最终生成完整的科学报告，而无需人类的大量干预？

2. 跨学科知识整合：在科学文献呈指数增长且领域日益专业化的情况下，AI系统是否能够跨越学科界限，整合不同领域的知识，提出具有理论意义和方法论严谨性的研究问题？

3. 实验验证能力：AI系统是否能够设计并执行真实的实验，收集和分析现实世界的数据，以验证其生成的假设？这一步骤对于将AI从纯粹的计算模拟扩展到能够进行实际科学实验的“具身AI”至关重要。

4. 科学理解的本质：AI系统在没有人类理解的情况下，是否能够产生有效的科学知识？这引发了关于科学理解本质的哲学讨论，以及AI在科学知识创造中的角色。

5. 科学信用归属：当AI系统能够独立进行科学研究时，如何确定科学发现的归属和责任？这涉及到伦理和学术规范的问题。

论文通过实现一个能够独立完成心理学实验（包括视觉工作记忆、心理旋转和意象生动性）的AI系统，展示了AI在科学发现中的潜力，并探讨了上述问题。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与人工智能在科学研究中应用相关的研究，这些研究为本文的研究提供了理论基础和技术支持。以下是一些关键的相关研究：

人工智能在科学发现中的应用

• AlphaFold：DeepMind的AlphaFold项目通过深度学习技术实现了蛋白质结构的高精度预测，显著加速了生物化学领域的研究[^17^]。
• 化学实验自动化：一些研究展示了AI在化学实验中的应用，如自动化化学实验任务，包括物理混合试剂和观察结果[^50^][^51^]。
• 材料科学中的AI：AI在材料科学中的应用包括通过计算方法加速新材料的发现[^18^][^19^][^20^]。
• 数学和算法开发：AI在数学定理证明和算法开发中的应用也取得了显著进展[^21^][^22^][^23^]。

大语言模型（LLM）和自主智能体

• 大型语言模型（LLM）：现代的LLM，如OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude，展示了在多个领域进行广泛推理和科学话语流利性的能力[^27^][^28^][^29^][^30^]。
• 自主智能体框架：这些框架将LLM集成到能够进行目标导向规划、工具使用和环境反馈的自主架构中[^31^]。

自动化科学发现的早期尝试

• AI科学家：早期的AI科学家项目展示了从概念到手稿的完整机器学习研究自动化[^38^]，其中一些文章甚至通过了同行评审[^40^]。
• 虚拟实验室：一些研究展示了在虚拟环境中进行自动化研究的能力，如在化学和生物学中的应用[^42^][^43^][^44^]。

具身AI和实验验证

• 具身AI：具身AI的概念强调了将感知、行动和推理集成到能够在环境中提供直接反馈的智能体中的重要性[^47^][^48^][^49^]。
• 机器人化学家：一些研究展示了机器人化学家能够进行物理实验，如混合试剂和观察结果[^35^]。

计算方法和理论基础

• 混沌理论和计算原理：早期的理论工作为复杂科学问题的算法处理奠定了基础[^13^][^14^]。
• 多智能体系统：多智能体系统的研究为AI在复杂任务中的协作和分工提供了理论支持[^59^][^60^]。

这些相关研究为本文提出的AI科学发现系统提供了坚实的基础，并展示了AI在科学研究中的潜力和挑战。通过整合这些领域的技术进展，本文的系统能够实现从假设生成到实验验证的全流程自动化，为未来的科学研究提供了新的可能性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过开发一个能够独立完成科学工作流程的AI系统来解决这些问题，具体方法如下：

1. 构建一个领域无关的、具身的AI系统

• 系统架构：该系统采用分层多智能体架构，由一个主智能体协调多个子智能体，每个子智能体负责科学工作流程中的一个特定阶段，如假设生成、实验设计、数据收集、数据分析、结果解释和报告撰写[^59^]。
• 具身AI：系统整合了感知、行动和推理能力，使其能够通过在线平台与人类互动，甚至操纵机器人肢体进行物理实验[^47^][^49^]。

2. 实现从假设生成到报告撰写的全流程自动化

• 假设生成：系统利用大型语言模型（LLM）的广泛知识和推理能力，生成新的研究假设[^27^][^28^][^29^][^30^]。
• 实验设计与执行：系统能够设计实验方案，并通过在线平台或机器人设备执行实验[^35^][^50^][^51^]。
• 数据收集与分析：系统收集实验数据，并使用统计方法进行分析，生成分析结果[^38^][^40^]。
• 报告撰写：系统根据实验结果撰写完整的科学报告，包括背景、方法、结果和讨论[^38^][^40^]。

3. 验证系统的有效性

• 实验验证：系统在认知科学领域进行了验证，成功设计并执行了三个心理学实验，包括视觉工作记忆、心理旋转和意象生动性实验[^52^][^53^][^54^]。
• 数据收集：系统通过在线平台收集了288名参与者的实验数据[^52^]。
• 数据分析与报告：系统开发了分析流程，生成了完整的科学报告[^38^][^40^]。

4. 解决科学理解的本质问题

• 理论与实践结合：系统通过实际实验验证了其生成的假设，展示了AI在没有人类理解的情况下也能产生有效的科学知识[^47^][^49^]。
• 哲学讨论：论文探讨了AI在科学知识创造中的角色，提出了关于科学理解本质的新观点[^150^][^151^][^152^]。

5. 解决科学信用归属问题

• 伦理和责任：论文讨论了AI在科学研究中的伦理问题，包括科学信用的归属和责任的界定[^144^][^148^]。
• 透明度和可重复性：系统通过记录所有实验步骤和分析过程，确保研究的透明度和可重复性[^127^][^128^][^129^]。

6. 技术实现

• 动态记忆系统：系统采用了动态检索增强生成（d-RAG）系统，以支持跨任务的长期记忆和知识整合[^91^]。
• 多模型协作：系统利用多个前沿LLM模型的组合，提高了系统的鲁棒性和性能[^97^]。
• 安全措施：系统集成了多种安全措施，确保在无人监督的情况下稳定运行[^132^]。

通过这些方法，论文展示了AI系统在科学发现中的潜力，为未来的科学研究提供了新的工具和方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中描述了三个独立的心理学实验，这些实验由AI系统自主设计、执行、分析并撰写报告。以下是每个实验的详细信息：

实验1：视觉工作记忆精度与心理旋转性能的独立性

• 研究问题：视觉工作记忆（VWM）精度和心理旋转任务性能是否共享表征约束？即，个体在视觉工作记忆任务中的表现是否与心理旋转任务中的表现相关？
• 实验设计：实验采用2×2的被试内设计，操纵了视觉工作记忆任务的集合大小（2个项目 vs 4个项目）和延迟时间（1000ms vs 4000ms），以及心理旋转任务的旋转角度（0°、50°、100°、150°）。
• 实验过程：参与者首先完成视觉工作记忆任务，然后完成心理旋转任务，最后填写视觉意象生动性问卷（VVIQ2）。
• 结果：实验结果表明，视觉工作记忆精度和心理旋转性能之间没有显著相关性，这与资源共享理论的预测不符。此外，视觉意象生动性也没有调节这两种任务之间的关系。
• 结论：这些发现挑战了视觉工作记忆和心理旋转任务共享表征约束的理论，表明这些认知领域可能比之前认为的更加独立。

实验2：意象生动性对视觉工作记忆和心理旋转任务中序列依赖的影响

• 研究问题：个体的视觉意象生动性是否影响视觉工作记忆和心理旋转任务中的序列依赖效应？即，意象生动性较强的个体是否在这些任务中表现出更强的序列依赖？
• 实验设计：实验同样采用2×2的被试内设计，与实验1相同，但在分析中特别关注意象生动性对序列依赖效应的调节作用。
• 实验过程：参与者完成视觉工作记忆任务和心理旋转任务，同时填写视觉意象生动性问卷（VVIQ2）。
• 结果：实验结果表明，意象生动性并不影响视觉工作记忆任务中的序列依赖效应，也不影响心理旋转任务中的序列依赖效应。
• 结论：这些发现挑战了意象和感知依赖于共同处理机制的理论，表明意象生动性可能与这些任务中的序列依赖效应无关。

实验3：视觉工作记忆精度对空间推理能力的预测

• 研究问题：视觉工作记忆精度是否预测更广泛的空间推理能力？即，视觉工作记忆任务中的表现是否与空间推理任务中的表现相关？
• 实验设计：实验采用被试内设计，参与者完成视觉工作记忆任务和心理旋转任务，同时填写视觉意象生动性问卷（VVIQ2）。
• 实验过程：参与者首先完成视觉工作记忆任务，然后完成心理旋转任务，最后填写视觉意象生动性问卷（VVIQ2）。
• 结果：实验结果表明，视觉工作记忆精度与心理旋转任务中的表现之间几乎没有相关性，这表明视觉工作记忆精度可能不是空间推理能力的良好预测指标。
• 结论：这些发现表明，视觉工作记忆精度与空间推理能力之间的关系可能比之前认为的更加复杂，需要进一步研究以确定两者之间的真正关系。

总结

这三个实验共同展示了AI系统在设计、执行、分析和报告心理学实验方面的能力。实验结果不仅验证了AI系统的有效性，还为视觉工作记忆、心理旋转和意象生动性之间的关系提供了新的见解。这些实验的成功执行标志着AI在科学研究中的一个重要里程碑，为未来的AI辅助科学研究提供了新的可能性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个具有里程碑意义的AI科学发现系统，展示了AI在科学研究中的潜力。尽管取得了显著进展，但仍有许多可以进一步探索的方向，以推动这一领域的发展。以下是一些潜在的研究方向：

1. 扩展到其他科学领域

• 跨学科应用：目前的系统在认知科学领域进行了验证，未来可以扩展到其他科学领域，如生物学、化学、物理学和医学。这需要开发和整合特定领域的工具和方法[^57^][^58^]。
• 多领域综合研究：探索AI系统在跨学科研究中的应用，例如结合生物学和物理学来研究生物物理现象，或结合心理学和神经科学来研究认知神经机制[^12^]。

2. 增强理论生成和解释能力

• 理论创新：目前的系统在理论生成方面仍依赖于现有的科学知识和文献。未来可以探索如何使系统能够提出更具创新性的理论，而不仅仅是基于现有知识的扩展[^32^][^33^][^34^]。
• 理论验证和修正：开发机制，使系统能够根据实验结果自动修正和完善理论，而不仅仅是验证现有理论[^46^]。

3. 提高实验设计和执行的复杂性

• 复杂实验设计：目前的实验设计相对简单，未来可以探索更复杂的实验设计，包括多因素交互、长期纵向研究和多条件实验[^35^][^36^][^37^]。
• 物理实验自动化：进一步发展物理实验的自动化能力，使系统能够操作更复杂的实验设备，如机器人手臂、显微镜和光谱仪[^50^][^51^]。

4. 增强数据处理和分析能力

• 大数据处理：随着实验数据量的增加，系统需要能够处理和分析大规模数据集，包括多模态数据（如图像、文本、音频）[^18^][^19^][^20^]。
• 高级统计方法：开发和集成更高级的统计方法，如贝叶斯分析、机器学习算法和深度学习模型，以提高数据分析的准确性和可靠性[^38^][^39^]。

5. 提高系统的自主性和适应性

• 动态适应性：使系统能够根据实验结果动态调整后续实验设计和分析方法，而不仅仅是遵循预设的计划[^61^]。
• 人类-AI协作：探索人类科学家与AI系统的最佳协作模式，使人类能够在关键点上提供指导和干预，同时让AI系统处理繁琐的任务[^61^]。

6. 解决伦理和安全问题

• 伦理框架：开发全面的伦理框架，确保AI系统的科学研究符合道德和法律标准，特别是在涉及人类和动物实验时[^144^][^148^]。
• 安全机制：进一步加强系统的安全机制，防止恶意攻击和数据泄露，确保研究的完整性和可靠性[^132^]。

7. 提高系统的透明度和可解释性

• 结果解释：开发方法使系统能够更清晰地解释其决策过程和结果，使人类科学家能够理解和信任AI系统的输出[^39^]。
• 可重复性：确保系统的研究过程和结果具有高度的可重复性，以支持科学验证和同行评审[^127^][^128^][^129^]。

8. 探索AI在科学教育中的应用

• 教育工具：开发AI工具，帮助学生和研究人员更好地理解和进行科学研究，例如通过模拟实验和数据分析[^145^]。
• 个性化学习：利用AI的个性化能力，为学生提供定制化的科学学习路径和资源[^145^]。

9. 哲学和认知科学的深入探讨

• 科学理解的本质：进一步探讨AI在科学知识创造中的角色，以及这对我们对科学理解本质的认识有何影响[^150^][^151^][^152^]。
• 认知架构：研究AI系统如何模拟人类的认知过程，以及这对我们理解人类智能有何启示[^47^][^48^][^49^]。

通过这些方向的进一步探索，AI在科学研究中的应用将更加广泛和深入，为科学发现带来新的突破和可能性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文《Virtuous Machines: Towards Artificial General Science》探讨了人工智能（AI）系统在科学研究中的应用，特别是如何实现从假设生成到实验设计、数据收集、数据分析，再到研究报告撰写的全流程自动化。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 科学发现的挑战：随着科学文献的指数增长和领域专业化，研究人员在整合跨学科知识和开发统一理论方面面临挑战。AI系统在加速特定研究任务方面取得了进展，但通常局限于狭窄领域，需要大量人类监督[^1^][^2^][^7^][^8^]。
• AI在科学中的潜力：AI应用正在改变多个领域的科学研究，从蛋白质结构预测到材料设计。然而，这些系统通常在计算环境中操作，缺乏对因果机制的透明解释[^15^][^17^][^18^][^20^]。

研究目标

• 开发一个领域无关的、具身的AI系统：该系统能够独立导航科学工作流程，从假设生成到实验设计、数据收集、数据分析，最终生成完整的科学报告[^3^][^4^]。
• 验证系统的有效性：通过在认知科学领域进行实验，展示AI系统在实际科学研究中的应用能力[^52^][^53^][^54^]。

方法

• 系统架构：采用分层多智能体架构，由主智能体协调多个子智能体，每个子智能体负责科学工作流程中的一个特定阶段[^59^][^60^]。
• 具身AI：系统整合了感知、行动和推理能力，使其能够通过在线平台与人类互动，甚至操纵机器人肢体进行物理实验[^47^][^49^]。
• 实验验证：系统在认知科学领域进行了验证，成功设计并执行了三个心理学实验，包括视觉工作记忆、心理旋转和意象生动性实验[^52^][^53^][^54^]。

实验

• 实验1：探讨视觉工作记忆精度与心理旋转性能之间的关系，发现两者之间没有显著相关性[^52^][^53^]。
• 实验2：研究意象生动性对视觉工作记忆和心理旋转任务中序列依赖的影响，结果表明意象生动性并不影响这些任务中的序列依赖[^54^]。
• 实验3：分析视觉工作记忆精度是否预测更广泛的空间推理能力，结果表明两者之间的关系微乎其微[^52^][^53^]。

结果

• 系统性能：系统在约17小时的运行时间内完成了整个研究项目，包括实验设计、数据收集、数据分析和报告撰写[^15^]。
• 效率和成本：与传统研究流程相比，系统显著提高了研究效率，降低了成本[^15^]。
• 科学贡献：系统生成的三篇科学报告展示了AI在科学研究中的潜力，尽管在概念细微之处和理论解释方面存在局限性[^15^]。

讨论

• AI在科学中的角色：论文讨论了AI在科学知识创造中的角色，提出了关于科学理解本质的新观点[^150^][^151^][^152^]。
• 伦理和安全问题：探讨了AI在科学研究中的伦理问题，包括科学信用的归属和责任的界定[^144^][^148^]。
• 未来方向：提出了未来研究的方向，包括扩展到其他科学领域、增强理论生成和解释能力、提高实验设计和执行的复杂性等[^57^][^58^][^61^]。

结论

论文展示了AI系统在科学研究中的潜力，为未来的AI辅助科学研究提供了新的工具和方法。尽管取得了显著进展，但仍有许多可以进一步探索的方向，以推动这一领域的发展[^15^][^61^]。

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: Gabrielle Wehr,Reuben Rideaux,Amaya J. Fox,David R. Lightfoot,Jason Tangen,Jason B. Mattingley,Shane E. Ehrhardt

Categories: cs.AI,cs.ET

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13421.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13421

Arxiv ID: 2508.13421

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13421

Published: 2025-08-19T00:35:56Z

Updated: 2025-08-19T00:35:56.000Z

---

12. On-Policy RL Meets Off-Policy Experts: Harmonizing Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning via Dynamic Weighting

Supervised Fine-Tuning (SFT) and Reinforcement Learning (RL) are two prominent post-training paradigms for refining the capabilities and aligning the behavior of Large Language Models (LLMs). Existing approaches that integrate SFT and RL often face the risk of disrupting established model patterns and inducing overfitting to expert data. To address this, we present a novel investigation into the unified view of SFT and RL through an off-policy versus on-policy lens. We propose CHORD, a framework for the Controllable Harmonization of On- and Off-Policy Reinforcement Learning via Dynamic Weighting, which reframes SFT not as a separate stage but as a dynamically weighted auxiliary objective within the on-policy RL process. Based on an analysis of off-policy expert data’s influence at both holistic and granular levels, we incorporate a dual-control mechanism in CHORD. Specifically, the framework first employs a global coefficient to holistically guide the transition from off-policy imitation to on-policy exploration, and then applies a token-wise weighting function that enables granular learning from expert tokens, which preserves on-policy exploration and mitigates disruption from off-policy data. We conduct extensive experiments on widely used benchmarks, providing empirical evidence that CHORD achieves a stable and efficient learning process. By effectively harmonizing off-policy expert data with on-policy exploration, CHORD demonstrates significant improvements over baselines. We release the implementation at https://github.com/modelscope/Trinity-RFT/tree/main/examples/mix_chord to inspire further research.

