HuggingFace Papers 2025-08-26

数据来源：HuggingFace Papers

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1. AgentFly: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs

In this paper, we introduce a novel learning paradigm for adaptive Large Language Model (LLM) agents that eliminates the need for fine-tuning the underlying LLMs. Existing approaches are often either rigid, relying on static, handcrafted reflection workflows, or computationally intensive, requiring gradient updates of LLM model parameters. In contrast, our method enables low-cost continual adaptation via memory-based online reinforcement learning. We formalise this as a Memory-augmented Markov Decision Process (M-MDP), equipped with a neural case-selection policy to guide action decisions. Past experiences are stored in an episodic memory, either differentiable or non-parametric. The policy is continually updated based on environmental feedback through a memory rewriting mechanism, whereas policy improvement is achieved through efficient memory reading (retrieval). We instantiate our agent model in the deep research setting, namely AgentFly, which attains top-1 on GAIA validation ($87.88\%$ Pass@$3$) and $79.40\%$ on the test set. It reaches $66.6\%$ F1 and $80.4\%$ PM on the DeepResearcher dataset, outperforming the state-of-the-art training-based method, while case-based memory adds $4.7\%$ to $9.6\%$ absolute points on out-of-distribution tasks. Our approach offers a scalable and efficient pathway for developing generalist LLM agents capable of continuous, real-time learning without gradient updates, advancing machine learning towards open-ended skill acquisition and deep research scenarios. The code is available at https://github.com/Agent-on-the-Fly/AgentFly.

中文摘要

在本文中，我们介绍了一种用于自适应大型语言模型（LLM）代理的新型学习范式，该范式消除了对底层 LLM 进行微调的需要。现有的方法通常是僵化的，依赖于静态的、手工制作的反射工作流程，或者计算密集型的，需要对 LLM 模型参数进行梯度更新。相比之下，我们的方法通过基于记忆的在线强化学习实现低成本的持续适应。我们将其形式化为记忆增强马尔可夫决策过程（M-MDP），配备神经案例选择策略来指导行动决策。过去的经历存储在情景记忆中，可以是可微的，也可以是非参数的。策略通过记忆重写机制根据环境反馈不断更新，而策略改进则通过高效的记忆读取（检索）来实现。我们在深度研究环境中实例化了我们的代理模型，即 AgentFly，它在 GAIA 验证中获得了前 1 名（87.88\%$ Pass@$3$），在测试集上获得了 79.40\%$。它在 DeepResearcher 数据集上达到 66.6\%$ F1 和 $80.4\%$ PM，优于最先进的基于训练的方法，而基于案例的内存在分布外任务上增加了 4.7\%$ 到 $9.6\%$ 的绝对分数。我们的方法为开发能够在没有梯度更新的情况下进行连续、实时学习的通才 LLM 代理提供了一条可扩展且高效的途径，将机器学习推进到开放式技能获取和深度研究场景。该代码可在 https://github.com/Agent-on-the-Fly/AgentFly 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构建能够持续从变化的环境中学习的大型语言模型（LLM）代理，而无需对底层LLM进行昂贵的微调。具体来说，它旨在解决以下问题：

现有LLM代理的局限性：现有的LLM代理通常遵循两种主要范式，一种是依赖静态、手工设计的工作流程，缺乏灵活性；另一种是通过更新LLM的参数来进行微调，这虽然可以提高灵活性，但计算成本高昂，不适合连续适应和在线学习。因此，如何在不进行LLM参数微调的情况下实现LLM代理的持续学习，是一个重要的研究挑战。
持续学习的需求：在开放式的、不断变化的环境中，LLM代理需要能够实时学习和适应新情况。这要求代理能够从过去的经历中学习，并利用这些经验来指导未来的决策，而不是依赖于固定的、预训练的模型参数。
人类学习机制的启发：人类的学习过程依赖于记忆系统，特别是情景记忆，它支持从成功和失败中学习，并通过案例或类比推理来解决类似问题。如何将这种基于案例的学习机制引入LLM代理，使其能够像人类一样通过记忆和经验来持续改进性能，是论文的核心目标之一。
开发通用LLM代理：论文的目标是为开发能够进行连续、实时学习的通用LLM代理提供一个可扩展且高效的途径，推动机器学习向开放式技能获取和深度研究场景发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与之相关的研究领域，以下是主要的相关研究：