中文摘要

监督微调（SFT）和强化学习（RL）是用来提升大型语言模型（LLM）能力和行为对齐的两个重要后训练范式。现有的将 SFT 和 RL 结合的方法常常面临扰乱既有模型模式和导致对专家数据过拟合的风险。为了解决这个问题，我们提出了一项关于通过离策略与在策略视角统一看待 SFT 和 RL 的新研究。我们提出 CHORD，这是一个通过动态加权实现对在策略和离策略强化学习的可控协调的框架，它将 SFT 重新定义为在在策略 RL 过程中一个动态加权的辅助目标，而非一个单独的阶段。基于对离策略专家数据在整体和细粒度层面影响的分析，我们在 CHORD 中引入了双重控制机制。具体而言，该框架首先使用全局系数来整体指导从离策略模仿到在策略探索的转变，然后应用一个逐标记加权函数，使得可以从专家标记中进行细粒度学习，这样保留了在策略探索并减少了来自离策略数据的干扰。我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，提供了经验证据表明 CHORD 实现了稳定和高效的学习过程。通过有效协调离策略专家数据与在策略探索，CHORD 显示出相对于基线的显著改善。我们在 https://github.com/modelscope/Trinity-RFT/tree/main/examples/mix_chord 发布了实现，以激励进一步的研究。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文旨在解决如何有效地将监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）结合起来，以优化大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的行为和能力的问题。

具体而言，论文指出，现有的将SFT和RL结合起来的方法（如SFT-then-RL范式）常常会面临一些挑战，例如：

• 模型模式的破坏：当利用与模型自身已建立的模式差异较大的离线策略（off-policy）专家数据进行训练时，可能会破坏模型已有的推理模式。
• 过拟合问题：在SFT阶段，模型可能会过度拟合专家数据，导致在后续的RL阶段难以有效探索新的策略，从而限制了模型的泛化能力。

为了解决这些问题，论文提出了一个新的框架CHORD（Controllable Harmonization of On- and Off-Policy Reinforcement Learning via Dynamic Weighting），通过动态加权的方式，将SFT作为在线策略（on-policy）RL过程中的一个辅助目标，而不是将其视为一个独立的阶段。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与大型语言模型（LLMs）的监督式微调（SFT）和强化学习（RL）相关的研究。以下是一些主要的相关研究方向和具体工作：

监督式微调（SFT）相关研究

• 高质量数据集的重要性：早期的研究强调了高质量数据集在SFT中的关键作用，例如 [53] 和 [61]。
• 大规模SFT：随着对LLMs需求的增加，研究开始转向大规模SFT，以覆盖现代LLMs的多样化用例，如 [14] 和 [25]。
• SFT与RL的结合：一些研究开始探索SFT和RL的结合，例如DFT [48] 在SFT中引入了RL启发的重要性采样，而DeepSeek-R1 [16] 则战略性地整合了这两种范式。

强化学习（RL）相关研究

• 复杂推理任务中的RL：近年来，RL在复杂推理任务（如数学和代码生成）中取得了显著进展，特别是通过强化学习从可验证奖励（RLVR）范式，如 [16]、[25] 和 [50]。
• RL的探索挑战：研究指出，基于RL的探索常常受到基础模型初始知识的限制，使得模型难以独立发现新的或更优的推理路径，如 [55]。

结合在线策略和离线策略学习的研究

• 传统RL领域中的结合方法：在传统RL领域（如机器人学 [23] 或游戏 [33]），结合在线策略和离线策略数据是一种有效的策略，包括交替训练阶段 [13]、从独立缓冲区混合数据 [3] 或直接将专家轨迹添加到在线策略回放缓冲区 [34]。
• LLMs中的结合方法：在LLMs中，利用离线策略数据提高样本效率是一个成熟的研究方向。相关方法包括改进重要性采样校正 [43]、混合在线和离线策略梯度 [28]、修改优化损失目标 [1, 38] 或调整在线和目标策略之间的同步频率 [26]。

针对LLMs的特定方法

• 直接数据混合：LUFFY [49] 将离线策略专家轨迹直接整合到在线策略回放组中，但这种方法对数据来源有严格要求。
• 将专家数据作为生成指导：例如UFT [29] 和BREAD [59] 使用SFT轨迹作为在线策略回放的前缀，UFT逐渐掩盖专家演示的后缀，而BREAD从中间步骤开始新的回放。
• 交错RL更新与SFT步骤：一些方法在RL更新之间交错SFT步骤，要么针对具有挑战性的例子 [31]，要么基于概率时间表 [7]。最近，SRFT [11] 将这些方法统一到一个单阶段框架中，不仅将SFT样本混合到在线策略回放组中，还应用了一个样本级别的SFT损失，其影响可以根据样本进行调整。

本文的创新点

与上述方法不同，本文提出的CHORD框架专注于微调已经具备良好开发的指令遵循策略的模型。这种先进的起点内在地创造了模型现有策略与外部专家数据之间更显著的分布差异，从而加剧了本文旨在解决的离线策略校正问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为CHORD（Controllable Harmonization of On- and Off-Policy Reinforcement Learning via Dynamic Weighting）的框架来解决如何有效结合SFT和RL的问题。CHORD框架的核心思想是将SFT重新定义为在线策略（on-policy）RL过程中的一个动态加权辅助目标，而不是将其视为一个独立的阶段。具体来说，CHORD框架通过以下两个主要机制来实现这一目标：

1. 全局系数（Global Coefficient）µ

CHORD引入了一个全局系数µ，用于控制离线策略专家数据在整个训练过程中的整体影响。通过调整µ的值，可以在离线策略模仿和在线策略探索之间实现平滑的过渡。具体来说：

• 初始阶段：µ值较高，模型主要学习离线策略专家数据，以快速吸收专家知识。
• 过渡阶段：随着训练的进行，µ值逐渐降低，模型逐渐从离线策略模仿转向在线策略探索。
• 最终阶段：µ值较低，模型主要进行在线策略探索，以优化其自身的行为策略。

这种动态调整µ的策略允许模型在训练过程中逐步适应专家数据，同时避免过度拟合，从而实现更稳定的训练过程。

2. 按照token加权函数（Token-wise Weighting Function）ϕ(·)

CHORD进一步引入了一个细粒度的、按token加权的函数ϕ(·)，用于在训练过程中对专家数据中的每个token进行加权。这个函数的作用是：

• 降低高概率token的权重：防止模型过度依赖已经高度确定的token，从而避免熵的崩溃（entropy collapse）。
• 降低低概率token的权重：减少那些与模型当前策略差异较大的token对训练的干扰，从而避免训练过程中的不稳定。

具体来说，ϕ(·)函数定义为： [ \phi(y^*t; \pi\theta) = p_t (1 - p_t) ] 其中，( p_t = \pi_\theta(y^*t | x, y^*{<t}) ) 是模型生成专家token ( y^*_t ) 的概率。这个函数在 ( p_t = 0.5 ) 时达到最大值，在 ( p_t ) 接近0或1时趋近于0。这种设计使得模型在训练过程中更加关注那些不确定性较高的token，从而在吸收专家知识的同时保持自身的探索能力。

3. CHORD的训练过程

CHORD的训练过程可以总结如下：

1. 初始化：设置初始的µ值较高，以快速吸收专家数据。
2. 动态调整µ：随着训练的进行，逐渐降低µ值，使模型从离线策略模仿转向在线策略探索。
3. 应用ϕ(·)函数：在每个训练步骤中，对专家数据中的每个token应用ϕ(·)函数，动态调整每个token的权重。
4. 优化目标：通过最小化一个加权的混合损失函数来优化模型参数，该损失函数结合了RL损失和SFT损失： [ L_{\text{Hybrid}}(\theta) = (1 - \mu) L_{\text{GRPO}}(\theta) + \mu L_{\text{SFT}-\phi}(\theta) ]

4. 实验验证

论文通过广泛的实验验证了CHORD框架的有效性。实验结果表明，CHORD在多个基准测试中均优于现有的SFT-then-RL范式和其他基线方法。具体来说：

• 性能提升：CHORD在数学推理和一般推理能力上均取得了显著的性能提升。
• 训练稳定性：CHORD通过动态调整µ和应用ϕ(·)函数，实现了更稳定的训练过程，避免了训练过程中的大幅波动。
• 推理模式的优化：CHORD训练的模型能够更好地平衡专家知识和自身探索，生成更加结构化和鲁棒的推理路径。

通过这些机制，CHORD有效地解决了现有方法中存在的问题，提供了一种更加稳定和高效的结合SFT和RL的方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来验证CHORD框架的有效性和性能。以下是实验的详细设置和结果：

实验设置

数据集和模型

• 数据集：使用OpenR1-Math-220k数据集，包含从NuminaMath1.5 [27] 源的数学问题和由Deepseek-R1 [16] 生成的专家轨迹。其中，5k实例用于SFT，20k实例用于RL，确保这两部分数据没有重叠。
• 模型：在Qwen2.5-Instruct系列 [51] 上进行后调优（post-tuning），特别是Qwen2.5-7B-Instruct模型。

评估

• 领域内推理能力：在广泛使用的数学基准测试中评估模型性能，包括AIME24、AIME25和AMC [27]，以评估模型在领域内的泛化能力。
• 一般推理能力：在MMLU-pro [46] 基准测试上评估模型，以评估后调优后模型在一般推理能力上的潜在改进或退化。

基线

• 原始模型：未经任何调优的Qwen2.5-7B-Instruct模型。
• SFT-only：仅在5k SFT数据集上进行微调的模型。包括两种配置：SFT-light（训练一个epoch）和SFT-best（通过搜索不同学习率和训练epoch找到在测试集上表现最佳的检查点）。
• RL-only：直接在20k RL数据集上使用GRPO算法进行微调的模型。
• SFT+RL：顺序SFT-then-RL范式。
• LUFFY [49]：一种将专家演示整合到GRPO回放组中的方法，并调整重要性采样比率。由于该方法需要RL样本和专家响应之间的一一映射，因此使用20k RL数据集和相应的20k专家演示实现。

实验结果

性能比较

• CHORD-µ：通过衰减µ值，CHORD-µ在所有数学基准测试中均优于强大的SFT-best+RL基线，分别在AMC上提高了2.4，在AIME24上提高了1.0，在AIME25上提高了1.6。这表明CHORD中µ的设计在统一SFT和RL方面优于SFT-then-RL范式。
• CHORD-ϕ：CHORD-ϕ在领域内推理数据集和一般推理数据集上均一致优于基线。这证明了双控制机制在灵活控制离线策略专家数据影响方面的有效性。CHORD-ϕ能够选择性地应用SFT损失到非干扰性token上，在不损害基础能力的情况下整合专家知识，从而实现从离线策略专家数据和在线策略探索中稳健学习。

推理模式

• 响应长度：论文还研究了不同方法对推理模式的影响，特别是平均响应长度。CHORD-ϕ在响应长度上取得了平衡，介于SFT-then-RL范式和纯RL之间。通过调整CHORD-ϕ中的token权重，模型学会了选择性地整合来自离线策略专家数据的推理模式。定性分析（见附录D）证实了这种灵活设计的有效性，防止模型生成过长的响应，同时战略性地在其思维链（Chain-of-Thought）过程中整合验证步骤。

分析

µ的影响

• 衰减计划：论文展示了在训练的前200步中将µ值从0.9降低到0.05，然后保持不变的训练曲线。初始高值的µ确保了SFT损失在早期阶段占据主导地位，迫使模型与离线策略专家数据对齐。然而，这也导致了模型奖励寻求行为的临时中断，导致奖励的初始下降。随着训练的继续，模型开始重新适应专家的模式，导致奖励逐渐增加。值得注意的是，随着SFT损失的影响通过衰减的µ逐渐降低，优化无缝地将重点转移到在线策略RL上。这使得模型能够利用学到的推理模式进行奖励最大化，同时避免了对专家数据的过拟合。最终，这种动态策略实现了显著优于纯RL和顺序SFT-then-RL范式的性能。
• 动态µ与固定µ：论文还比较了在CHORD中应用动态µ计划与几种固定µ计划的模型性能。比较的µ计划如图7所示，可以观察到应用固定µ一致导致较差的性能，与动态µ相比。这表明简单地将离线策略SFT数据与静态权重结合，并不能有效地同时从离线数据和在线探索中学习。实际上，它可能无法匹配纯在线策略RL，后者直接鼓励指令模型遵循其自身的推理模式，强调了控制离线数据影响的重要性和必要性。

ϕ(·)的影响

• 训练曲线：论文比较了纯RL和CHORD-ϕ（固定µ为0.1）的熵损失和奖励，以说明它们的训练动态。从熵损失的变化中可以看出，通过应用token-wise函数ϕ(·)，模型在同时进行离线策略和在线策略学习时，保持了探索和利用之间的良好平衡。一方面，CHORD-ϕ防止了熵的过早崩溃，这可能发生在SFT损失迫使模型对来自专家数据的高概率token过于自信时。另一方面，它避免了当离线策略专家数据与当前策略的预测严重冲突时发生的大的熵峰值和训练不稳定性，因为性能曲线在整个训练过程中保持稳定。奖励曲线进一步证明了CHORD-ϕ的优势，表明CHORD-ϕ实现了稳定且持续的奖励增加，最终实现了比纯RL更好的性能。这些结果进一步证实了论文在3.3节中的分析，证明了提出的token-wise加权函数对于有效统一SFT和RL阶段至关重要。
• 实例化ϕ(·)的原则：值得注意的是，提出的ϕ(·)=pt∗(1−pt)是根据一个一般原则的具体且可解释的实例化：为了稳定离线策略整合，需要降低概率谱两端的token的学习信号。基于经验观察，通过为模型已经确定的token（pt接近0或1）分配可忽略的权重，所提出的方法防止了离线策略数据干扰模型已建立的推理模式，并将更新集中在模型仍然不确定的token上。因此，除了ϕ(·)的具体公式之外，这种一般原则——能够稳定且选择性地从离线策略数据中学习——可以潜在地激发更多适用于不同场景的先进加权方案。

通过这些实验和分析，论文证明了CHORD框架在结合SFT和RL方面的有效性和优越性，为大型语言模型的后调优提供了一种新的、更加稳健和高效的方法。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出的CHORD框架在结合监督式微调（SFT）和强化学习（RL）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。以下是一些潜在的研究点：

1. 动态权重调整策略的优化

• 自适应调整策略：当前CHORD框架中，全局系数µ的衰减策略是预定义的。可以探索更复杂的自适应调整策略，例如根据模型在训练过程中的表现（如奖励、熵损失等）动态调整µ的值。这可能需要设计一个元学习算法，能够自动学习最优的µ调整策略。
• 多阶段调整策略：除了简单的线性衰减，可以探索多阶段调整策略，例如在不同的训练阶段采用不同的衰减速率或调整方式，以更好地平衡离线策略模仿和在线策略探索。

2. token-wise加权函数的改进

• 更复杂的加权函数：当前的token-wise加权函数ϕ(·) = pt(1 - pt)是一个简单的二次函数。可以探索更复杂的加权函数，例如引入高斯分布或其他非线性函数，以更精细地控制token的权重。
• 基于内容的加权：除了基于生成概率的加权，可以考虑基于token内容的加权。例如，对于某些特定类型的token（如关键词、操作符等），可以赋予更高的权重，以更好地吸收专家知识。

3. 多模态数据的整合

• 多模态专家数据：当前CHORD框架主要处理文本数据。可以探索如何整合多模态数据（如图像、音频等）作为专家数据，以进一步提升模型的泛化能力和推理能力。
• 跨模态学习：研究如何在多模态环境中应用CHORD框架，例如在视觉问答（VQA）或语音识别任务中，结合文本和图像/音频数据进行训练。

4. 与其他后调优方法的结合

• 与Prompt Tuning结合：探索CHORD框架与Prompt Tuning的结合，以进一步优化模型的推理能力。例如，可以设计动态的prompt，根据模型在训练过程中的表现动态调整prompt的内容。
• 与Adversarial Training结合：研究如何将CHORD框架与对抗训练结合，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。例如，可以在训练过程中引入对抗样本，通过CHORD框架动态调整模型对这些样本的学习权重。

5. 模型压缩与效率提升

• 模型压缩：在保持性能的同时，研究如何通过模型压缩技术（如剪枝、量化等）提高CHORD框架的效率。这可以使得CHORD框架在资源受限的环境中（如移动设备）更具实用性。
• 分布式训练：探索如何在分布式训练环境中应用CHORD框架，以提高训练速度和效率。例如，可以设计分布式训练算法，使多个节点能够并行地进行离线策略模仿和在线策略探索。

6. 理论分析与保证

• 收敛性分析：对CHORD框架的收敛性进行更深入的理论分析，提供更严格的收敛性保证。这可能需要结合优化理论和强化学习理论，分析不同调整策略和加权函数对模型收敛的影响。
• 泛化能力分析：研究CHORD框架在不同任务和数据集上的泛化能力，提供理论上的泛化误差界。这可以帮助更好地理解CHORD框架在实际应用中的表现。

7. 应用到其他领域

• 医疗领域：探索CHORD框架在医疗领域的应用，例如在医学文本生成、疾病诊断等任务中，结合专家医生的诊断报告进行训练。
• 金融领域：研究如何在金融领域应用CHORD框架，例如在金融文本分析、风险预测等任务中，结合金融专家的分析报告进行训练。

通过这些进一步的探索，可以进一步提升CHORD框架的性能和适用性，为大型语言模型的后调优提供更强大的工具。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种名为CHORD（Controllable Harmonization of On- and Off-Policy Reinforcement Learning via Dynamic Weighting）的框架，旨在解决如何有效地将监督式微调（SFT）和强化学习（RL）结合起来以优化大型语言模型（LLMs）的问题。现有的SFT和RL结合方法（如SFT-then-RL范式）常常会面临模型模式的破坏和过拟合问题。CHORD框架通过动态加权的方式，将SFT作为在线策略（on-policy）RL过程中的一个辅助目标，而不是将其视为一个独立的阶段。具体来说，CHORD框架包含以下两个主要机制：

1. 全局系数（Global Coefficient）µ

CHORD引入了一个全局系数µ，用于控制离线策略专家数据在整个训练过程中的整体影响。通过调整µ的值，可以在离线策略模仿和在线策略探索之间实现平滑的过渡。具体来说：

• 初始阶段：µ值较高，模型主要学习离线策略专家数据，以快速吸收专家知识。
• 过渡阶段：随着训练的进行，µ值逐渐降低，模型逐渐从离线策略模仿转向在线策略探索。
• 最终阶段：µ值较低，模型主要进行在线策略探索，以优化其自身的行为策略。