持续学习在LLM代理系统中的应用

参数化方法：通过后训练（如强化学习）或监督式微调来更新LLM，以实现高任务保真度，但以相当的计算量、数据量和灾难性遗忘的风险为代价。
非参数化方法：冻结LLM并附加外部记忆以优化提示构造过程。人类智能高度依赖于记忆系统，尤其是情景记忆，它支持从成功和失败中学习。

工具增强型LLM

提示基础方法：将工具调用直接嵌入到生成的轨迹中，但难以处理需要多跳工具调用的长视平任务。
多智能体流水线：提出多智能体流水线，通过对话协调专业智能体，以解决长视平决策制定问题。
代理强化学习（Agentic RL）：将LLM训练从静态任务解决转变为动态的智能体-环境推理，但大多数系统不断添加案例，没有选择性地策划，导致检索成本超过效用的经典“淹没”问题。

智能体记忆机制

记忆库（MemoryBank）：将检索与艾宾浩斯遗忘曲线式的遗忘计划相结合，使较旧的、低效用的项目衰减，同时强化与用户相关的事实。
SAGE：将反思与基于艾宾浩斯的记忆优化器统一起来，支持持续自我完善。
Mem0：采用结构化记忆机制，具有明确的操作（添加、更新、删除、无操作）。
A-MEM：通过类型学网络维护记忆。
MemInsight：通过添加摘要和标签来增强原始记忆，以帮助检索。
Agent-KB和Alita：构建共享知识库和优化工具集，以支持代理问题解决。

这些相关研究为本文提出的AgentFly方法提供了背景和基础，AgentFly通过结合案例记忆和强化学习，提供了一种无需微调LLM参数即可实现持续学习的新途径。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种基于记忆的强化学习框架来解决如何在不微调底层LLM参数的情况下实现LLM代理的持续学习问题。具体方法如下：

1. 记忆增强的马尔可夫决策过程（Memory-augmented Markov Decision Process, M-MDP）

论文将LLM代理的决策过程形式化为一个记忆增强的马尔可夫决策过程（M-MDP）。在这个框架中，代理的行为不仅依赖于当前状态，还依赖于一个存储过去经验的案例库（case bank）。这个案例库作为记忆空间，记录了代理在环境中的行为轨迹，包括成功和失败的案例。

2. 案例选择策略（Case Selection Policy）

代理通过一个神经案例选择策略来决定在当前状态下从案例库中检索哪些案例。这个策略基于软Q学习（soft Q-learning）框架，通过最大化熵来鼓励多样化的案例检索。具体来说，代理在每个时间步从案例库中检索一个案例，然后根据LLM的输出来决定行动。通过这种方式，代理可以利用过去的成功经验来指导当前的决策。

3. 案例库的更新机制（Case Bank Update Mechanism）

案例库会根据代理在环境中的行为动态更新。每次代理采取行动并收到环境的反馈后，新的案例（包括当前状态、采取的行动和收到的奖励）会被添加到案例库中。这种更新机制使得代理能够持续学习和适应新的环境变化，而无需对LLM的参数进行微调。

4. AgentFly框架

论文提出了AgentFly框架，这是一个基于案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）的非参数化、即时学习框架。AgentFly采用规划器-执行器架构，其中规划器负责从案例库中检索案例并生成计划，执行器则负责执行具体的行动。这种架构使得AgentFly能够在复杂的任务中进行有效的规划和执行，同时利用案例库中的经验来提高性能。

5. 实验验证

论文通过在多个基准数据集上的实验验证了AgentFly的有效性。实验结果表明，AgentFly在GAIA验证集上达到了87.88%的Pass@3准确率，在测试集上达到了79.40%的准确率，超过了现有的大多数代理框架。此外，AgentFly在DeepResearcher数据集上也表现出色，达到了66.6%的F1分数和80.4%的部分匹配（PM）分数，优于现有的基于训练的方法。这些结果证明了AgentFly在不进行LLM参数微调的情况下，能够实现高效的持续学习和性能提升。

6. 案例库的设计选择

论文还探讨了案例库的不同设计选择，包括非参数化和参数化方法。非参数化方法通过计算当前状态和过去状态之间的语义相似度来检索案例，而参数化方法则通过学习一个Q函数来优化案例检索策略。实验结果表明，参数化方法在某些任务上能够提供更好的性能，但非参数化方法在计算效率上具有优势。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证所提出的AgentFly框架的有效性。以下是实验的主要内容和结果：

1. 实验设置

数据集：实验涵盖了四个主要的基准数据集，每个数据集都代表了不同的研究挑战：
- GAIA：用于评估长视平工具使用和规划能力。
- DeepResearcher：用于评估实时网络研究能力。
- SimpleQA：用于评估简洁的事实准确性。
- Humanity’s Last Exam (HLE)：用于评估在人类知识前沿的复杂推理能力。
评估指标：根据不同的数据集，使用不同的评估指标，如GAIA使用Exact Match (EM)指标，DeepResearcher、SimpleQA和HLE使用宏观F1分数和部分匹配（PM）分数。

2. 实验结果

GAIA验证集和测试集：AgentFly在GAIA验证集上达到了87.88%的Pass@3准确率，在测试集上达到了79.40%的准确率，超过了现有的大多数代理框架，包括Manus、Aworld和OWL等。
DeepResearcher数据集：AgentFly在DeepResearcher数据集上达到了66.6%的F1分数和80.4%的PM分数，优于现有的基于训练的方法。此外，案例库的使用在分布外（Out-of-Distribution, OOD）任务上带来了4.7%到9.6%的绝对性能提升。
SimpleQA数据集：AgentFly在SimpleQA数据集上达到了95.0%的PM分数，超过了现有的WebSailor、WebDancer、WebThinker等基线方法。
Humanity’s Last Exam (HLE)：AgentFly在HLE数据集上达到了24.4%的PM分数，排名第二，接近GPT-5的25.32%，优于Gemini-2.5-Pro、o3-high等方法。

3. 消融研究

案例库大小的影响：通过改变检索案例的数量K，发现当K=4时，AgentFly在DeepResearcher数据集上达到了最佳性能，表明案例库的大小对性能有显著影响。
组件分析：通过比较不同的组件配置（如在线执行器、规划器、案例库等），发现案例库的使用对性能提升有显著贡献。例如，在HLE数据集上，案例库的使用带来了4.5%的F1分数提升和7.0%的PM分数提升。
持续学习能力：通过多次迭代训练，AgentFly展示了其持续学习的能力。在DeepResearcher数据集上，随着迭代次数的增加，AgentFly的性能逐渐提高，表明案例库的积累对性能提升有积极影响。
分布外泛化能力：在OOD任务上，AgentFly通过案例库的使用实现了显著的性能提升，表明案例库能够有效地提高代理对未见任务的泛化能力。

4. 效率和行为分析

工具调用次数：分析了随着任务复杂度增加，AgentFly调用工具的次数。发现代码、搜索和爬取任务在所有难度级别中占主导地位，且随着任务难度的增加，这些任务的使用也显著增加。
令牌成本：通过计算GAIA验证集上每个任务的平均输入/输出令牌数和成本，发现随着任务难度的增加，输入令牌数急剧增加，而输出令牌数保持稳定，表明系统在推理过程中有效地控制了生成长度。
快速和慢速思考模式的影响：比较了使用快速和慢速思考规划器对系统性能的影响，发现快速规划器在所有任务难度级别上都优于慢速规划器，表明在模块化LLM系统中，简洁和结构化的规划能够提高下游执行的有效性。

这些实验结果证明了AgentFly框架在不进行LLM参数微调的情况下，能够实现高效的持续学习和性能提升。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个创新的基于记忆的强化学习框架AgentFly，用于实现LLM代理的持续学习。尽管实验结果已经证明了该方法的有效性，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 记忆管理机制的优化