2. 按照token加权函数（Token-wise Weighting Function）ϕ(·)

CHORD进一步引入了一个细粒度的、按token加权的函数ϕ(·)，用于在训练过程中对专家数据中的每个token进行加权。这个函数的作用是：

• 降低高概率token的权重：防止模型过度依赖已经高度确定的token，从而避免熵的崩溃（entropy collapse）。
• 降低低概率token的权重：减少那些与模型当前策略差异较大的token对训练的干扰，从而避免训练过程中的不稳定。

具体来说，ϕ(·)函数定义为： [ \phi(y^*t; \pi\theta) = p_t (1 - p_t) ] 其中，( p_t = \pi_\theta(y^*t | x, y^*{<t}) ) 是模型生成专家token ( y^*_t ) 的概率。这个函数在 ( p_t = 0.5 ) 时达到最大值，在 ( p_t ) 接近0或1时趋近于0。这种设计使得模型在训练过程中更加关注那些不确定性较高的token，从而在吸收专家知识的同时保持自身的探索能力。

3. 实验验证

论文通过广泛的实验验证了CHORD框架的有效性和性能。实验结果表明，CHORD在多个基准测试中均优于现有的SFT-then-RL范式和其他基线方法。具体来说：

• 性能提升：CHORD在数学推理和一般推理能力上均取得了显著的性能提升。
• 训练稳定性：CHORD通过动态调整µ和应用ϕ(·)函数，实现了更稳定的训练过程，避免了训练过程中的大幅波动。
• 推理模式的优化：CHORD训练的模型能够更好地平衡专家知识和自身探索，生成更加结构化和鲁棒的推理路径。

4. 进一步探索的方向

论文还提出了多个可以进一步探索的方向，包括：

• 动态权重调整策略的优化：设计更复杂的自适应调整策略，以更好地平衡离线策略模仿和在线策略探索。
• token-wise加权函数的改进：探索更复杂的加权函数，以更精细地控制token的权重。
• 多模态数据的整合：研究如何整合多模态数据（如图像、音频等）作为专家数据，以进一步提升模型的泛化能力和推理能力。
• 与其他后调优方法的结合：探索CHORD框架与Prompt Tuning、对抗训练等其他后调优方法的结合，以进一步提升模型的性能。
• 模型压缩与效率提升：研究如何通过模型压缩技术提高CHORD框架的效率，使其在资源受限的环境中更具实用性。
• 理论分析与保证：对CHORD框架的收敛性和泛化能力进行更深入的理论分析，提供更严格的理论保证。
• 应用到其他领域：探索CHORD框架在医疗、金融等其他领域的应用，以解决实际问题。

通过这些机制和进一步的探索，CHORD框架为大型语言模型的后调优提供了一种更加稳定和高效的方法。

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: Wenhao Zhang,Yuexiang Xie,Yuchang Sun,Yanxi Chen,Guoyin Wang,Yaliang Li,Bolin Ding,Jingren Zhou

Categories: cs.LG,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.11408.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.11408

Arxiv ID: 2508.11408

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.11408

Published: 2025-08-15T11:20:03Z

Updated: 2025-08-15T11:20:03.000Z

---

13. ViExam: Are Vision Language Models Better than Humans on Vietnamese Multimodal Exam Questions?

Vision language models (VLMs) demonstrate remarkable capabilities on English multimodal tasks, but their performance on low-resource languages with genuinely multimodal educational content remains largely unexplored. In this work, we test how VLMs perform on Vietnamese educational assessments, investigating whether VLMs trained predominantly on English data can handle real-world cross-lingual multimodal reasoning. Our work presents the first comprehensive evaluation of VLM capabilities on multimodal Vietnamese exams through proposing ViExam, a benchmark containing 2,548 multimodal questions. We find that state-of-the-art VLMs achieve only 57.74% while open-source models achieve 27.70% mean accuracy across 7 academic domains, including Mathematics, Physics, Chemistry, Biology, Geography, Driving Test, and IQ Test. Most VLMs underperform average human test-takers (66.54%), with only the thinking VLM o3 (74.07%) exceeding human average performance, yet still falling substantially short of human best performance (99.60%). Cross-lingual prompting with English instructions while maintaining Vietnamese content fails to improve performance, decreasing accuracy by 1 percentage point for SOTA VLMs. Human-in-the-loop collaboration can partially improve VLM performance by 5 percentage points. Code and data are available at: https://vi-exam.github.io.

中文摘要

视觉语言模型（VLMs）在英语多模态任务上表现出色，但在具有真实多模态教育内容的低资源语言上的表现仍然未被充分探索。在这项工作中，我们测试了VLM在越南教育评估中的表现，研究主要在英语数据上训练的VLM是否能够应对现实世界中的跨语言多模态推理。我们的研究通过提出ViExam，对VLM在多模态越南考试中的能力进行了首次全面评估，该基准包含2548个多模态问题。我们发现，最先进的VLM仅获得57.74%的准确率，而开源模型在数学、物理、化学、生物、地理、驾驶考试和智力测试等七个学科的平均准确率为27.70%。大多数VLM的表现低于平均人类考生（66.54%），只有思维VLM o3（74.07%）超过了人类的平均表现，但仍显著低于人类最佳表现（99.60%）。在保持越南内容的同时使用英语指令进行跨语言提示未能提高性能，反而导致最先进的VLM准确率降低了1个百分点。通过人机协作可以部分提高VLM的表现，增加5个百分点。代码和数据可在以下网址获取：https://vi-exam.github.io.

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：视觉语言模型（VLMs）在处理越南语多模态考试问题时的表现如何，以及它们是否能够在真实世界的跨语言多模态推理任务中取得与人类相当的性能。

具体来说，论文关注以下几个关键问题：

1. 跨语言多模态理解能力：现有的VLMs在英语多模态任务上表现出色，但在低资源语言（如越南语）上的表现尚未充分研究。越南语是世界上第十大的母语，拥有超过1亿的母语者，因此研究VLMs在越南语多模态任务上的表现对于跨语言多模态理解具有重要意义。
2. 多模态教育内容的挑战：教育场景中的多模态内容结合了文化知识、特定领域的术语和复杂的视觉推理。现有的越南语基准测试在多模态元素的覆盖上存在不足，无法全面评估VLMs在这些场景下的推理能力。
3. VLMs的实际应用能力：通过构建一个包含2,548个多模态问题的基准测试（ViExam），论文旨在全面评估VLMs在越南语教育场景中的表现，并探索人类与VLMs协作的潜力，以提高模型在实际应用中的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与该论文相关的研究内容：

越南语任务中的LLMs/VLMs研究

• 事实验证：Hoa等人（2025）提出了ViFactCheck，这是一个用于多领域新闻事实核查的越南语基准数据集和方法。
• 历史越南文OCR：Do等人（2025）研究了基于LLM的参考后OCR处理，用于精确识别历史文档中的带重音文本。
• 知识和推理能力：ZaloAI和JAIST（2025）以及Nguyen等人（2024）分别对越南语大型语言模型的知识和推理能力进行了研究。
• 问答（QA）：Nguyen等人（2023）和Singh等人（2025）分别提出了ViGPTQA和Global MMLU，用于评估越南语问答系统。
• 视觉问答（VQA）：Tran等人（2024）提出了ViCLEVR，这是一个用于越南语视觉问答的视觉推理数据集和混合多模态融合模型。

越南语考试基准测试

• VMLU：ZaloAI和JAIST（2025）提出了一个越南语多任务语言理解基准测试套件，专注于文本问题。
• SeaExam：Liu等人（2025）提出了SeaExam，这是一个包含东南亚本地多语言问题的基准测试，但不支持越南语。
• VNHSGE：Dao等人（2023）提出了VNHSGE，这是一个包含19,300个越南语问题的数据集，但在预处理过程中将所有图像转换为文本格式，缺乏真正的多模态元素。
• EXAMS-V：Das等人（2024）提出了EXAMS-V，这是一个多学科多语言多模态考试基准，但不支持越南语。
• M3Exam：Zhang等人（2023）提出了M3Exam，这是一个包含1,817个越南语问题的多语言、多模态、多级别基准测试，但只有116个问题包含实际的视觉元素。

这些研究为该论文提供了背景和基础，但该论文通过提出ViExam基准测试，填补了在越南语多模态考试问题上评估VLMs能力的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决研究问题：

1. 构建基准测试数据集（ViExam）

• 数据收集：从越南教育平台收集考试测试，涵盖7个领域：数学、物理、化学、生物、地理、驾驶测试和智商测试。这些领域包含多种类型的多模态问题，如图表、示意图、插图和表格。
• 数据筛选和预处理：使用Tesseract OCR库识别问题边界，并通过轮廓面积分析、几何过滤和形态学操作自动检测包含图像的区域。通过人工审核确保数据质量。
• 任务定义：将ViExam分为7个任务，每个任务对应一个学科领域，测试VLMs在不同领域的多模态推理能力。

2. 评估VLMs的性能

• 选择模型：评估4个最新的VLMs（Gemini 2.5 Flash、Sonnet 4.0、GPT 4.1和o3）和10个开源VLMs，比较它们在ViExam上的表现。
• 性能指标：使用准确率作为主要指标，评估VLMs在不同领域和问题类型上的表现。
• 实验设计：通过对比实验，分析VLMs在不同条件下的表现，如跨语言提示、人类协作等。

3. 分析VLMs的多模态推理能力

• OCR性能检查：验证VLMs是否能够准确识别越南语文本，确保性能不足不是由于基本文本识别失败。
• 多模态与单模态对比：比较VLMs在多模态问题和纯文本问题上的表现，揭示多模态整合的挑战。
• 跨语言提示实验：测试在越南语问题中使用英语提示的效果，探索语言和内容不匹配对VLMs的影响。
• 人类协作实验：通过人类在问题处理过程中的参与，评估人类协作对VLM性能的提升效果。

4. 关键发现

• OCR能力：所有VLMs在越南语文本识别上表现出色，表明性能不足主要源于多模态推理挑战。
• 领域表现差异：VLMs在不同领域的表现存在差异，地理学领域表现最好（72%），物理学领域表现最差（44%）。
• 思考模型优势：思考模型o3显著优于非思考模型，表明显式推理能力有助于处理复杂的越南语多模态任务。
• 选项偏好偏差：VLMs在多项选择题中表现出对选项B的偏好，表明训练数据中的偏差可能影响模型表现。
• 多模态整合挑战：VLMs在纯文本问题上的表现优于多模态问题，证实多模态整合是根本性挑战。
• 跨语言提示影响：跨语言提示对开源VLMs有积极影响，但对最新的VLMs有负面影响，表明不同模型对语言内容不匹配的敏感性不同。
• 人类协作效果：人类协作可以显著提升VLMs的性能，特别是在图像描述和文本编辑方面。

通过这些步骤，论文全面评估了VLMs在越南语多模态考试问题上的表现，并揭示了多模态推理中的关键挑战和改进方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文设计并执行了一系列实验，以全面评估视觉语言模型（VLMs）在越南语多模态考试问题上的表现。以下是论文中进行的主要实验及其目的：

1. OCR性能验证实验

• 目的：验证VLMs是否能够准确识别越南语文本，确保性能不足不是由于基本文本识别失败。
• 方法：选择4个最新的VLMs（Gemini 2.5 Flash、Sonnet 4.0、GPT 4.1和o3），使用ViExam数据集中的210个问题进行OCR性能测试。使用F1分数、字符错误率（CER）和单词错误率（WER）作为评估指标。
• 结果：所有VLMs在OCR任务上表现出色，平均F1分数为0.94，CER为6.68%，WER为9.32%。这表明VLMs能够有效识别越南语文本，性能不足主要源于多模态推理挑战。

2. 多模态与单模态对比实验

• 目的：比较VLMs在多模态问题和纯文本问题上的表现，揭示多模态整合的挑战。
• 方法：从ViExam中选择210个多模态问题，并配对210个难度相当的纯文本问题。使用相同的4个最新VLMs进行评估。
• 结果：VLMs在纯文本问题上的表现显著优于多模态问题，平均准确率分别提高了9.41%。这表明多模态整合是VLMs面临的一个根本性挑战。

3. 跨语言提示实验

• 目的：测试在越南语问题中使用英语提示的效果，探索语言和内容不匹配对VLMs的影响。
• 方法：使用英语提示替换越南语问题中的提示，保持图像内容不变。评估4个最新VLMs和10个开源VLMs在跨语言提示条件下的表现。
• 结果：跨语言提示对开源VLMs有积极影响，平均准确率提高了2.90%；但对于最新的VLMs，平均准确率下降了1.05%。这表明不同模型对语言内容不匹配的敏感性不同。

4. 人类协作实验

• 目的：评估人类协作对VLMs性能的提升效果，探索人类在图像描述和文本编辑方面的贡献。
• 方法：使用o3模型，设计两种人类协作方式：（1）人类手动裁剪图像区域并编辑OCR文本输出；（2）人类手动裁剪图像区域并编辑OCR文本和图像描述。在210个问题的子集上进行实验。
• 结果：仅OCR协作提升了0.48%的准确率，而全面协作（包括OCR和图像描述）提升了5.71%的准确率。这表明人类在图像描述和文本编辑方面的贡献可以显著提升VLMs的性能。

5. 不同领域表现评估实验

• 目的：评估VLMs在不同学科领域的表现，揭示不同领域的难度差异。
• 方法：使用完整的ViExam数据集（2,548个问题），涵盖7个学科领域：数学、物理、化学、生物、地理、驾驶测试和智商测试。评估4个最新VLMs和10个开源VLMs在每个领域的表现。
• 结果：最新VLMs在地理学领域表现最好（72.81%），在物理学领域表现最差（44.60%）。开源VLMs的整体表现显著低于最新VLMs，平均准确率为27.70%。

6. 选项偏好偏差分析实验

• 目的：分析VLMs在多项选择题中是否存在选项偏好，揭示训练数据中的潜在偏差。
• 方法：从ViExam数据集中选择一个子集，确保每个选项（A、B、C、D）的正确答案分布均匀（各占25%）。分析4个最新VLMs在错误回答中的选项分布。
• 结果：所有VLMs在错误回答中表现出对选项B的显著偏好（31.09%），远高于预期的25%。这表明训练数据中的偏差可能影响了VLMs的表现。

7. 开源VLMs性能评估实验

• 目的：评估开源VLMs在越南语多模态考试问题上的表现，与最新VLMs进行对比。
• 方法：选择10个开源VLMs，使用完整的ViExam数据集进行评估。比较开源VLMs和最新VLMs在不同领域的表现。
• 结果：开源VLMs的整体表现显著低于最新VLMs，平均准确率为27.70%。这表明当前的开源VLMs在处理越南语多模态内容时存在显著的性能差距。

这些实验全面评估了VLMs在越南语多模态考试问题上的表现，并揭示了多模态推理中的关键挑战和改进方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一些未来可以进一步探索的方向，以下是一些具体的建议：

1. 工具使用能力的测试

• 背景：当前的VLMs在处理复杂任务时，可能会受益于工具使用能力，例如调用外部API或使用搜索引擎来获取额外信息。
• 研究方向：测试VLMs在越南语多模态考试问题中使用工具的能力，例如调用翻译API来处理跨语言问题，或者使用搜索引擎来获取特定领域的知识。
• 预期成果：这可能有助于提高VLMs在处理复杂多模态问题时的性能，尤其是在需要额外背景知识的情况下。

2. 跨语言问题的难度比较

• 背景：论文中提到，尽管VLMs在英语多模态任务上表现出色，但在越南语多模态任务上的表现仍有待提高。
• 研究方向：比较越南语和英语考试问题在难度上的差异，以及这些差异如何影响VLMs的性能。可以通过设计具有相似难度水平的越南语和英语问题来实现这一点。
• 预期成果：这将有助于更好地理解VLMs在不同语言环境下的表现差异，从而为跨语言多模态理解提供更深入的见解。

3. 多模态内容的进一步优化

• 背景：论文指出，多模态整合是VLMs面临的一个根本性挑战。
• 研究方向：探索如何优化VLMs对多模态内容的处理，例如通过改进模型架构、训练策略或数据增强方法来提高其多模态推理能力。
• 预期成果：这可能有助于缩小VLMs在多模态任务上的性能差距，使其更接近人类水平。

4. 人类协作的深入研究

• 背景：人类协作在提高VLMs性能方面显示出了一定的潜力。
• 研究方向：进一步研究人类协作的最佳实践，例如确定哪些类型的问题最适合人类协作，以及如何设计更高效的人机协作流程。
• 预期成果：这将有助于开发更实用的人机协作系统，提高VLMs在实际应用中的性能和可靠性。

5. 模型偏见的深入分析

• 背景：论文发现VLMs在多项选择题中存在对特定选项的偏好。
• 研究方向：深入分析这种偏见的来源，并探索如何通过改进训练数据或模型架构来减少这种偏见。
• 预期成果：这将有助于提高VLMs的公平性和准确性，使其在各种任务中都能提供更可靠的结果。

6. 跨领域迁移学习

• 背景：VLMs在不同领域的表现存在差异，这表明模型可能需要针对特定领域进行优化。
• 研究方向：研究如何通过跨领域迁移学习来提高VLMs在不同领域的表现，例如在模型训练过程中引入来自多个领域的数据，以增强其泛化能力。
• 预期成果：这可能有助于提高VLMs在不同领域的适应性，使其能够更有效地处理各种多模态任务。

7. 多语言多模态数据集的扩展

• 背景：当前的多模态数据集主要集中在英语和其他少数几种语言上，对于低资源语言的支持不足。
• 研究方向：构建和扩展多语言多模态数据集，特别是对于像越南语这样的低资源语言，以提供更丰富的训练和评估资源。
• 预期成果：这将有助于推动多语言多模态理解的研究，提高VLMs在不同语言环境下的性能。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有助于进一步提高VLMs在越南语多模态任务中的表现，并推动跨语言多模态理解的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 ViExam: Are Vision Language Models Better than Humans on Vietnamese Multimodal Exam Questions?