案例库的动态调整：目前的案例库在每次迭代中不断增长，可能会导致“淹没”问题，即记忆库过大而检索效率降低。可以探索更智能的案例库管理策略，如定期清理不相关的案例、合并相似的案例或使用更复杂的遗忘机制。
案例的表示学习：当前案例的表示是通过预训练的文本编码器生成的，可以探索更高级的表示学习方法，如自监督学习或对比学习，以提高案例的语义表示能力，从而提高检索的准确性。

2. 多模态记忆的融合

多模态案例库：当前的案例库主要存储文本形式的经验，可以扩展到多模态案例库，包括图像、视频和音频等。这将使代理能够处理更复杂的任务，如视觉问答、视频理解等。
跨模态检索：在多模态案例库中，探索跨模态检索技术，使代理能够根据当前任务的模态需求，灵活地从不同模态的案例中检索相关信息。

3. 强化学习算法的改进

探索更高效的强化学习算法：当前使用的是软Q学习，可以探索其他先进的强化学习算法，如深度确定性策略梯度（DDPG）、近端策略优化（PPO）等，以进一步提高学习效率和性能。
多智能体强化学习：在多智能体环境中，探索如何通过强化学习协调多个代理的行为，实现更复杂的任务，如团队合作、对抗等。

4. 长视平任务的优化

长视平规划：在长视平任务中，代理需要进行多步规划和决策。可以探索更高级的规划算法，如层次化强化学习（HRL）、分层任务网络（HTN）等，以提高代理在长视平任务中的表现。
中间结果的利用：在长视平任务中，代理可以利用中间结果来调整后续的决策。可以探索如何更好地利用中间结果，如通过动态规划、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等方法。

5. 跨领域和跨语言的泛化能力

跨领域泛化：当前的案例库主要针对特定领域进行优化，可以探索如何使代理能够更好地泛化到新的领域，如通过领域自适应、元学习等技术。
跨语言泛化：在多语言环境中，探索如何使代理能够处理不同语言的任务，如通过多语言预训练模型、跨语言检索等技术。

6. 实时交互和动态环境的适应性

实时交互：在实时交互环境中，代理需要快速响应环境的变化。可以探索如何提高代理的响应速度，如通过在线学习、增量学习等技术。
动态环境的适应性：在动态环境中，代理需要不断适应环境的变化。可以探索如何使代理能够更好地适应动态环境，如通过在线强化学习、环境建模等技术。

7. 伦理和安全问题

伦理决策：在复杂任务中，代理可能需要做出涉及伦理的决策。可以探索如何使代理能够进行伦理决策，如通过伦理准则的编码、伦理案例库的构建等。
安全性：在实际应用中，代理的安全性至关重要。可以探索如何确保代理的行为符合安全标准，如通过安全策略的制定、行为监控等技术。

8. 与人类的交互和协作

人机协作：探索如何使代理能够更好地与人类协作，如通过自然语言交互、人类反馈的学习等。
人类偏好的学习：在人机协作中，代理需要学习人类的偏好。可以探索如何使代理能够学习人类的偏好，如通过偏好学习、逆强化学习等技术。

这些进一步探索的点不仅可以帮助AgentFly框架在更广泛的任务和环境中实现更高效的学习和更好的性能，还可以推动LLM代理技术的发展，使其更接近人类的学习和决策能力。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文介绍了一种名为AgentFly的新型学习范式，旨在使大型语言模型（LLM）代理能够无需微调底层LLM参数即可进行持续适应。该方法通过基于记忆的在线强化学习实现低成本的持续适应，具体通过记忆增强的马尔可夫决策过程（Memory-augmented Markov Decision Process, M-MDP）以及神经案例选择策略来指导行动决策。AgentFly在深度研究场景中进行了实例化，表现出色，例如在GAIA验证集上达到了87.88%的Pass@3准确率，在测试集上达到了79.40%的准确率，并且在DeepResearcher数据集上超越了现有的基于训练的方法。此外，案例库的使用在分布外任务上带来了显著的性能提升。论文还通过一系列实验验证了AgentFly的有效性，并探讨了其在不同设置下的表现，包括案例库大小、组件分析、持续学习能力和分布外泛化能力。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: Huichi Zhou,Yihang Chen,Siyuan Guo,Xue Yan,Kin Hei Lee,Zihan Wang,Ka Yiu Lee,Guchun Zhang,Kun Shao,Linyi Yang,Jun Wang

Categories: cs.LG,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.16153.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.16153

Arxiv ID: 2508.16153

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.16153

Published: 2025-08-22T07:25:30Z

Updated: 2025-08-22T07:25:30.000Z

2. ODYSSEY: Open-World Quadrupeds Exploration and Manipulation for Long-Horizon Tasks

Language-guided long-horizon mobile manipulation has long been a grand challenge in embodied semantic reasoning, generalizable manipulation, and adaptive locomotion. Three fundamental limitations hinder progress: First, although large language models have improved spatial reasoning and task planning through semantic priors, existing implementations remain confined to tabletop scenarios, failing to address the constrained perception and limited actuation ranges of mobile platforms. Second, current manipulation strategies exhibit insufficient generalization when confronted with the diverse object configurations encountered in open-world environments. Third, while crucial for practical deployment, the dual requirement of maintaining high platform maneuverability alongside precise end-effector control in unstructured settings remains understudied. In this work, we present ODYSSEY, a unified mobile manipulation framework for agile quadruped robots equipped with manipulators, which seamlessly integrates high-level task planning with low-level whole-body control. To address the challenge of egocentric perception in language-conditioned tasks, we introduce a hierarchical planner powered by a vision-language model, enabling long-horizon instruction decomposition and precise action execution. At the control level, our novel whole-body policy achieves robust coordination across challenging terrains. We further present the first benchmark for long-horizon mobile manipulation, evaluating diverse indoor and outdoor scenarios. Through successful sim-to-real transfer, we demonstrate the system’s generalization and robustness in real-world deployments, underscoring the practicality of legged manipulators in unstructured environments. Our work advances the feasibility of generalized robotic assistants capable of complex, dynamic tasks. Our project page: https://kaijwang.github.io/odyssey.github.io/

中文摘要

语言引导的长程移动操控一直是具身语义推理、可泛化操控和自适应运动中的一项重大挑战。三大基本限制阻碍了进展：首先，尽管大型语言模型通过语义先验改善了空间推理和任务规划，但现有实现仍局限于桌面场景，未能解决移动平台的感知受限和执行范围有限的问题。第二，当前的操控策略在面对开放世界环境中的多样化物体配置时表现出不足的泛化能力。第三，尽管对于实际部署至关重要，但在非结构化环境中保持高平台机动性与精确的末端执行器控制的双重要求仍然研究不足。在本工作中，我们提出了ODYSSEY，一个统一的移动操控框架，适用于配备操纵器的灵活四足机器人，能够将高水平任务规划与低水平全身控制无缝集成。为了解决语言条件任务中的自我中心感知挑战，我们引入了一个由视觉-语言模型驱动的分层规划器，能够支持长程指令分解和精确的动作执行。在控制层面，我们的新型全身策略在复杂地形上实现了稳健的协调。我们进一步提出了第一个长程移动操控的基准，评估多样化的室内和室外场景。通过成功的模拟到现实转移，我们展示了系统在现实世界部署中的泛化能力和稳健性，强调了腿部操控器在非结构化环境中的实用性。我们的工作推动了能够执行复杂动态任务的通用机器人助手的可行性。我们的项目页面: https://kaijwang.github.io/odyssey.github.io/

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决四足机器人在开放世界环境中进行长时域（long-horizon）移动操作（mobile manipulation）的挑战。具体来说，它旨在实现以下几个方面的突破：