作者

Vy Tuong Dang*, An Vo*, Quang Tau, Duc Dm, Daeyoung Kim

机构

KAIST {vydang, anvo, quangtau, ducdm200158, kimd}@kaist.ac.kr

摘要

本文研究了视觉语言模型（VLMs）在越南语多模态考试问题上的表现，探讨了主要在英语数据上训练的VLMs是否能够处理真实世界的跨语言多模态推理任务。为此，我们提出了ViExam基准测试，包含2,548个多模态问题，覆盖7个学科领域：数学、物理、化学、生物、地理、驾驶测试和智商测试。我们发现，最新的VLMs平均准确率为57.74%，而开源模型的平均准确率为27.70%。大多数VLMs的表现低于平均人类考生（66.54%），只有o3模型（74.07%）超过了人类平均水平，但仍远低于人类最佳表现（99.60%）。跨语言提示（使用英语指令而保持越南语内容）未能提高性能，反而使最新VLMs的准确率下降了1个百分点。人类参与协作可以部分提高VLMs的性能，提升5个百分点。代码和数据可在以下链接获取： https://vi-exam.github.io 。

研究背景

视觉语言模型（VLMs）在英语多模态基准测试中取得了显著成功，但在低资源语言上的表现尚未充分研究。越南语是世界上第十大的母语，拥有超过1亿的母语者，因此研究VLMs在越南语多模态任务上的表现对于跨语言多模态理解具有重要意义。教育场景中的多模态内容结合了文化知识、特定领域的术语和复杂的视觉推理，而现有的越南语基准测试在多模态元素的覆盖上存在不足。

研究方法

1. 构建ViExam基准测试：

   • 数据收集：从越南教育平台收集考试测试，涵盖7个学科领域。
   • 数据筛选和预处理：使用Tesseract OCR库识别问题边界，并通过轮廓面积分析、几何过滤和形态学操作自动检测包含图像的区域。通过人工审核确保数据质量。
   • 任务定义：将ViExam分为7个任务，每个任务对应一个学科领域，测试VLMs在不同领域的多模态推理能力。

2. 评估VLMs的性能：

   • 选择模型：评估4个最新的VLMs（Gemini 2.5 Flash、Sonnet 4.0、GPT 4.1和o3）和10个开源VLMs。
   • 性能指标：使用准确率作为主要指标，评估VLMs在不同领域和问题类型上的表现。
   • 实验设计：通过对比实验，分析VLMs在不同条件下的表现，如跨语言提示、人类协作等。

实验结果

1. OCR性能验证：

   • 所有VLMs在OCR任务上表现出色，平均F1分数为0.94，CER为6.68%，WER为9.32%。这表明VLMs能够有效识别越南语文本，性能不足主要源于多模态推理挑战。

2. 多模态与单模态对比：

   • VLMs在纯文本问题上的表现显著优于多模态问题，平均准确率分别提高了9.41%。这表明多模态整合是VLMs面临的一个根本性挑战。

3. 跨语言提示实验：

   • 跨语言提示对开源VLMs有积极影响，平均准确率提高了2.90%；但对于最新的VLMs，平均准确率下降了1.05%。这表明不同模型对语言内容不匹配的敏感性不同。

4. 人类协作实验：

   • 仅OCR协作提升了0.48%的准确率，而全面协作（包括OCR和图像描述）提升了5.71%的准确率。这表明人类在图像描述和文本编辑方面的贡献可以显著提升VLMs的性能。

5. 不同领域表现评估：

   • 最新VLMs在地理学领域表现最好（72.81%），在物理学领域表现最差（44.60%）。开源VLMs的整体表现显著低于最新VLMs，平均准确率为27.70%。

6. 选项偏好偏差分析：

   • 所有VLMs在错误回答中表现出对选项B的显著偏好（31.09%），远高于预期的25%。这表明训练数据中的偏差可能影响了VLMs的表现。

结论

论文表明，最新的VLMs在越南语多模态考试问题上的表现低于平均人类考生，但o3模型表现优于其他非思考模型。OCR分析确认VLMs在越南语文本识别上没有问题，性能不足主要源于多模态推理挑战。跨语言提示对不同模型的影响不同，而人类协作可以部分提高VLMs的性能。未来的研究可以探索VLMs的工具使用能力，比较越南语和英语考试问题的难度，以及进一步优化多模态内容的处理。

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: Vy Tuong Dang,An Vo,Quang Tau,Duc Dm,Daeyoung Kim

Categories: cs.CL,cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13680.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13680

Arxiv ID: 2508.13680

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13680

Published: 2025-08-19T09:31:18Z

Updated: 2025-08-19T09:31:18.000Z

---

14. FLARE: Fast Low-rank Attention Routing Engine

The quadratic complexity of self-attention limits its applicability and scalability on large unstructured meshes. We introduce Fast Low-rank Attention Routing Engine (FLARE), a linear complexity self-attention mechanism that routes attention through fixed-length latent sequences. Each attention head performs global communication among $N$ tokens by projecting the input sequence onto a fixed length latent sequence of $M \ll N$ tokens using learnable query tokens. By routing attention through a bottleneck sequence, FLARE learns a low-rank form of attention that can be applied at $O(NM)$ cost. FLARE not only scales to unprecedented problem sizes, but also delivers superior accuracy compared to state-of-the-art neural PDE surrogates across diverse benchmarks. We also release a new additive manufacturing dataset to spur further research. Our code is available at https://github.com/vpuri3/FLARE.py.

中文摘要

自注意力的二次复杂度限制了其在大型非结构化网格上的适用性和可扩展性。我们介绍了快速低秩注意力路由引擎 （FLARE），这是一种线性复杂度自注意力机制，它通过固定长度的潜在序列路由注意力。每个注意力头通过使用可学习的查询标记将输入序列投影到$M \ll N$ 标记的固定长度潜在序列上，在 $N$ 标记之间执行全局通信。通过瓶颈序列路由注意力，FLARE 学习了一种低秩形式的注意力，该注意力可以以 $O（NM）$ 的成本应用。FLARE 不仅可以扩展到前所未有的问题规模，而且与不同基准测试中最先进的神经偏微分方程代理相比，还提供了卓越的准确性。我们还发布了一个新的增材制造数据集，以刺激进一步的研究。我们的代码可在 https://github.com/vpuri3/FLARE.py 获得。

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大规模无结构网格上应用自注意力机制（self-attention）时面临的可扩展性问题。具体来说，传统的自注意力机制具有二次复杂度（O(N^2)），这限制了其在大规模问题上的应用，尤其是在处理物理系统模拟中的偏微分方程（PDE）代理模型时。

主要目标包括：

1. 提高可扩展性：开发一种线性复杂度（O(NM)，其中M ≪ N）的自注意力机制，使其能够处理大规模的点云或网格数据。
2. 保持或提高准确性：在降低计算复杂度的同时，保持或提高模型在PDE代理任务上的预测准确性。
3. 提供高效的解决方案：通过引入一种新的注意力机制——Fast Low-rank Attention Routing Engine（FLARE），使得模型能够在标准的GPU硬件上高效地处理包含数百万点的复杂几何形状，而无需分布式计算或内存卸载。

此外，论文还旨在通过发布一个新的增材制造（additive manufacturing）数据集，推动在可扩展PDE代理建模领域的进一步研究。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与FLARE相关的研究方向和方法，包括：

神经PDE代理模型

• Neural Operators：如Li et al. (2020)提出的神经算子，用于学习无限维输入和输出函数空间之间的映射，能够实现网格无关的泛化。
• Graph Networks：如Pfaff et al. (2020)和Elrefaie et al. (2024)的研究，利用图网络在网格上模拟局部邻域交互，适用于复杂无结构网格问题。
• Transformer-based Architectures：如Alkin et al. (2024)、Cao (2021)、Li et al. (2022)和Hao et al. (2023)的工作，展示了Transformer在PDE代理建模中的潜力，能够进行全局上下文聚合和复杂现象的动态预测。

高效注意力机制

• Perceiver和PerceiverIO：Jaegle et al. (2021a; 2021b)提出的跨注意力机制，通过将输入序列投影到一个固定长度的可学习潜在序列来解耦输入序列长度与计算复杂度。
• Transolver：Wu et al. (2024)提出的方法，通过投影和反投影将可变长度的点云映射到固定长度的潜在表示。
• Latent Neural Operator (LNO)：Wang & Wang (2024a)提出的方法，采用类似的投影-反投影方案来处理点云。
• Linformer：Wang et al. (2020)提出的方法，通过学习线性映射将输入的关键和值序列投影到较短的序列长度，实现线性复杂度的注意力。
• LowRank Adaptation (LoRA)：Hu et al. (2022)提出的方法，主要利用低秩投影进行高效的微调，而非架构设计或建模容量。

这些相关研究为FLARE的设计和实现提供了理论基础和技术支持，FLARE在这些研究的基础上，提出了一种新的线性复杂度的自注意力机制，以解决大规模PDE代理建模中的可扩展性问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种名为 Fast Low-rank Attention Routing Engine (FLARE) 的新机制来解决传统自注意力机制在大规模无结构网格上应用时的可扩展性问题。FLARE 的核心思想是通过将输入序列投影到一个固定长度的潜在序列（latent sequence）上，再将注意力通过这个潜在序列进行路由，从而实现线性复杂度的全局通信。以下是 FLARE 解决问题的具体方法和关键点：

1. 线性复杂度的注意力机制

FLARE 通过以下步骤实现线性复杂度的注意力机制：

• 编码阶段：输入序列 ( X \in \mathbb{R}^{N \times C} ) 被投影到一个固定长度的潜在序列 ( M ) 上，其中 ( M \ll N )。这通过跨注意力机制完成，具体来说，使用一个可学习的查询矩阵 ( Q \in \mathbb{R}^{M \times C} ) 和输入序列的键矩阵 ( K ) 和值矩阵 ( V ) 进行缩放点积注意力（SDPA）操作： [ Z_h = \text{SDPA}(Q_h, K_h, V_h, s=1) ] 其中 ( Q_h, K_h, V_h ) 是第 ( h ) 个头的查询、键和值矩阵，( Z_h ) 是潜在序列。
• 解码阶段：潜在序列 ( Z_h ) 再被投影回原始输入序列长度 ( N )，通过交换查询和键的角色并使用潜在序列为值进行第二次 SDPA 操作： [ Y_h = \text{SDPA}(K_h, Q_h, Z_h, s=1) ] 最终，所有头的输出 ( Y_h ) 被沿特征维度拼接，并通过一个线性层混合信息。

2. 低秩通信结构

FLARE 的两步注意力过程可以表示为： [ Y_h = (W_{\text{decode}, h} \cdot W_{\text{encode}, h}) \cdot V_h ] 其中：

• ( W_{\text{encode}, h} = \text{softmax}(Q_h \cdot K_h^T) \in \mathbb{R}^{M \times N} )
• ( W_{\text{decode}, h} = \text{softmax}(K_h \cdot Q_h^T) \in \mathbb{R}^{N \times M} )
• ( W_h = W_{\text{decode}, h} \cdot W_{\text{encode}, h} \in \mathbb{R}^{N \times N} ) 是一个秩最多为 ( M ) 的全局通信矩阵。

通过这种方式，FLARE 实现了线性复杂度 ( O(NM) ) 的全局通信，避免了传统自注意力机制的二次复杂度 ( O(N^2) )。

3. 独立头投影

FLARE 为每个注意力头分配了一个独立的潜在查询切片，这意味着每个头都有一个独立的投影矩阵。这种设计允许每个头学习独立的注意力关系，从而提高了模型的表达能力和准确性。与 Transolver（共享投影权重）和 LNO（仅单次投影）不同，FLARE 的多头设计能够更好地捕捉复杂的全局依赖关系。

4. 高效实现

FLARE 完全基于标准的融合注意力原语构建，确保了在现代GPU上的高效实现。它利用了现有的优化算法，如 PyTorch 的 scaled_dot_product_attention，从而在大规模数据上实现了高效的训练和推理。

5. 谱分析

为了验证 FLARE 的低秩设计的有效性，论文提出了一种线性时间的谱分析方法，用于研究学习到的通信矩阵的特征值和特征向量。谱分析揭示了以下几点：

• 注意力头在低秩子空间中运行，验证了 FLARE 的核心设计选择。
• 不同头之间的特征值谱存在多样性，支持了独立头投影的动机。

6. 实验验证

论文通过一系列 PDE 基准测试验证了 FLARE 的性能：

• 准确性：FLARE 在多个 PDE 基准测试中实现了最低的相对 L2 误差，优于现有的神经 PDE 代理模型，如 Transolver 和 LNO。
• 可扩展性：FLARE 能够在单个 GPU 上处理包含一百万点的复杂几何形状，而无需分布式计算或内存卸载。这是迄今为止 Transformer 基础的 PDE 代理模型所达到的最大规模。

7. 新数据集发布

为了推动可扩展 PDE 代理建模领域的进一步研究，论文发布了一个新的增材制造（additive manufacturing）数据集，用于预测金属增材制造中的残余位移。这个数据集包含高分辨率的 3D 打印部件的数值模拟结果，具有多达 50,000 个网格点。

通过上述方法，FLARE 成功地解决了传统自注意力机制在大规模无结构网格上的可扩展性问题，同时保持了高准确性和高效性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来验证FLARE的性能和有效性：

PDE代理基准测试

• 数据集：使用了六个PDE基准数据集（Elasticity、Darcy、Airfoil、Pipe、DrivAerML-40k和LPBF）以及作者新提出的激光粉末床熔化（LPBF）增材制造数据集。这些数据集涵盖了2D和3D问题，包含结构化和非结构化网格，点数从几百到五万不等，用于训练和评估模型的泛化能力、可扩展性和对复杂几何形状的鲁棒性。
• 评估指标：主要使用相对L2误差来量化预测解与真实解之间的归一化差异，作为模型性能的主要评估指标。
• 比较模型：将FLARE与多种现有的先进PDE代理模型进行比较，包括传统的Transformer、PerceiverIO、Transolver、LNO和GNOT等。这些模型在不同的数据集上进行了训练和测试，以评估FLARE在不同场景下的性能。
• 结果：FLARE在多个PDE基准测试中实现了最低的相对L2误差，优于现有的神经PDE代理模型。这表明FLARE在处理各种PDE问题时具有更高的准确性和效率。

大规模几何上的场预测

• 数据集：使用DrivAerML数据集，其中每个网格被下采样到包含一百万点。这些计算在混合精度模式下进行，以利用闪存注意力算法。
• 实验设置：在单个Nvidia H100 80GB GPU上进行训练，使用OneCycleLR调度器，训练500个周期。
• 结果：FLARE能够成功地在单个GPU上训练包含一百万点的模型，而无需分布式计算或内存卸载。这是迄今为止基于Transformer的PDE代理模型所达到的最大规模。随着FLARE块数量的增加，测试误差持续降低，表明FLARE在处理大规模问题时具有良好的可扩展性。

模型分析和消融研究

• 时间与内存复杂度：通过实验比较了不同注意力机制（如传统的自注意力、物理注意力和FLARE）在长序列上的时间和内存复杂度。结果表明，FLARE在计算时间和内存使用方面都具有显著优势，尤其是在处理长序列时。
• ResMLP深度：研究了在FLARE中使用深度残差MLP对键/值投影和前馈块的影响。实验结果表明，增加残差层的数量可以提高模型的准确性，同时保持训练的稳定性。
• 头的数量和维度：通过改变头的数量和维度，研究了这些参数对模型性能的影响。结果表明，FLARE在头维度为4或8时表现最佳，这与标准Transformer通常使用的头维度（如16或32）不同。
• 块的数量和潜在令牌的数量：分析了FLARE块的数量和潜在令牌的数量对测试误差的影响。实验结果表明，增加块的数量和潜在令牌的数量可以降低测试误差，但潜在令牌数量的增加并不会导致内存需求的显著增加。

新增材制造数据集的基准测试

• 数据集：作者提出了一个新的LPBF增材制造数据集，用于预测金属增材制造中的残余位移。该数据集包含多达50,000个网格点的复杂几何形状的数值模拟结果。
• 任务：训练模型以预测每个网格点的Z（垂直）位移场，这对于识别潜在的刀片碰撞故障风险具有重要意义。
• 结果：FLARE在该数据集上的表现优于现有的神经PDE代理模型，表明其在处理实际工业应用中的复杂几何形状和大规模问题时具有优势。

通过这些实验，论文全面验证了FLARE在不同场景下的性能，包括其在处理大规模问题时的可扩展性、准确性和效率。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的 FLARE 方法在解决大规模 PDE 代理建模问题上取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 进一步优化计算效率

• 减少序列瓶颈：FLARE 依赖于深度残差 MLP 进行键和值的投影，这可能会引入序列瓶颈并增加延迟。可以探索更高效的网络结构，例如并行化 MLP 或使用更轻量级的投影方法，以进一步提高计算效率。
• 增量增加潜在令牌数量：在训练过程中逐步增加潜在令牌的数量，以更好地平衡计算成本和模型性能。这种方法可以在训练初期使用较少的潜在令牌以加快训练速度，然后在训练后期增加潜在令牌数量以提高模型的表达能力。

2. 模型架构改进

• 条件潜在令牌：在处理时间相关的 PDE 问题时，可以考虑将潜在令牌与时间条件相结合，以更好地捕捉时间动态。例如，在扩散建模中，潜在令牌可以被设计为时间依赖的，从而提高模型对时间序列数据的建模能力。
• 多尺度潜在空间：探索在不同尺度上使用多个潜在空间，以更好地捕捉局部和全局特征。这种方法可以结合多尺度信息，提高模型在复杂几何形状上的性能。

3. 扩展应用场景

• 多物理场问题：将 FLARE 应用于多物理场问题，例如同时模拟热传导和流体动力学。这需要模型能够处理多个物理场之间的相互作用，并在不同物理场之间进行有效的信息传递。
• 逆问题求解：探索 FLARE 在 PDE 逆问题中的应用，例如从观测数据中推断 PDE 的参数或边界条件。逆问题通常比正问题更具挑战性，但 FLARE 的高效性和准确性可能使其在这一领域具有潜力。

4. 数据集和任务扩展

• 更大规模的数据集：尽管 FLARE 已经能够处理包含一百万点的几何形状，但可以进一步扩展到更大规模的数据集，例如包含数百万甚至数千万点的复杂工业级几何形状。这将需要进一步优化模型的内存管理和计算效率。
• 动态场预测：除了稳态场预测任务，可以探索 FLARE 在动态场预测中的应用，例如预测随时间变化的应力、位移或温度场。这需要模型能够捕捉时间序列数据中的动态变化。

5. 理论分析和解释性研究

• 注意力机制的理论分析：进一步研究 FLARE 的低秩注意力机制的理论性质，例如其在不同类型的 PDE 问题中的适用性和局限性。这可以通过数学分析和实验验证来完成。
• 解释性研究：提高 FLARE 模型的解释性，例如通过可视化注意力权重或分析潜在空间中的特征表示。这将有助于理解模型的决策过程，并为模型的进一步改进提供指导。

6. 与其他方法的结合

• 与图神经网络结合：探索将 FLARE 与图神经网络（GNN）结合，以更好地利用图结构信息。例如，可以在 FLARE 的潜在空间中引入图卷积操作，以提高模型对局部结构的建模能力。
• 与传统数值方法结合：研究如何将 FLARE 与传统的数值方法（如有限元方法或有限差分方法）结合，以提高数值模拟的效率和准确性。例如，FLARE 可以用于加速传统数值方法的求解过程，或者作为传统方法的后处理步骤来提高结果的精度。

这些方向不仅可以进一步提升 FLARE 的性能和适用性，还可以推动 PDE 代理建模领域的整体发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一种名为 Fast Low-rank Attention Routing Engine (FLARE) 的新型线性复杂度自注意力机制，旨在解决传统自注意力机制在大规模无结构网格上应用时面临的可扩展性问题。FLARE 通过将输入序列投影到一个固定长度的潜在序列上，并通过这个潜在序列路由注意力，实现了线性复杂度的全局通信。以下是论文的主要内容和贡献：

背景知识

• 高保真物理系统模拟通常成本高昂，尤其是在多查询应用中，如设计优化和不确定性量化。机器学习通过代理模型提供了一种替代方案，能够从数据中学习系统动态，加速实验和决策过程。
• Transformer 架构因其在自然语言处理和计算机视觉中的卓越表现而受到关注，但在大规模无结构网格上的应用受到其二次复杂度（O(N^2)）的限制。

研究方法

• FLARE 机制：FLARE 引入了一组可学习的潜在令牌（latent tokens），将输入序列通过跨注意力投影到这些潜在令牌上，再通过解码步骤将信息传播回原始序列。这一过程等价于在输入序列上应用一个秩最多为潜在令牌数量的低秩注意力矩阵。
• 线性复杂度：通过将注意力机制分解为编码和解码两个阶段，FLARE 实现了 O(NM) 的复杂度，其中 M 是潜在令牌的数量，且 M ≪ N。
• 多头注意力：FLARE 为每个注意力头分配独立的潜在查询切片，允许每个头学习独立的注意力关系，从而提高模型的表达能力和准确性。
• 谱分析：论文提出了一种线性时间的谱分析方法，用于研究学习到的通信矩阵的特征值和特征向量，验证了注意力头在低秩子空间中运行，并且不同头之间存在多样性。

实验

• PDE 代理基准测试：在多个 PDE 基准数据集上评估 FLARE 的性能，包括 2D 和 3D 问题，结构化和非结构化网格，点数从几百到五万不等。FLARE 在多个基准测试中实现了最低的相对 L2 误差，优于现有的神经 PDE 代理模型。
• 大规模几何上的场预测：在 DrivAerML 数据集上，FLARE 成功地在单个 GPU 上训练了包含一百万点的模型，而无需分布式计算或内存卸载。这是迄今为止基于 Transformer 的 PDE 代理模型所达到的最大规模。
• 模型分析和消融研究：通过实验验证了 FLARE 的时间与内存复杂度优势，以及深度残差 MLP 和多头注意力机制对模型性能的影响。

关键结论

• FLARE 通过低秩投影和重构实现了线性复杂度的全局通信，显著提高了 Transformer 在大规模 PDE 代理建模中的可扩展性和效率。
• FLARE 在多个 PDE 基准测试中实现了最低的相对 L2 误差，证明了其在不同问题设置下的鲁棒性和准确性。
• FLARE 是首个能够在单个 GPU 上处理包含一百万点的复杂几何形状的基于 Transformer 的神经 PDE 代理模型，展示了其在大规模问题上的潜力。
• 谱分析结果支持了 FLARE 的低秩设计选择，并揭示了不同注意力头之间的多样性，表明独立头投影有助于提高模型的表达能力。

进一步探索的方向

• 进一步优化计算效率，例如减少序列瓶颈和逐步增加潜在令牌数量。
• 探索模型架构改进，如条件潜在令牌和多尺度潜在空间。
• 扩展应用场景，包括多物理场问题和逆问题求解。
• 增大数据集和任务范围，例如处理更大规模的几何形状和动态场预测。
• 进行理论分析和解释性研究，提高模型的透明度和可解释性。
• 探索与其他方法的结合，如图神经网络和传统数值方法。

通过这些贡献和进一步的研究方向，FLARE 为大规模 PDE 代理建模提供了一种高效且准确的解决方案，并为未来的研究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: Vedant Puri,Aditya Joglekar,Kevin Ferguson,Yu-hsuan Chen,Yongjie Jessica Zhang,Levent Burak Kara

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.12594.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.12594

Arxiv ID: 2508.12594

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.12594

Published: 2025-08-18T03:00:55Z

Updated: 2025-08-18T03:00:55.000Z

---

15. Leuvenshtein: Efficient FHE-based Edit Distance Computation with Single Bootstrap per Cell

This paper presents a novel approach to calculating the Levenshtein (edit) distance within the framework of Fully Homomorphic Encryption (FHE), specifically targeting third-generation schemes like TFHE. Edit distance computations are essential in applications across finance and genomics, such as DNA sequence alignment. We introduce an optimised algorithm that significantly reduces the cost of edit distance calculations called Leuvenshtein. This algorithm specifically reduces the number of programmable bootstraps (PBS) needed per cell of the calculation, lowering it from approximately 94 operations — required by the conventional Wagner-Fisher algorithm — to just 1. Additionally, we propose an efficient method for performing equality checks on characters, reducing ASCII character comparisons to only 2 PBS operations. Finally, we explore the potential for further performance improvements by utilising preprocessing when one of the input strings is unencrypted. Our Leuvenshtein achieves up to $278\times$ faster performance compared to the best available TFHE implementation and up to $39\times$ faster than an optimised implementation of the Wagner-Fisher algorithm. Moreover, when offline preprocessing is possible due to the presence of one unencrypted input on the server side, an additional $3\times$ speedup can be achieved.

中文摘要

本文提出了一种在完全同态加密（FHE）框架内计算Levenshtein（编辑）距离的新方法，特别针对第三代方案，如TFHE。编辑距离计算在金融和基因组学等应用中至关重要，例如DNA序列对齐。我们引入了一种优化算法，显著降低了称为Leuvenshtein的编辑距离计算成本。该算法特别减少了每个计算单元所需的可编程引导（PBS）数量，从传统的Wagner-Fisher算法所需的大约94次操作降低到仅1次。此外，我们提出了一种高效的方法来执行字符的相等性检查，将ASCII字符比较减少到仅需2次PBS操作。最后，我们探讨了在输入字符串之一未加密时利用预处理进一步提高性能的潜力。我们的Leuvenshtein在性能上比最佳可用的TFHE实现快达$278 imes$，比Wagner-Fisher算法的优化实现快达$39 imes$。此外，当由于服务器端存在一个未加密输入而可以进行离线预处理时，还可以获得额外的$3 imes$加速。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为Leuvenshtein的新型算法，旨在解决在同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）框架内高效计算Levenshtein（编辑）距离的问题。具体来说，论文针对第三代FHE方案（如TFHE）优化了编辑距离的计算，显著降低了计算成本，使其更适合实际应用。

编辑距离计算在金融和基因组学等领域有广泛应用，例如DNA序列比对和金融交易中的字符串相似性检测。然而，传统的编辑距离算法（如Wagner-Fisher算法）在FHE环境下计算成本高昂，限制了其在隐私保护和安全计算场景中的应用。因此，论文的主要目标是通过优化算法设计，减少在FHE环境下计算编辑距离所需的可编程引导（Programmable Bootstraps, PBS）操作次数，从而提高计算效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是论文中提到的相关研究：

早期的编辑距离计算方法

• Wagner-Fischer算法：这是经典的编辑距离计算方法，使用动态规划构建距离矩阵（d-matrix），每个元素表示对应子串的编辑距离。其时间复杂度为(O(mn))，空间复杂度可通过优化降低到(O(n))。不过，该算法在FHE环境下难以高效实现，因为其依赖于中间变量的具体值来进行数据依赖的优化，而FHE无法直接获取这些值。
• Myers算法：对Wagner-Fischer算法进行了改进，通过存储d-matrix中相邻单元格的差值（水平和垂直差异）来计算编辑距离，利用布尔逻辑和硬件并行化提高计算效率。但在FHE环境下，由于操作数的限制，其优势并不明显。

FHE环境下的编辑距离计算研究

• Cheon等人的工作：首次在同态加密（SHE）环境下提出了编辑距离算法，开发了等式检查和最小函数，并基于这些函数构建了编辑距离计算方法。他们还对解决方案的同态深度进行了详细分析。
• Vanegas等人的工作：将Cheon等人的方法推广到多参与方计算（MPC）场景，并针对DNA字符串进行了优化。
• Aziz等人、Asharov等人和Zheng等人的工作：这些研究均基于第二代FHE方案，提出了针对基因组分析的编辑距离近似计算方法，主要围绕算术密文展开。
• ZAMA的演示：展示了基于TFHE的编辑距离计算，使用高级语言（如Python）编写代码，通过Concrete编

Authors: Wouter Legiest,Jan-Pieter D’Anvers,Bojan Spasic,Nam-Luc Tran,Ingrid Verbauwhede

Categories: cs.CR,E.3

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14568.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14568

Arxiv ID: 2508.14568

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14568

Published: 2025-08-20T09:40:06Z

Updated: 2025-08-20T09:40:06.000Z

---

16. Local Scale Equivariance with Latent Deep Equilibrium Canonicalizer

Scale variation is a fundamental challenge in computer vision. Objects of the same class can have different sizes, and their perceived size is further affected by the distance from the camera. These variations are local to the objects, i.e., different object sizes may change differently within the same image. To effectively handle scale variations, we present a deep equilibrium canonicalizer (DEC) to improve the local scale equivariance of a model. DEC can be easily incorporated into existing network architectures and can be adapted to a pre-trained model. Notably, we show that on the competitive ImageNet benchmark, DEC improves both model performance and local scale consistency across four popular pre-trained deep-nets, e.g., ViT, DeiT, Swin, and BEiT. Our code is available at https://github.com/ashiq24/local-scale-equivariance.

中文摘要

尺度变化是计算机视觉中的一个基本挑战。同类物体可以具有不同的大小，并且其感知大小还受到与相机距离的影响。这些变化是局部于物体的，即同一图像中不同物体的大小可能以不同方式变化。为了有效处理尺度变化，我们提出了一种深度平衡归一化器（DEC），以改善模型的局部尺度等变性。DEC可以很容易地融入现有的网络架构，并可以适应预训练模型。值得注意的是，我们在竞争性的ImageNet基准测试中表明，DEC改善了四种流行的预训练深度网络（如ViT、DeiT、Swin和BEiT）的模型性能和局部尺度一致性。我们的代码可在https://github.com/ashiq24/local-scale-equivariance获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决计算机视觉中的一个基本问题：局部尺度变化（local scale variation）。具体来说，论文关注的问题包括：

• 物体尺寸的变化：同一类别物体在图像中的大小可能因物体本身的物理尺寸（如不同人的身高）和相机的拍摄距离、变焦等因素而有所不同。
• 局部尺度变化的复杂性：在现实世界中，物体的尺度变化往往是局部的，即图像中不同部分的物体可能以不同的方式和程度发生变化。这种局部尺度变化在实际图像中很常见，但难以用现有的全局尺度变化（global scaling）方法来处理。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC) 的新方法，旨在提高模型对局部尺度变化的等变性（equivariance）和不变性（invariance）。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与尺度变化相关的重要研究方向，以下是这些方向的简要介绍和相关工作：

1. 尺度不变性与等变性（Scale Invariance and Equivariance）

• 早期方法：早期计算机视觉研究主要关注开发对尺度变化具有不变性的方法，例如使用拉普拉斯图像金字塔（Laplacian image pyramids）和小波分析（wavelet analysis）等技术。
  • Laplacian Image Pyramids：Adelson et al. [1] 提出了一种基于图像金字塔的方法，通过多分辨率分析来处理尺度变化。
  • Wavelet Analysis：使用小波变换来分析图像的多尺度特征 [62]。
• 深度学习方法：近年来，深度学习领域也提出了许多处理尺度变化的方法，这些方法主要通过学习输入图像的变换或直接修改卷积滤波器来实现。
  • Learning Transformations：一些研究通过学习图像的尺度变换或直接学习局部/全局尺度估计来提高尺度一致性 [8, 33]。
  • Vision Transformers：一些变体通过引入图像金字塔的结构来处理尺度变化 [22, 60]。

2. 群等变模型（Group Equivariant Models）

• 理论基础：群等变模型通过设计特定的网络架构来实现对特定变换群（如旋转、平移、尺度变化等）的等变性。这些模型在理论上具有很强的保证，并且在实际应用中表现出良好的鲁棒性。
  • Group Equivariant Convolutional Networks：Cohen and Welling [15] 提出了群等变卷积网络，通过修改卷积操作来实现对特定变换群的等变性。
  • Scale-Equivariant Models：一些研究通过设计特定的架构来实现对全局尺度变化的等变性，例如通过可导滤波器（steerable filter）或频域操作来实现抗混叠 [48, 56, 67]。
• 局部尺度变化：尽管群等变模型在全局尺度变化方面取得了进展，但目前的文献中缺乏对局部尺度变化的处理方法。这是因为局部尺度变化不构成一个群（因为操作不可逆，例如当两个物体改变大小并相互遮挡时）。

3. 通过规范化实现等变性（Equivariance via Canonicalization）

• 规范化方法：随着预训练模型的发展，越来越多的研究关注如何将现有的模型适应为等变模型，而不是从头开始开发全新的等变架构。这些方法主要通过在输入上应用规范化模块或通过对群元素进行平均来实现更稳定的输出。
  • Canonicalization Module：一些研究通过规范化模块将输入映射到一个“标准”形式，从而使网络能够提取不变特征 [44, 46]。
  • Group Equivariant Adaptation：这些方法主要针对离散对称群（如2D旋转群SO(2)）进行优化，但在变换群的大小和维度增加时受到限制 [9, 10]。

4. 深度平衡模型（Deep Equilibrium Models）

• 理论基础：深度平衡模型（DEQs）是一类隐式神经网络，通过求解参数化变换的固定点来计算输出。与传统深度网络不同，DEQs有效地模拟了一个无限深、权重共享的循环网络，使其在参数效率方面具有很高的优势。
  • Deep Equilibrium Models：Bai et al. [4] 提出了深度平衡模型，并展示了其在各种应用中的有效性，如光流估计和视频地标检测 [6, 43]。
• 应用：在本文中，作者发现DEQs是实现规范化器以适应深度网络等变性的合适架构。

5. 局部尺度变化的近似（Approximation of Local Scaling）

• 单调尺度群（Monotone Scaling Group）：为了处理局部尺度变化，作者提出了单调尺度群的概念，这是一种近似现实世界局部尺度变化的数学结构。单调尺度群通过函数复合操作形成一个群，从而可以正式定义等变性和不变性。
  • Monotone Scaling Operation：作者定义了一种单调尺度操作，通过一个严格单调增加的函数来实现局部尺度变化 [4]。
  • Parameterization：为了简化实现，作者提出了一个分段线性函数来参数化单调尺度操作，使其在实际应用中更加可行。

6. 实验与评估

• 数据集：为了评估局部尺度一致性，作者构建了多个数据集，包括基于Google Scan Objects的语义分割数据集、局部尺度MNIST数据集和局部尺度ImageNet数据集。
• 评估指标：作者提出了单调尺度等变性误差（EquE）和局部尺度不变性误差（InvE）等指标来量化模型的局部尺度一致性。
• 基线方法：作者比较了多种基线方法，包括数据增强（Aug）、规范化（Canon）和损失函数引导的等变性（AugL）等方法。

通过这些相关研究，本文提出了一个新颖的解决方案，即Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC)，用于提高深度网络对局部尺度变化的等变性和不变性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决局部尺度变化的问题，论文提出了一个名为 Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC) 的方法，通过以下步骤来实现：

1. 提出单调尺度群（Monotone Scaling Group）

• 动机：现实世界中的局部尺度变化不构成一个群，因为这些操作不可逆（例如，当两个物体改变大小并相互遮挡时）。为了处理这个问题，作者提出了一个近似现实世界局部尺度变化的数学结构——单调尺度群。
• 定义：单调尺度操作通过一个严格单调增加的函数 ( l ) 来实现，定义为： [ S(f; l)(x) = f(l^{-1}(x)) ] 其中 ( l^{-1} ) 是 ( l ) 的逆函数，局部尺度因子为 ( \frac{dl}{dt} )。
• 群结构：所有连续且严格单调增加的函数 ( L ) 构成一个群，群操作为函数复合： [ (l_1 \cdot l_2)(x) = l_1(l_2(x)) ] 这个群满足群的四个公理：封闭性、结合性、单位元和逆元。

2. 设计 Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC)

• 动机：传统的规范化方法通过优化一个能量函数来找到输入的“标准”形式，但这种方法在训练时计算量大且内存消耗高。为了提高效率，作者提出使用深度平衡模型（DEQ）来直接预测这个“标准”形式。
• DEQ 模型：DEQ 是一种隐式神经网络，通过求解参数化变换的固定点来计算输出。DEC 模块利用 DEQ 的这一特性，定义为： [ H(\Phi^{(i+1)}; I, \psi) = \Phi^{(i)} - \nabla_{\Phi^{(i)}} E(S^{-1}(I; \Phi^{(i)}); \psi) ] 其中 ( \Phi ) 是单调尺度参数，( E ) 是能量函数，( H ) 是 DEQ 的非线性变换。
• 固定点求解：通过迭代求解固定点，直到收敛到平衡点 ( \hat{\Phi} )。这个平衡点对应于能量函数的最小值，即最优的单调尺度参数。