语言引导的长时域移动操作：使机器人能够在复杂、动态的环境中，根据自然语言指令自主地进行导航和操作物体。
从桌面场景到开放世界的泛化：现有的基于大型语言模型（LLM）的实现大多局限于桌面场景，而这篇论文试图将这些能力扩展到具有受限感知和有限操作范围的移动平台。
在开放世界环境中对多样化物体配置的泛化：当前的操作策略在面对开放世界环境中多样化的物体配置时，泛化能力不足。
在非结构化环境中同时保持高机动性和精确末端执行器控制：在实际部署中，这是一项关键要求，但在文献中尚未得到充分研究。

总结来说，论文的目标是开发一个统一的移动操作框架，能够将高级任务规划与低级全身控制无缝集成，从而在复杂的现实环境中实现鲁棒的、长时域的任务执行。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与开放世界移动操作（open-world mobile manipulation）相关的研究领域，这些研究为本文的工作提供了背景和基础。以下是主要的相关研究方向：

开放世界移动操作（Open-world mobile manipulation）

导航与操作的分离与统一：早期的研究主要集中在导航和操作作为独立领域的发展，如动态环境中的移动机器人路径规划（Grandia et al. 2023; Zhuang et al. 2023）和受控设置中的复杂操作技术（Kim et al. 2024; Brohan et al. 2022; Cheang et al. 2024）。而一些开创性的工作（Pan et al. 2025a; Fu, Cheng, and Pathak 2023; Liu et al. 2024a; Zhang et al. 2025; Wang et al. 2024b; Fu, Zhao, and Finn 2024; Jiang et al. 2025b）开始将导航和操作结合起来，但这些方法在开放世界场景中面临可扩展性限制，因为它们基于简化的环境假设，且评估主要限于短期的抓取和放置任务。
从演示中学习复杂交互：一些工作（Ha et al. 2024; Qiu et al. 2024b）尝试通过从人类演示中学习每个动作的策略来实现更复杂的交互。然而，这些方法缺乏组合性和可扩展性，需要针对每个场景提供特定于任务的数据。

基础模型在具身任务中的应用（Foundation Models for Embodied Tasks）

视觉-语言模型（VLMs）在机器人推理中的应用：视觉-语言模型在增强机器人推理方面显示出潜力（Qi et al. 2025; Pan et al. 2025b; Zhi et al. 2024; Qiu et al. 2024a; Wang et al. 2025），但它们的评估主要限于桌面设置和固定摄像头。对于导航，基础模型可以改善空间理解（Gu et al. 2024; Jatavallabhula et al. 2023; Jiang et al. 2025a），但它们缺乏对精细操作的支持。ODYSSEY通过将层次化规划基于以自我为中心的感知，使用VLMs分解任务，并生成精确的末端执行器轨迹，从而扩展了这一能力。

真实世界部署的基准测试（Benchmarks for Real-World Deployment）

移动操作的基准测试：现有的移动操作基准测试（Qiu et al. 2024a）主要集中在导航或短期交互上，缺乏针对长时域任务的标准化指标。虽然像IsaacSim这样的仿真框架推动了运动学的发展（Zhi et al. 2024），但在操作中心的评估仍然很少。ODYSSEY引入了一个包含多样化室内外场景的综合基准测试，通过多阶段推理、目标感知导航和精确操作来评估系统性能。

这些相关研究为ODYSSEY框架的开发提供了理论基础和技术支持，使其能够在开放世界环境中实现长时域的移动操作任务。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 ODYSSEY 的统一移动操作框架来解决开放世界中四足机器人的长时域移动操作问题。该框架将高级任务规划与低级全身控制无缝集成，以实现复杂环境中的自主导航和操作。以下是 ODYSSEY 框架解决该问题的具体方法：