3. 实现 Latent Canonicalization

• 动机：由于单调尺度群只是现实世界局部尺度变化的一个近似，作者提出在深度网络的潜在特征空间中进行规范化，而不是直接在输入图像上进行。
• 潜在特征规范化：将深度网络 ( M ) 视为多个模块的组合，对每个中间模块的潜在特征 ( F_k ) 进行规范化。定义每个适应模块 ( \tilde{M}k ) 为： [ \tilde{M}{\text{Eq}}^k(F_k) = S(M_k(\tilde{F}_k); \Phi_k) ] 其中 ( \tilde{F}_k = S^{-1}(F_k; \Phi_k) )。这确保了潜在特征对单调尺度变化的等变性。
• 不变性：对于局部尺度不变性，定义适应模块为： [ \tilde{M}_{\text{Inv}}^k(F_k) = M_k(\tilde{F}_k) ]

4. 实验验证

• 数据集：为了评估局部尺度一致性，作者构建了多个数据集，包括基于 Google Scan Objects 的语义分割数据集、局部尺度 MNIST 数据集和局部尺度 ImageNet 数据集。
• 评估指标：提出了单调尺度等变性误差（EquE）和局部尺度不变性误差（InvE）等指标来量化模型的局部尺度一致性。
• 基线方法：比较了多种基线方法，包括数据增强（Aug）、规范化（Canon）和损失函数引导的等变性（AugL）等方法。
• 结果：实验结果表明，DEC 方法在多个数据集和架构上均取得了最高的性能和最低的尺度一致性误差，证明了其有效性和通用性。

通过上述步骤，DEC 方法有效地提高了深度网络对局部尺度变化的等变性和不变性，从而解决了计算机视觉中局部尺度变化的问题。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过以下三个主要实验来验证所提出的 Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC) 的有效性：

1. 语义分割（Semantic Segmentation）

• 数据集：作者构建了一个基于 Google Scan Objects 的局部尺度分割数据集。通过物理模拟，将两个 3D 对象放置在随机背景上，并提取真实掩码。通过改变每个对象相对于相机的距离，引入独立的尺度变化，同时保持背景固定。
• 评估指标：
  • mIoU（Mean Intersection over Union）：用于衡量分割性能。
  • EquE（Monotone Scale Equivariance Error）：用于衡量模型的局部尺度等变性误差。
• 基线方法：
  • Aug：使用随机单调尺度数据增强进行训练。
  • Canon：使用 3 层 CNN 模型的能量函数进行规范化。
  • AugL：在 Aug 的基础上，使用 EquE 作为损失函数的一部分进行微调。
• 结果：
  • DEC 在所有情况下均实现了最高的 mIoU 和最低的 EquE，表明其在语义分割任务中具有更好的局部尺度等变性。

2. 图像分类（Image Classification）

2.1 MNIST 数据集

• 数据集：受到先前工作的启发，作者构建了一个局部尺度 MNIST 数据集。通过将 3 位数字组合成图像，并随机调整每个数字的大小（缩放因子在 [0.4, 2.0] 范围内），允许不同数字之间的尺度变化高达 5 倍。
• 评估指标：
  • Top-1 分类准确率：用于衡量分类性能。
  • InvE（Local Scale Invariance Error）：用于衡量模型的局部尺度不变性误差。
• 基线方法：
  • Aug：使用随机单调尺度数据增强进行训练。
  • Canon：使用 3 层 CNN 模型的能量函数进行规范化。
  • InvL：在 Aug 的基础上，使用 InvE 作为损失函数的一部分进行微调。
• 结果：
  • DEC 在所有基线方法中实现了最高的分类准确率和最低的 InvE，表明其在图像分类任务中具有更好的局部尺度不变性。

2.2 ImageNet 数据集

• 数据集：为了在更现实的场景中评估局部尺度不变性，作者创建了一个局部尺度 ImageNet 数据集。通过提取目标对象的边界框，提取对象掩码，对目标对象进行缩放，并将其放回背景中，从而创建局部尺度变化的图像。
• 评估指标：
  • Top-1 分类准确率：用于衡量分类性能。
  • InvE（Local Scale Invariance Error）：用于衡量模型的局部尺度不变性误差。
• 基线方法：
  • Base：使用预训练权重进行微调。
  • Aug：使用随机单调尺度数据增强进行训练。
  • Canon：使用 3 层 CNN 模型的能量函数进行规范化。
  • InvL：在 Aug 的基础上，使用 InvE 作为损失函数的一部分进行微调。
• 结果：
  • DEC 在所有基线方法中实现了最高的分类准确率和最低的 InvE，表明其在更复杂的现实世界场景中也具有更好的局部尺度不变性。

3. 附加实验和分析

• 附加基线：为了评估 DEC 在具有手工设计的层次特征处理或图像金字塔结构的模型中的有效性，作者将其方法应用于 HRViT 和 ResFormer，并报告了在 MNIST 数据集上的结果。
• 消融研究：作者在 MNIST 数据集上进行了额外的消融研究，以评估 DEC 模块的数量和每个模块中的层数对性能的影响。结果表明，增加 DEC 模块的数量可以提高性能。
• 运行时分析：作者讨论了 DEC 模块的运行时效率，并与基于优化的规范化方法进行了比较。DEC 模块在内存和时间效率方面均优于基于优化的方法。

通过这些实验，作者证明了 DEC 方法在多个任务和数据集上的有效性和通用性，特别是在处理局部尺度变化方面。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC) 在处理局部尺度变化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. 更复杂的局部尺度变化

• 非单调尺度变化：当前的 DEC 方法基于单调尺度群，这限制了其处理更复杂的非单调尺度变化的能力。探索如何扩展 DEC 以处理非单调尺度变化，可能会进一步提高模型在现实世界场景中的鲁棒性。
• 多模态尺度变化：在某些场景中，图像可能同时包含多种类型的尺度变化（例如，局部尺度变化和全局尺度变化）。研究如何将 DEC 与其他尺度处理方法结合，以同时处理多种尺度变化，是一个值得探索的方向。

2. 模型的可扩展性和效率

• 大规模数据集：尽管 DEC 在 ImageNet 上取得了良好的效果，但其在更大规模数据集（如 JFT-300M 或 LAION 数据集）上的表现尚未得到充分验证。探索 DEC 在这些大规模数据集上的适用性和性能，可能会揭示新的挑战和改进方向。
• 计算效率：虽然 DEC 在运行时效率方面优于基于优化的规范化方法，但进一步提高其计算效率仍然是一个重要的研究方向。例如，探索更高效的固定点求解算法或减少 DEC 模块的参数数量，可能会使其更适合实际应用。

3. 与其他等变性方法的结合

• 多等变性：将 DEC 与其他等变性方法（如旋转等变性、平移等变性等）结合，可能会进一步提高模型的整体鲁棒性。研究如何在同一个模型中实现多种等变性，是一个具有挑战性和潜力的方向。
• 跨模态等变性：探索 DEC 在跨模态任务（如图像-文本匹配、视觉问答等）中的应用，可能会为多模态学习带来新的视角。例如，研究如何在图像和文本特征之间实现尺度等变性，可能会提高模型在这些任务中的性能。

4. 理论分析和解释

• 理论保证：尽管 DEC 在实验中表现良好，但其理论保证仍有待进一步研究。例如，研究 DEC 在何种条件下能够保证局部尺度等变性或不变性，可能会为其应用提供更坚实的理论基础。
• 解释性：当前的 DEC 方法在训练过程中学习到的单调尺度参数的具体含义尚不明确。探索如何解释这些参数，以及它们如何影响模型的决策过程，可能会为深度学习模型的解释性研究提供新的思路。

5. 实际应用和部署

• 实时应用：在实时应用（如自动驾驶、视频监控等）中，模型的响应速度至关重要。研究如何优化 DEC 以满足实时应用的要求，可能会使其在这些领域得到更广泛的应用。
• 硬件加速：探索 DEC 在专用硬件（如 GPU、TPU 或 FPGA）上的加速方法，可能会进一步提高其实际应用的可行性。例如，研究如何利用硬件特性来优化 DEC 的固定点求解过程，可能会显著提高其运行效率。

6. 数据增强和自监督学习

• 数据增强策略：尽管 DEC 通过规范化方法提高了模型的局部尺度一致性，但结合更复杂的数据增强策略可能会进一步提高其性能。研究如何设计更有效的数据增强方法，以更好地模拟现实世界中的局部尺度变化，是一个值得探索的方向。
• 自监督学习：自监督学习方法在近年来取得了显著进展。探索如何将 DEC 与自监督学习方法结合，可能会为无监督或弱监督学习任务带来新的突破。例如，研究如何利用 DEC 来提高自监督学习模型对局部尺度变化的鲁棒性，可能会提高其在实际任务中的性能。

7. 跨领域应用

• 医学图像分析：在医学图像分析中，局部尺度变化是一个常见的问题（例如，不同患者的器官大小可能不同）。将 DEC 应用于医学图像分析任务，可能会提高模型在这些任务中的性能和鲁棒性。
• 遥感图像分析：在遥感图像分析中，局部尺度变化同样是一个重要的问题（例如，不同地区的建筑物大小可能不同）。研究如何将 DEC 应用于遥感图像分析任务，可能会为地理信息系统（GIS）和环境监测等领域带来新的解决方案。

这些方向不仅有助于进一步提高 DEC 方法的性能和适用性，也可能为计算机视觉和深度学习领域带来新的理论和技术突破。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了 Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC)，这是一种用于提高深度网络对局部尺度变化的等变性和不变性的方法。该方法通过引入单调尺度群来近似现实世界中的局部尺度变化，并利用深度平衡模型（DEQ）作为规范化器，将输入图像转换为“标准”形式，从而提高模型对局部尺度变化的鲁棒性。DEC 方法可以轻松集成到现有的网络架构中，并适用于预训练模型。通过在多个数据集和任务上的实验，作者证明了 DEC 在提高模型性能和局部尺度一致性方面的有效性。

背景知识

• 局部尺度变化：现实世界中的物体在图像中的大小可能因物体本身的物理尺寸和相机的拍摄距离、变焦等因素而有所不同。这种局部尺度变化在实际图像中很常见，但难以用现有的全局尺度变化方法来处理。
• 等变性和不变性：等变性指的是当输入图像发生特定变换时，网络输出也以预定方式发生变换；不变性则指网络输出对输入图像的特定变换保持不变。

研究方法

1. 单调尺度群（Monotone Scaling Group）：

   • 提出了单调尺度操作，通过一个严格单调增加的函数 ( l ) 来实现局部尺度变化。
   • 定义了单调尺度群，该群通过函数复合操作形成，满足群的四个公理：封闭性、结合性、单位元和逆元。

2. Deep Equilibrium Canonicalizer (DEC)：

   • 利用深度平衡模型（DEQ）作为规范化器，直接预测输入图像的“标准”形式。
   • DEC 模块通过迭代求解固定点，找到最优的单调尺度参数 ( \hat{\Phi} )。
   • 通过在潜在特征空间中进行规范化，而不是直接在输入图像上进行，提高了模型对局部尺度变化的等变性和不变性。

3. Latent Canonicalization：

   • 将深度网络 ( M ) 视为多个模块的组合，对每个中间模块的潜在特征 ( F_k ) 进行规范化。
   • 定义了适应模块 ( \tilde{M}_k )，确保潜在特征对单调尺度变化的等变性和不变性。

实验

1. 语义分割（Semantic Segmentation）：

   • 数据集：基于 Google Scan Objects 的局部尺度分割数据集。
   • 评估指标：mIoU 和 EquE。
   • 基线方法：Aug、Canon 和 AugL。
   • 结果：DEC 实现了最高的 mIoU 和最低的 EquE，表明其在语义分割任务中具有更好的局部尺度等变性。

2. 图像分类（Image Classification）：

   • MNIST 数据集：
     • 数据集：局部尺度 MNIST 数据集。
     • 评估指标：Top-1 分类准确率和 InvE。
     • 基线方法：Aug、Canon 和 InvL。
     • 结果：DEC 实现了最高的分类准确率和最低的 InvE，表明其在图像分类任务中具有更好的局部尺度不变性。
   • ImageNet 数据集：
     • 数据集：局部尺度 ImageNet 数据集。
     • 评估指标：Top-1 分类准确率和 InvE。
     • 基线方法：Base、Aug、Canon 和 InvL。
     • 结果：DEC 实现了最高的分类准确率和最低的 InvE，表明其在更复杂的现实世界场景中也具有更好的局部尺度不变性。

关键结论

• DEC 方法通过引入单调尺度群和深度平衡模型，有效地提高了深度网络对局部尺度变化的等变性和不变性。
• DEC 可以轻松集成到现有的网络架构中，并适用于预训练模型。
• 通过在多个数据集和任务上的实验，DEC 在提高模型性能和局部尺度一致性方面表现出色，特别是在 ImageNet 数据集上，DEC 进一步提高了预训练模型的准确率，即使对于原始未缩放的图像也是如此。

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: Md Ashiqur Rahman,Chiao-An Yang,Michael N. Cheng,Lim Jun Hao,Jeremiah Jiang,Teck-Yian Lim,Raymond A. Yeh

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14187.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14187

Arxiv ID: 2508.14187

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14187

Published: 2025-08-19T18:21:59Z

Updated: 2025-08-19T18:21:59.000Z

---

17. mSCoRe: a Multilingual and Scalable Benchmark for Skill-based Commonsense Reasoning

Recent advancements in reasoning-reinforced Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in complex reasoning tasks. However, the mechanism underlying their utilization of different human reasoning skills remains poorly investigated, especially for multilingual commonsense reasoning that involves everyday knowledge across different languages and cultures. To address this gap, we propose a \textbf{M}ultilingual and Scalable Benchmark for \textbf{S}kill-based \textbf{Co}mmonsense \textbf{Re}asoning (\textbf{mSCoRe}). Our benchmark incorporates three key components that are designed to systematically evaluate LLM’s reasoning capabilities, including: (1) a novel taxonomy of reasoning skills that enables fine-grained analysis of models’ reasoning processes, (2) a robust data synthesis pipeline tailored specifically for commonsense reasoning evaluation, and (3) a complexity scaling framework allowing task difficulty to scale dynamically alongside future improvements in LLM abilities. Extensive experiments on eights state-of-the-art LLMs of varying sizes and training approaches demonstrate that \textbf{mSCoRe} remains significantly challenging for current models, particularly at higher complexity levels. Our results reveal the limitations of such reasoning-reinforced models when confronted with nuanced multilingual general and cultural commonsense. We further provide detailed analysis on the models’ reasoning processes, suggesting future directions for improving multilingual commonsense reasoning capabilities.

中文摘要

近期在推理强化的大型语言模型（LLM）方面的进展显示出其在复杂推理任务中的卓越能力。然而，它们在利用不同人类推理技能方面的机制仍然没有得到充分研究，特别是在涉及跨不同语言和文化的日常知识的多语言常识推理中。为了解决这一问题，我们提出了一个 extbf{多}语言和 extbf{可}扩展的基准，为 extbf{技}能基础的 extbf{常}识 extbf{推}理（ extbf{mSCoRe}）。我们的基准包含三个关键组成部分，旨在系统性地评估LLM的推理能力，包括：（1）一种新颖的推理技能分类法，使模型的推理过程能够进行细致分析，（2）专门为常识推理评估量身定制的强大数据合成管道，以及（3）一个复杂度扩展框架，允许任务难度随着未来LLM能力的提升而动态调整。针对八种不同规模和训练方法的最新LLM进行的广泛实验表明， extbf{mSCoRe}对当前模型依然具有相当大的挑战性，尤其是在更高复杂性水平时。我们的结果揭示了这种推理强化模型在面对细致的多语言一般与文化常识时的局限性。我们进一步对模型的推理过程进行了详细分析，为提高多语言常识推理能力提供了未来的研究方向。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何系统地评估大型语言模型（LLMs）在多语言和跨文化环境下的常识推理能力。尽管最近在强化推理能力的大型语言模型（如OpenAI的o1系列和DeepSeek R1）在复杂推理任务中取得了显著进展，但这些模型在多语言常识推理方面的能力，尤其是涉及不同语言和文化背景下的日常知识时，仍然缺乏深入的研究和评估。

具体来说，论文指出现有基准测试在以下三个方面存在显著局限性：

1. 语言和文化覆盖范围有限：大多数现有基准主要关注单一高资源语言（如英语或中文），而多语言扩展通常依赖于现有数据集的翻译，难以捕捉文化特定的细微差别。
2. 缺乏系统性的任务难度扩展：现有基准无法提供一种系统的方法来扩展任务难度，这对于评估LLMs快速发展的能力至关重要。
3. 无法进行细粒度的推理步骤分析：现有基准无法提供对LLMs使用的推理步骤进行细粒度分析和分类，这限制了对模型操作的深入理解。

为了解决这些局限性，论文提出了一个多语言和可扩展的基于技能的常识推理基准（mSCoRe），旨在全面评估LLMs在多语言和文化背景下的常识推理能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与常识推理和大型语言模型（LLMs）相关的研究工作。以下是主要的相关研究：

大型推理模型（Large Reasoning Models）

• OpenAI o1 (Jaech et al., 2024): 基于GPT-4o的推理强化模型，专门针对复杂问题解决任务进行了额外训练，通过链式思考（chain-of-thought）推理数据进行优化。
• Macro-o1 (Zhao et al., 2024): 类似于o1，但专注于更广泛的推理任务。
• DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI et al., 2025): 一个开源的推理强化模型，通过强化学习激励LLMs的推理能力。
• LLaMA (Grattafiori et al., 2024): 一系列开源的LLMs，具有不同的参数规模，用于评估模型大小对推理能力的影响。
• Aya-32B (Dang et al., 2024): 一个通用的多语言模型，训练数据涵盖200种语言，用于评估广泛的多语言LLMs推理能力。

常识推理基准（Commonsense Reasoning Benchmarks）

• CommonsenseQA (CSQA) (Talmor et al., 2019): 通过从ConceptNet派生的多项选择问题评估一般常识知识。
• COPA (Roemmele et al., 2011): 关注日常事件之间的因果关系。
• SocialIQA (Sap et al., 2019): 评估社会常识理解。
• MMLU (Hendrycks et al., 2021): 评估LLMs在多样化常识任务中的泛化能力。
• Big-Bench Hard (Suzgun et al., 2023): 旨在评估模型在各种复杂常识任务中的表现。
• X-COPA (Ponti et al., 2020) 和 X-CSQA (Lin et al., 2021): 通过翻译现有数据集扩展到多语言环境。
• mCSQA (Sakai et al., 2024): 利用LLMs生成更全面和稳健的数据集。
• CulturePark (Li et al., 2024): 通过模拟跨文化人类互动来开发文化感知的LLMs。
• CultureBank (Shi et al., 2024): 从TikTok和Reddit等平台聚合真实世界的社会互动，围绕文化主题进行结构化注释。

这些相关研究为mSCoRe基准的开发提供了基础和背景，mSCoRe通过整合多语言和文化覆盖、细粒度的推理技能分类以及动态任务难度扩展机制，旨在系统地评估LLMs的常识推理能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了系统地评估大型语言模型（LLMs）在多语言和跨文化环境下的常识推理能力，论文提出了一个多语言和可扩展的基于技能的常识推理基准（mSCoRe）。mSCoRe通过以下三个关键组件来解决现有基准测试的局限性：

1. 细粒度的推理技能分类（Skill-based Analysis）

mSCoRe引入了一个新的推理技能分类体系，将每个推理步骤细分为原子推理步骤（atomic reasoning steps），并根据技能进行分类。这种分类体系使研究者能够对模型的推理过程进行精确分析，从而更深入地理解模型如何构建复杂的推理链。具体来说，mSCoRe将推理技能分为以下三大类和十个子类：

• 逻辑推理（Logical Reasoning）

  • 归纳推理（Inductive Reasoning）：从具体观察中得出一般性结论。
  • 演绎推理（Deductive Reasoning）：从一般前提中得出具体结论。
  • 假设推理（Abductive Reasoning）：形成解释观察结果的假设。

• 情境推理（Contextual Reasoning）

  • 类比推理（Analogical Reasoning）：在类似情境之间建立平行关系以推导结论。
  • 反事实推理（Counterfactual Reasoning）：考虑未发生的情境及其可能的结果。
  • 概率推理（Probabilistic Reasoning）：在不确定性下应用概率原则进行推断。
  • 时序推理（Temporal Reasoning）：理解事件的顺序和持续时间。
  • 空间推理（Spatial Reasoning）：在空间中可视化和操作对象。

• 社会和伦理推理（Social and Ethical Reasoning）

  • 社会推理（Social Reasoning）：理解社会互动和规范。
  • 道德推理（Moral Reasoning）：根据伦理原则判断对错。

2. 强大的数据合成管道（Robust Data Synthesis Pipeline）

mSCoRe利用人类标注的种子数据集，并通过以下四步流程生成更具挑战性的推理任务，同时保持对常识答案语义的评估：

• 数据过滤（Data Filtering）：使用一个通用的LLM评估每个候选问题的常识性、复杂性和可扩展性，选择具有高常识性和复杂性且易于扩展的问题。
• 结构化推理生成（Structured Reasoning Generation）：为选定的问题生成相关的常识背景，并详细描述推理过程，包括每一步所使用的推理技能、模型的推理文本以及每一步中被排除的选项。
• 数据复杂度扩展（Data Complexity Scaling）：通过扩展背景、修改问题、调整答案选项和添加额外的推理步骤，系统地增加每个问题的难度级别。
• 常识隐式化（Commonsense Implicitation）：将给定的常识背景与问题结合，生成一个新的、简洁的常识问题，该问题隐式地包含了原始背景。这一步旨在评估LLMs的常识推理能力，确保隐式背景保留了原始推理过程并保持了答案的正确性。

3. 复杂度扩展框架（Complexity Scaling Framework）

mSCoRe采用了一种动态任务难度扩展机制，允许随着LLMs能力的提升而动态调整任务难度。具体方法包括：

• 上下文扩展（Context Expansion）：在原始问题的常识背景中添加额外的背景或情境细节，以增加问题的深度和推理要求。
• 选项调整（Option Adjustment）：调整现有答案选项以适应新的复杂问题，确保正确答案选项在语义上与原始答案相似，并引入一个额外的似是而非但错误的选项，以增加问题的复杂性。
• 推理细化（Reasoning Refinement）：根据新的背景和问题，细化原始推理过程，并添加一个额外的推理步骤，以排除新增的错误选项。

4. 实验和分析

论文通过在mSCoRe基准上对八种最先进的LLMs进行广泛实验，验证了该基准的有效性和挑战性。实验结果表明，即使是最先进的模型在更高复杂度级别上也面临显著挑战，尤其是在涉及多语言和文化常识的细微差别时。此外，论文还提供了对模型推理过程的详细分析，揭示了模型规模、训练技术和推理技能类型对性能的影响，并为未来提高LLMs的常识推理能力提供了方向。

通过这三个关键组件，mSCoRe提供了一个全面的框架，用于系统地评估和分析LLMs在多语言和跨文化环境下的常识推理能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验，以评估八个最先进的大型语言模型（LLMs）在多语言和跨文化常识推理基准（mSCoRe）上的表现。以下是实验的详细信息：

实验设置

• 模型选择：实验涉及以下八种模型，这些模型代表了不同的开发方法和训练规模：

  • GPT-4o (OpenAI et al., 2024)：通用的大型语言模型，代表了当前最先进的LLMs。
  • OpenAI o1 (Jaech et al., 2024)：基于GPT-4o的推理强化模型，专门针对复杂问题解决任务进行了额外训练。
  • o1-mini：o1的较小版本，参数规模较小。
  • LLaMA-3.3-70B 和 LLaMA-3.1-8B (Grattafiori et al., 2024)：开源的LLMs，分别具有70B和8B参数，用于分析模型大小对推理能力的影响。
  • R1-70B 和 R1-8B (DeepSeek-AI et al., 2025)：基于LLaMA架构的推理强化模型，通过DeepSeek-R1的样本进行蒸馏。
  • Aya-32B (Dang et al., 2024)：通用的多语言模型，训练数据涵盖200种语言，用于评估广泛的多语言LLMs推理能力。

• 评估维度：实验从以下三个关键维度评估模型：

  • 模型可用性：模型是否易于获取和使用。
  • 参数规模：模型的参数数量，从8B到70B不等。
  • 训练方法：模型的训练方式，包括通用指令调整和推理强化训练。

主要结果

• mSCoRe-G（一般常识）：

  • 表1展示了从复杂度级别0（L0）到3（L3）的准确率比较。总体而言，随着复杂度级别的增加，所有模型的性能均有所下降。GPT-4o在所有语言和复杂度级别上均实现了最高的总体准确率，尽管这可能是由于基准创建过程中使用了GPT-4o进行数据生成。LLaMA-3.3-70B的结果非常接近GPT-4o，而开源模型在其他语言上的表现优于GPT-4o。
  • 表5进一步扩展了结果，将复杂度级别扩展到6（L6）。随着复杂度的增加，每个模型的准确率持续下降，尤其是在L0到L2之间，性能下降最为显著。这表明即使是相对简单的复杂度扩展也会给LLMs带来重大挑战。

• mSCoRe-S（社会常识）：

  • 表2展示了从复杂度级别0（L0）到3（L3）的准确率比较。与一般常识类似，所有模型在社会常识任务上的性能也随着复杂度的增加而下降。尽管o1在英语上的表现最佳，但在其他语言上却落后于其他通用LLMs，如GPT-4o和LLaMA-3.3-70B。这表明推理强化训练可能会降低模型的常识推理能力，这可能是由于训练数据高度专业化，专注于更复杂的任务，如编码和数学。
  • 表6展示了不同推理技能分类方法的结果。尽管需要模型区分更多的技能类型，但提出的细粒度分类方法却取得了最佳结果。这表明，推理技能分类的粒度对于常识推理至关重要，因为它可以促使模型考虑更广泛的推理方法，而不是默认使用熟悉的模式。

分析

• 复杂度扩展结果：随着复杂度级别的增加，每个模型的准确率持续下降，尤其是在L0到L2之间，性能下降最为显著。这表明即使是相对简单的复杂度扩展也会给LLMs带来重大挑战。在更高的难度级别（L3到L6）上，性能下降的速度显著减缓，这可能表明当前通过增加上下文和推理步骤来扩展复杂度的方法可能达到了饱和点。

• 技能类型利用：通过分析参考推理过程和模型生成的推理过程所使用的推理技能分布，发现模型在不同复杂度级别上对推理技能的利用存在显著差异。例如，在一般常识任务中，模型主要依赖演绎推理，而在社会常识任务中，模型需要更多地利用社会和情境推理技能。然而，模型在这些任务上的表现并不理想，这表明模型在适应推理策略方面存在显著局限性。

• 不同推理技能分类方法的结果：尽管需要模型区分更多的技能类型，但提出的细粒度分类方法却取得了最佳结果。这表明，推理技能分类的粒度对于常识推理至关重要，因为它可以促使模型考虑更广泛的推理方法，而不是默认使用熟悉的模式。

• 推理效率：通过分析模型在不同复杂度级别上的推理步骤数量，发现参考推理过程随着复杂度级别的增加而线性增加，而模型的推理步骤数量则相对稳定。这表明，随着任务复杂度的增加，模型无法动态调整推理深度，这可能是导致性能下降的一个关键因素。

结论

通过这些实验，论文揭示了当前LLMs在更高复杂度级别和文化细微差别的情境下的一致性挑战，并为未来提高LLMs的常识推理能力提供了方向，包括开发更强大的训练方法以增强模型的推理技能利用和效率。此外，mSCoRe为未来的基准测试提供了一个框架，以适应LLMs的快速发展。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个多语言和可扩展的基于技能的常识推理基准（mSCoRe），并通过对八个最先进的大型语言模型（LLMs）的广泛实验，揭示了这些模型在更高复杂度级别和文化细微差别的情境下的一致性挑战。基于这些发现，以下是一些可以进一步探索的点：

1. 更强大的训练方法

• 多任务学习：开发更强大的训练方法，使模型能够同时学习多种推理技能，而不是专注于单一类型的推理任务。例如，可以设计一个多任务学习框架，让模型在训练过程中同时处理逻辑推理、情境推理和社会伦理推理任务。
• 元学习：探索元学习方法，使模型能够快速适应新的推理任务和数据分布。元学习可以帮助模型在面对新的复杂问题时，能够更有效地利用其已有的知识和技能。
• 强化学习：利用强化学习来优化模型的推理过程，通过奖励机制鼓励模型在复杂任务中采取更有效的推理策略。

2. 跨语言和跨文化训练

• 多语言数据增强：开发更丰富的多语言训练数据，特别是针对低资源语言和文化背景的数据。这可以通过数据增强技术实现，例如通过机器翻译生成更多语言的训练样本，或者通过跨语言迁移学习来提高模型在不同语言上的表现。
• 文化适应性训练：设计专门的训练方法来提高模型对不同文化背景的理解和适应能力。例如，可以引入文化特定的数据集和任务，让模型学习不同文化中的常识知识和社会规范。
• 跨语言迁移学习：研究如何将模型在一个语言或文化背景中学到的知识有效地迁移到其他语言或文化背景中。这可以通过跨语言预训练和微调来实现，以提高模型的跨文化泛化能力。

3. 推理技能的动态调整

• 自适应推理深度：开发能够根据任务复杂度动态调整推理深度的模型。例如，可以设计一个自适应机制，让模型在面对更复杂的任务时自动增加推理步骤的数量，而在简单任务中减少推理步骤以提高效率。
• 推理技能的动态选择：探索如何让模型在推理过程中动态选择和切换不同的推理技能。这可以通过引入一个推理技能选择模块来实现，该模块根据当前任务的需求动态决定使用哪种推理技能。
• 多模态推理：结合多模态数据（如文本、图像、视频等）来增强模型的推理能力。多模态数据可以提供更丰富的上下文信息，帮助模型更好地理解和推理复杂的常识问题。

4. 更复杂的任务设计

• 多步推理任务：设计更复杂的多步推理任务，这些任务需要模型进行多个推理步骤才能得出正确答案。这可以通过引入更复杂的逻辑结构和情境背景来实现，以测试模型的推理深度和广度。
• 动态任务生成：开发动态任务生成方法，能够根据模型的当前能力自动生成新的推理任务。这可以通过强化学习或生成对抗网络（GANs）来实现，以确保任务的多样性和挑战性。
• 跨领域推理任务：设计跨领域的推理任务，这些任务涉及多个领域的知识和技能。例如，可以设计一个任务，要求模型同时利用科学知识、社会常识和逻辑推理来解决问题。

5. 模型评估和分析

• 细粒度的模型分析：进一步细化对模型推理过程的分析，例如通过可视化技术展示模型在每个推理步骤中的决策过程。这可以帮助研究者更好地理解模型的行为，并发现潜在的弱点和改进方向。
• 跨模型比较：进行更广泛的跨模型比较，以评估不同模型架构和训练方法对常识推理能力的影响。这可以通过在mSCoRe基准上评估更多类型的模型来实现，例如基于图神经网络（GNNs）的模型或基于注意力机制的模型。
• 长期性能跟踪：建立一个长期的性能跟踪机制，以监测模型在不同时间点上的表现变化。这可以帮助研究者了解模型在持续训练和优化过程中的进步情况，以及它们在面对新任务和数据时的适应能力。

6. 应用和部署

• 实际应用场景：将mSCoRe基准应用于实际的应用场景，例如智能客服、教育辅助系统或跨文化沟通工具。这可以帮助评估模型在真实世界中的表现，并发现需要进一步改进的地方。
• 用户反馈：收集用户对模型推理结果的反馈，以改进模型的训练和优化。用户反馈可以提供宝贵的见解，帮助研究者了解模型在实际应用中的优势和不足。
• 伦理和社会影响：研究模型的伦理和社会影响，特别是在处理涉及社会规范和道德判断的任务时。这包括评估模型的偏见、公平性和透明度，以及开发相应的伦理指南和规范。

通过进一步探索这些方向，可以推动大型语言模型在常识推理领域的研究和应用，提高模型在多语言和跨文化环境下的表现，为未来的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: 论文提出了一种名为mSCoRe（Multilingual and Scalable Benchmark for Skill-based Commonsense Reasoning）的多语言和可扩展的基于技能的常识推理基准。该基准旨在系统地评估大型语言模型（LLMs）在多语言和跨文化环境下的常识推理能力。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 常识推理的重要性：常识推理是人类日常生活中不可或缺的能力，它使人们能够进行逻辑推断、理解隐含信息，并在不同情境中做出合理决策。然而，对于当前的语言模型来说，复制这种能力仍然是一个巨大的挑战。
• 现有基准的局限性：现有的常识推理基准主要集中在单一语言（如英语）上，缺乏对多语言和文化细微差别的覆盖。此外，这些基准无法提供对模型推理过程的细粒度分析，也无法动态扩展任务难度以适应LLMs的快速发展。

mSCoRe基准

• 多语言和文化覆盖：mSCoRe涵盖了英语、德语、法语、中文和日语等语言的一般常识知识，以及不同文化背景下的社会常识知识。
• 基于技能的分析：mSCoRe引入了一种新的推理技能分类体系，将每个推理步骤细分为原子推理步骤，并根据技能进行分类。这种分类体系使研究者能够对模型的推理过程进行精确分析。
• 动态复杂度扩展：mSCoRe采用了一种动态任务难度扩展机制，允许随着LLMs能力的提升而动态调整任务难度。这通过上下文扩展、选项调整和常识隐式化等技术实现。

实验和分析

• 模型评估：论文对八个最先进的LLMs进行了广泛实验，包括GPT-4o、o1、LLaMA-3.3-70B、R1-70B和Aya-32B等。实验结果表明，即使是最先进的模型在更高复杂度级别上也面临显著挑战，尤其是在涉及多语言和文化常识的细微差别时。
• 性能分析：随着复杂度级别的增加，所有模型的性能均有所下降。GPT-4o在一般常识任务上表现最佳，但在社会常识任务上，开源模型如LLaMA-3.3-70B表现更好。此外，推理强化训练可能会降低模型的常识推理能力，尤其是在非英语任务中。
• 推理技能利用：模型在不同复杂度级别上对推理技能的利用存在显著差异。例如，在一般常识任务中，模型主要依赖演绎推理，而在社会常识任务中，模型需要更多地利用社会和情境推理技能。然而，模型在这些任务上的表现并不理想，这表明模型在适应推理策略方面存在显著局限性。

结论和未来方向

• 结论：mSCoRe基准揭示了当前LLMs在更高复杂度级别和文化细微差别的情境下的一致性挑战，并为未来提高LLMs的常识推理能力提供了方向。
• 未来方向：论文建议开发更强大的训练方法，以增强模型的推理技能利用和效率。此外，mSCoRe为未来的基准测试提供了一个框架，以适应LLMs的快速发展。

通过这些贡献，mSCoRe基准为系统地评估和分析LLMs在多语言和跨文化环境下的常识推理能力提供了一个全面的平台。

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: Nghia Trung Ngo,Franck Dernoncourt,Thien Huu Nguyen

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.10137.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.10137

Arxiv ID: 2508.10137

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.10137

Published: 2025-08-13T18:59:02Z

Updated: 2025-08-13T18:59:02.000Z

---

18. Refining Contrastive Learning and Homography Relations for Multi-Modal Recommendation

Multi-modal recommender system focuses on utilizing rich modal information ( i.e., images and textual descriptions) of items to improve recommendation performance. The current methods have achieved remarkable success with the powerful structure modeling capability of graph neural networks. However, these methods are often hindered by sparse data in real-world scenarios. Although contrastive learning and homography ( i.e., homogeneous graphs) are employed to address the data sparsity challenge, existing methods still suffer two main limitations: 1) Simple multi-modal feature contrasts fail to produce effective representations, causing noisy modal-shared features and loss of valuable information in modal-unique features; 2) The lack of exploration of the homograph relations between user interests and item co-occurrence results in incomplete mining of user-item interplay. To address the above limitations, we propose a novel framework for \textbf{R}\textbf{E}fining multi-mod\textbf{A}l cont\textbf{R}astive learning and ho\textbf{M}ography relations (\textbf{REARM}). Specifically, we complement multi-modal contrastive learning by employing meta-network and orthogonal constraint strategies, which filter out noise in modal-shared features and retain recommendation-relevant information in modal-unique features. To mine homogeneous relationships effectively, we integrate a newly constructed user interest graph and an item co-occurrence graph with the existing user co-occurrence and item semantic graphs for graph learning. The extensive experiments on three real-world datasets demonstrate the superiority of REARM to various state-of-the-art baselines. Our visualization further shows an improvement made by REARM in distinguishing between modal-shared and modal-unique features. Code is available \href{https://github.com/MrShouxingMa/REARM}{here}.