1. 层次化任务规划器（Hierarchical Task Planner）

为了应对以自我为中心的感知在语言条件任务中的挑战，论文引入了一个由视觉-语言模型（VLM）驱动的层次化规划器，能够将长时域指令分解为可执行的动作。

全局任务级规划（Map-Aware Task-Level Planning）：
- 多模态感知模块：通过融合机载 RGB 和 LiDAR 流，构建场景的统一空间-语义表示。利用预训练的基础模型，映射出包含物体几何形状和语义信息的实例图，用于符号化任务推理。
- 任务分解：使用 GPT-4.1 将自由形式的自然语言指令分解为一系列原子动作（如导航、抓取、放置、拖动等），并为每个动作提供语言描述，以便跟踪任务进度并指导局部规划。
- 路径规划：对于涉及空间位移的动作（如导航、拖动），模型输出一个粗略的目标航点，该航点被投影到通过在线 SLAM 构建的 2D 占用图上。然后在投影航点周围进行局部搜索，以识别无碰撞的目标姿态，避开物体边界框和结构障碍。
局部操作（Geometry-Constrained Local Manipulation）：
- 视觉-语言模型引导的精确末端执行器姿态生成：对于需要近距离操作的原子动作，使用腕部安装的深度相机的观测数据，引导 VLM 生成精确的末端执行器姿态。具体来说，利用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 模型推断图像空间中的任务相关接触点，并将其投影到深度图像上，恢复其在机器人坐标系中的 3D 位置。
- 几何约束：通过轴对齐约束和表面法线约束，确保末端执行器的姿态与目标物体的几何形状相匹配，从而实现可靠的局部操作引导。

2. 四足全身控制策略（Quadruped Whole-Body Policy）

为了有效执行高级规划器的指令并适应多样化地形，论文提出了一个基于强化学习的全身控制策略，该策略能够将运动和操作协调起来。

移动操作策略（Mobile Manipulation Policy）：
- 策略定义：策略 π 是一个单一网络，将综合观测向量映射到目标动作。观测包括运动指令、末端执行器目标、局部地面高度图、重力向量、前一时间步的动作以及本体感知状态。
- 两阶段训练方法：
  - 第一阶段：固定机械臂关节，专注于在静态负载下的运动训练，提高探索效率。引入步态奖励和频率奖励，以结构化机器人的步态并调节步态的节奏。
  - 第二阶段：控制所有 18 个关节（包括机械臂和四条腿），扩展奖励函数以包括末端执行器跟踪项，指导策略的训练。
地形不变的末端执行器采样策略（Terrain-Invariant End-Effector Sampling）：
- 目标位置采样：从以机器人手臂基座为中心的世界坐标系中的球形体积中采样目标位置。关键在于在坐标转换到机器人移动基座坐标系之前，固定目标的 z 轴高度，从而将末端执行器目标与机器人基座俯仰角或底层地形高度的变化解耦，提高任务执行中的交互精度。
领域随机化（Domain Randomization）：
- 随机化参数：在整个训练过程中应用领域随机化，以增强对不同环境交互的适应性，并弥合仿真与现实之间的差距。随机化参数包括摩擦力、机器人基座质量、执行器增益、末端执行器质量等。

3. 移动操作基准测试（Mobile Manipulation Benchmark）

为了全面评估导航、操作和全身控制作为一个统一系统的性能，论文提出了第一个针对室内外环境中长时域移动操作的仿真基准测试。

资产和场景库（Asset and Scene Library）：
- 对象资产：收集了 50 个刚体对象、15 个容器、30 个关节结构和 10 个可拖动物品，涵盖常见的可抓取物品、带有注释的容器区域、柜门和可拖动的椅子等。
- 环境：包括 10 个现实场景，如 5 个室内家居、2 个超市、1 个餐厅和 2 个带斜坡和楼梯的室外庭院，所有环境均支持四足机器人的全地形通过性，并支持多个初始化区域，以允许大规模任务的空间变化。
丰富的领域风格变化（Rich Domain-style Variation）：
- 对象布局：在语义约束内变化对象布局，以促进交互的多样性。
- 物理属性：每集重新采样对象的质量、摩擦力和关节限制，以引入动态变化。
- 环境条件：随机化光照、材质纹理和杂物元素，以模拟感知噪声。
- 地形复杂性：在室外场景中变化地形复杂性，以评估运动的鲁棒性。
多阶段任务套件（Multi-stage Task Suite）：
- 短期 ARNOLD 任务：整合了 ARNOLD 基准测试中的四个单步操作任务，包括抓取对象、重新定向对象、打开柜门和关闭柜门。调整了空间布局和对象位置，以适应四足机器人平台的运动学和工作空间。
- 长时域移动操作任务：构建了 8 个涵盖多样化室内外场景的多阶段任务，每个任务包含 2-3 个子目标，总共 246 个室内和 58 个室外变体，涉及对象类型、空间布局和交互模式的变化。
模块化评估协议（Modular Evaluation Protocol）：
- 任务成功评估：评估整体任务成功率以及每个原子动作的成功率。例如，在购物车交付任务中，将导航至目标、抓取对象、导航至购物车、放置对象、拖动购物车和导航至目标等子任务的成功率分别计算。如果子任务在任务时间范围内满足其对应的目标条件，则认为该子任务完成。