中文摘要

多模态推荐系统侧重于利用项目丰富的模态信息（即图像和文本描述）来提高推荐性能。目前的方法凭借图神经网络强大的结构建模能力取得了显著的成功。然而，这些方法在现实场景中经常受到稀疏数据的阻碍。尽管采用对比学习和单调学（即同质图）来解决数据稀疏性挑战，但现有方法仍然面临两个主要局限性：1）简单的多模态特征对比无法产生有效的表示，导致模态共享特征嘈杂，模态唯一特征中有价值的信息丢失;2）缺乏对用户兴趣与项目共现之间同形异义词关系的探索，导致用户-项目相互作用挖掘不完全。为了解决上述局限性，我们提出了一种用于\textbf{R}\textbf{E}fining multi-mod\textbf{A}l cont\textbf{R}astive learning和ho\textbf{M}ography关系（\textbf{REARM}）的新框架。具体来说，我们通过采用元网络和正交约束策略来补充多模态对比学习，这些策略过滤掉模态共享特征中的噪声，并在模态唯一特征中保留与推荐相关的信息。为了有效地挖掘同质关系，我们将新构建的用户兴趣图和项目共现图与现有的用户共现图和项目语义图集成在一起进行图学习。在三个真实世界数据集上的广泛实验证明了 REARM 相对于各种最先进基线的优越性。我们的可视化进一步显示了 REARM 在区分模态共享特征和模态唯一特征方面所做的改进。代码可用 \href{https://github.com/MrShouxingMa/REARM}{here}。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决多模态推荐系统中的两个主要问题：

1. 多模态特征对比学习的局限性：

   • 现有的多模态特征对比学习方法在处理模态共享特征和模态独特特征时存在不足。简单地对比多模态特征会导致模态独特特征的丢失，而这些特征对于推荐任务是非常重要的。例如，图像中可能包含时尚设计的独特信息，而文本中可能没有提及；反之亦然。此外，模态共享特征中可能存在噪声，这些噪声特征对于推荐任务是无关甚至误导性的。
   • 论文提出通过引入元网络（meta-network）和正交约束（orthogonal constraint）策略来解决这些问题。元网络用于从模态共享特征中提取推荐相关的知识，过滤掉噪声；正交约束则用于保留模态独特且与推荐相关的特征。

2. 用户兴趣和项目共现关系的挖掘不足：

   • 现有的方法主要关注用户共现和项目语义关系，而忽视了用户兴趣模式和项目共现模式之间的关联。这些关联关系中包含丰富的信息，可以用于更深入地理解用户行为和项目语义。
   • 论文提出通过构建用户兴趣图和项目共现图，并将这些图与现有的用户共现图和项目语义图结合起来，利用图神经网络（GNN）进行学习，从而更有效地挖掘用户和项目之间的潜在关系。

综上所述，论文提出了一种新的框架（REARM），通过改进多模态对比学习和挖掘齐次图（homography）关系，来提高多模态推荐系统的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

多模态推荐

• VBPR：将视觉特征直接拼接到传统的协同过滤框架中。
• LGMRec：结合局部图和全局超图嵌入模块来增强表示。
• DiffMM：通过对比多模态特征来改善表示并减少噪声，从而提高用户偏好学习的效果。
• SLMRec：对多模态特征进行dropout和masking操作以构建额外的自监督信号。
• MGCN：多模态图卷积网络，用于个性化推荐。
• FREEDOM：通过冻结和去噪图结构来改进多模态推荐。
• DRAGON：结合用户共现图和项目语义图的双重图学习表示。
• MIG-GT：使用全局变换器的模态独立图神经网络。

基于GNN的推荐

• LightGCN：研究了GNN中每个组件的重要性，并实验性地移除了特征转换和非线性激活模块以更好地适应推荐。
• GNN-based方法：广泛采用GNN作为各种推荐系统的一个重要组成部分。

对比学习在推荐中的应用

• SLMRec：通过dropout和masking操作对多模态特征进行操作，以构建额外的自监督信号。
• DiffMM：采用对比多模态特征的策略来捕获和利用模态相关的一致性信息。

这些相关研究为本文提出的REARM框架提供了理论基础和技术支持，REARM通过改进多模态对比学习和挖掘齐次图关系，进一步提升了多模态推荐系统的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个新的框架 REfining multi-modAl contRastive learning and hoMography relations (REARM) 来解决上述问题，主要通过以下几个核心组件和策略实现：

1. 齐次图关系学习 (Homography Relation Learning)

• 构建用户兴趣图和项目共现图：除了现有的用户共现图和项目语义图，论文还额外构建了项目共现图和用户兴趣图。这些图能够从结构和语义（兴趣）的不同角度探索用户和项目之间的潜在关系。
  • 项目共现图：基于项目之间的共同交互次数构建，保留具有最多共同交互的项目，并将这些交互次数作为边的权重。
  • 项目语义图：基于多模态信息计算项目之间的相似性，并将高相似性的边保留下来。
  • 用户兴趣图：与项目共现图类似，基于用户之间的共同交互构建。
• 齐次图学习：通过在这些齐次图上进行消息传递，学习用户和项目的齐次图表示，丰富其语义和共现信息。

2. 异构图关系学习 (Heterography Relation Learning)

• 基于用户-项目交互图的图卷积操作：利用LightGCN对用户-项目交互图进行图卷积操作，分别对用户和项目的多模态特征进行聚合，以获取更高阶的交互信息。

3. 改进的多模态对比学习 (Refined Contrastive Learning)

• 多模态对比学习：通过最大化两种模态特征视图之间的互信息，引入自监督信号，缓解数据稀疏问题，并增强用户-项目交互模式中模态的一致性。
• 元网络 (Meta-network)：在对比学习后，使用元网络从模态共享特征中提取推荐相关的知识，过滤掉噪声。元网络通过定制的转换矩阵提取有价值的模态共享特征，并将其迁移到项目ID信息中，以增强项目表示。
• 正交约束 (Orthogonal Constraint)：通过在多模态特征之间施加正交约束，鼓励模态独特特征保留独特的信息，从而区分模态共享和模态独特特征。正交约束损失函数用于优化模态独特特征，保留与推荐相关的特征。

4. 预测和优化 (Prediction and Optimization)

• 最终表示和预测：将模态共享特征和模态独特特征拼接起来，形成用户和项目的最终表示。通过计算用户和项目表示的内积来预测用户与项目之间的交互概率。
• 损失函数：结合贝叶斯个性化排名（BPR）损失、多模态对比学习损失和正交约束损失，优化模型参数。

通过这些策略，REARM能够有效地过滤掉模态共享特征中的噪声，保留模态独特且与推荐相关的特征，并且通过挖掘用户兴趣和项目共现关系，进一步丰富了用户和项目的表示，从而提高了多模态推荐系统的性能。

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的 REARM 框架的有效性：

1. 数据集选择

• 数据集：论文选择了三个公开的 Amazon 数据集进行实验，分别是 Baby、Sports 和 Clothing 数据集。这些数据集提供了丰富的多模态特征数据（视觉模态和文本模态）。
• 数据集统计：
  • Baby：19,445 个用户，7,050 个项目，160,792 次交互，稀疏度为 99.88%。
  • Sports：35,598 个用户，18,357 个项目，296,337 次交互，稀疏度为 99.95%。
  • Clothing：39,387 个用户，23,033 个项目，278,677 次交互，稀疏度为 99.97%。

2. 基线方法

• 基线模型：论文将 REARM 与多种最先进的模型进行了比较，这些模型分为两类：
  • 一般推荐模型：BPR、LightGCN、ApeGNN 和 MGDN。
  • 多模态推荐模型：VBPR、MMGCN、DualGNN、GRCN、LATTICE、BM3、SLMRec、MICRO、MGCN、DiffMM、FREEDOM、LGMRec、DRAGON 和 MIG-GT。

3. 评估指标

• 评估指标：使用 Recall 和 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) 作为评估指标，分别评估 top-10 和 top-20 推荐的性能。
• 数据集划分：按照 8:1:1 的比例随机划分历史交互数据，得到训练集、验证集和测试集。
• 评估协议：采用全排名协议评估 top-K 推荐性能，并报告测试集中所有用户的平均性能。

4. 实验设置

• 用户和项目嵌入维度：均设置为 64。
• 训练批次大小：设置为 2,048。
• 超参数调整：在验证集上搜索最优参数范围，包括 LightGCN 的层数、用户和项目的模态重要性系数、用户和项目的共现系数、转换矩阵的秩以及所有注意力模块的 dropout 率。
• 训练停止指标：使用 R@20 作为验证集上的训练停止指标。

5. 实验结果

• 性能比较：REARM 在所有数据集上均显著优于所有基线模型，无论是普通推荐模型还是多模态推荐模型。具体结果如下表所示：
  • Baby 数据集：
    • R@10: 0.0705
    • R@20: 0.1105
    • N@10: 0.0377
    • N@20: 0.0479
  • Sports 数据集：
    • R@10: 0.0836
    • R@20: 0.1231
    • N@10: 0.0455
    • N@20: 0.0553
  • Clothing 数据集：
    • R@10: 0.0700
    • R@20: 0.0998
    • N@10: 0.0377
    • N@20: 0.0454

6. 消融研究

• 不同组件的影响：通过移除不同的组件（如用户齐次图、项目齐次图、共现齐次图、相似性齐次图、元网络、正交约束等），分析这些组件对模型性能的影响。
  • 结果：移除任何一种齐次图或对比学习的改进策略都会导致性能下降，表明这些组件对模型性能的提升是必要的。

7. 不同模态的贡献

• 单独模态的实验：分别使用视觉模态和文本模态进行实验，以评估不同模态对模型性能的贡献。
  • 结果：单独使用视觉模态或文本模态都无法达到最佳性能，表明两种模态都含有重要的信息，且文本模态在某些数据集上表现更好。

8. 超参数分析

• 用户共现图权重：调整用户共现图在最终用户齐次图中的权重，发现用户兴趣图在一定权重下能更好地提升模型效果。
• 项目共现图权重：调整项目共现图在最终项目齐次图中的权重，发现不同数据集的最优权重不同。
• 矩阵秩：调整元网络中转换矩阵的秩，发现秩的大小对模型性能有影响，且 Sports 数据集需要较大的秩。
• 交互图层数：调整用户-项目交互图的传播层数，发现所有数据集的最优层数均大于 3。

9. 可视化分析

• 交互概率差异热图：选择部分用户和项目，计算在改进对比学习前后交互概率的差异，并生成热图。
  • 结果：REARM 在预测交互概率时，能够更好地区分模态共享特征和模态独特特征，从而更准确地预测用户与项目之间的交互。

通过这些实验，论文验证了 REARM 框架在多模态推荐任务中的有效性和优越性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一种新的多模态推荐框架 REARM，通过改进多模态对比学习和挖掘齐次图关系，显著提高了推荐性能。尽管如此，仍有一些可以进一步探索的点：

1. 多模态特征的进一步融合

• 更复杂的模态融合策略：当前的多模态对比学习主要关注视觉和文本模态，但实际应用中可能涉及更多模态（如音频、视频等）。可以探索更复杂的模态融合策略，例如采用多模态融合网络（如Transformer-based架构）来更好地整合不同模态的信息。
• 模态间的动态权重调整：不同模态在不同场景下的重要性可能不同。可以引入动态权重调整机制，根据用户和项目的具体特征动态调整各模态的权重。

2. 对比学习的改进

• 对比学习的自适应温度参数：当前对比学习中使用的温度参数是固定的，可以探索自适应温度参数的调整机制，使其能够根据数据的复杂度和稀疏度动态调整。
• 对比学习的多视图生成：除了简单的模态对比，可以探索生成更多视图的方法，例如通过数据增强技术（如随机裁剪、颜色抖动等）生成更多的正样本对，以进一步提高对比学习的效果。

3. 齐次图的扩展和优化

• 动态图构建：当前的齐次图是基于静态数据构建的，可以探索动态图构建方法，例如根据用户和项目的实时行为动态更新齐次图，以更好地捕捉用户兴趣和项目特征的变化。
• 图的多尺度表示：可以探索图的多尺度表示方法，例如通过多尺度图卷积网络（Multi-scale Graph Convolutional Networks）来捕捉不同层次的结构信息。

4. 模型的可扩展性和效率

• 大规模数据集的优化：当前的实验在中等规模的数据集上进行，可以探索如何在大规模数据集上高效地训练和优化模型，例如通过分布式训练、图采样等技术。
• 模型压缩和加速：可以探索模型压缩和加速技术，例如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化（Quantization）等，以提高模型的部署效率。

5. 用户和项目特征的进一步挖掘

• 用户和项目的多维度特征：除了现有的多模态特征，可以进一步挖掘用户和项目的其他维度特征，例如用户的社会网络信息、项目的时间序列特征等。
• 用户和项目的长期和短期兴趣：可以探索如何更好地建模用户的长期和短期兴趣，例如通过引入记忆网络（Memory Networks）或注意力机制（Attention Mechanisms）来捕捉用户的动态兴趣变化。

6. 模型的可解释性

• 推荐结果的解释：当前的模型在提高推荐性能方面取得了显著效果，但模型的可解释性仍然是一个挑战。可以探索如何生成推荐结果的解释，例如通过特征重要性分析、案例研究等方法，提高模型的透明度和用户信任度。

7. 跨领域推荐

• 跨领域推荐：可以探索如何将 REARM 框架应用于跨领域推荐任务，例如在不同领域之间迁移用户和项目的特征，以解决目标领域数据稀疏的问题。

8. 用户隐私和安全

• 隐私保护：在多模态推荐中，用户和项目的特征可能包含敏感信息。可以探索如何在保护用户隐私的前提下进行推荐，例如通过差分隐私（Differential Privacy）或同态加密（Homomorphic Encryption）技术。

通过这些进一步的探索，可以进一步提升 REARM 框架的性能和适用性，为多模态推荐系统的发展提供更多的可能性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种新的多模态推荐框架 REfining multi-modAl contRastive learning and hoMography relations (REARM)，旨在通过改进多模态对比学习和挖掘齐次图关系来提高推荐性能。以下是论文的主要内容：

研究背景

• 多模态推荐系统：利用丰富的模态信息（如图像和文本描述）来提高推荐性能。
• 现有方法的局限性：
  1. 简单的多模态特征对比导致模态共享特征中存在噪声，模态独特特征丢失，影响推荐性能。
  2. 忽视了用户兴趣和项目共现关系的挖掘，导致用户-项目交互的潜在关系未被充分利用。

研究方法

• 齐次图关系学习 (Homography Relation Learning)：

  • 构建用户兴趣图和项目共现图，与现有的用户共现图和项目语义图结合，形成用户和项目的齐次图。
  • 通过消息传递在齐次图上学习用户和项目的表示，丰富其语义和共现信息。

• 异构图关系学习 (Heterography Relation Learning)：

  • 利用 LightGCN 对用户-项目交互图进行图卷积操作，分别对用户和项目的多模态特征进行聚合，获取更高阶的交互信息。

• 改进的多模态对比学习 (Refined Contrastive Learning)：

  • 通过最大化两种模态特征视图之间的互信息，引入自监督信号，缓解数据稀疏问题。
  • 使用元网络从模态共享特征中提取推荐相关的知识，过滤掉噪声。
  • 施加正交约束，鼓励模态独特特征保留独特的信息，区分模态共享和模态独特特征。

• 预测和优化 (Prediction and Optimization)：

  • 将模态共享特征和模态独特特征拼接起来，形成用户和项目的最终表示。
  • 通过计算用户和项目表示的内积来预测用户与项目之间的交互概率。
  • 结合贝叶斯个性化排名（BPR）损失、多模态对比学习损失和正交约束损失，优化模型参数。

实验

• 数据集：使用三个公开的 Amazon 数据集（Baby、Sports 和 Clothing）进行实验，这些数据集提供了丰富的多模态特征数据。
• 基线方法：与多种最先进的模型进行比较，包括一般推荐模型和多模态推荐模型。
• 评估指标：使用 Recall 和 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) 评估 top-10 和 top-20 推荐的性能。
• 实验结果：REARM 在所有数据集上均显著优于所有基线模型，表明其在多模态推荐任务中的优越性。

消融研究

• 不同组件的影响：通过移除不同的组件（如用户齐次图、项目齐次图、共现齐次图、相似性齐次图、元网络、正交约束等），分析这些组件对模型性能的影响。
• 不同模态的贡献：分别使用视觉模态和文本模态进行实验，评估不同模态对模型性能的贡献。

超参数分析

• 用户共现图权重：调整用户共现图在最终用户齐次图中的权重。
• 项目共现图权重：调整项目共现图在最终项目齐次图中的权重。
• 矩阵秩：调整元网络中转换矩阵的秩。
• 交互图层数：调整用户-项目交互图的传播层数。

可视化分析

• 交互概率差异热图：通过计算在改进对比学习前后交互概率的差异，生成热图，验证 REARM 在区分模态共享特征和模态独特特征方面的优势。

结论

REARM 通过改进多模态对比学习和挖掘齐次图关系，显著提高了多模态推荐系统的性能。未来的工作可以进一步探索多模态特征的融合、对比学习的改进、齐次图的扩展和优化，以及模型的可扩展性和效率。

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: Shouxing Ma,Yawen Zeng,Shiqing Wu,Guandong Xu

Categories: cs.IR

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13745.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13745

Arxiv ID: 2508.13745

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13745

Published: 2025-08-19T11:35:48Z

Updated: 2025-08-19T11:35:48.000Z

---