4. 实验验证（Experiment Validation）

论文通过一系列实验验证了 ODYSSEY 框架在模拟环境和真实世界中的性能。

高级规划器性能（High-level Planner Performance）：
- 短期 ARNOLD 任务：在相对受限的空间中进行实验，以展示框架在精细操作精度和泛化能力方面的优势。与 ARNOLD 基准测试中的最强基线模型 PerAct 相比，ODYSSEY 在所有数据集上均显示出稳定的性能，尤其是在处理未见过的对象配置时。
- 长时域任务：在 8 个长时域移动操作任务中，ODYSSEY 在所有任务中均实现了 40% 或更高的整体成功率，并在每个原子技能类别中保持了超过 60% 的成功率，证明了在泛化长时域任务中的稳健协调能力。
低级策略性能（Low-level Policy Performance）：
- 与 RoboDuet 的比较：在静态和动态条件下对提出的全身控制策略进行了评估，结果表明该策略在基座速度跟踪方面优于基线方法，且在末端执行器姿态跟踪性能上与基线相当。尽管训练时使用的末端执行器工作空间比基线方法更小，但该策略能够适应不同的地形，显示出从受限训练域的强泛化能力。
从模拟到现实的性能（Sim-to-real Performance）：
- 机器人系统设置：将 ODYSSEY 框架应用于一个结合了 12 自由度 Unitree Go2 四足机器人和 6 自由度 Arx5 操作臂的真实机器人平台。该平台配备了用于定位的 MID-360 LiDAR 和用于视觉感知的 RealSense 相机。
- 真实世界实验：在两个长期任务（“导航至抓取”和“抓取和放置”）上进行了实验，使用了五种不同的对象。整个系统成功地实现了从模拟到现实的任务规划和执行，尽管在抓取小对象时偶尔会因末端执行器跟踪和视觉感知的不准确而失败。

通过上述方法，ODYSSEY 框架在模拟和真实世界环境中均展示了强大的泛化和鲁棒性，为在非结构化环境中部署四足移动操作器铺平了道路。

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 ODYSSEY 框架的性能和有效性：

1. 高级规划器性能（High-level Planner Performance）

1.1 短期 ARNOLD 任务（Short-horizon ARNOLD Tasks）

实验目的：在相对受限的空间中展示框架在精细操作精度和泛化能力方面的优势。
实验设置：
- 将 ARNOLD 基准测试中的四个短期任务（PICKUPOBJECT, REORIENTOBJECT, OPENCABINET, CLOSECABINET）迁移到自定义仿真环境中。
- 采用与 ARNOLD 相同的连续状态监测系统来评估目标状态。
- 数据集分为五个部分：Seen（所有组件在训练中都见过）、Novel Object（涉及未见过的对象）、Novel Scene（使用未见过的环境）、Novel State（包括在已知对象和场景下的新目标配置）和 Any State（针对任意连续目标的泛化能力）。
实验结果：
- 与 ARNOLD 基准测试中的最强基线模型 PerAct 相比，ODYSSEY 在所有数据集上均显示出稳定的性能，尤其是在处理未见过的对象配置时。
- 具体的成功率如下表所示：

Split / Method

PICKUPOBJECT

REORIENTOBJECT

OPENCABINET

CLOSECABINET

Seen

60.45%

81.34%

56.30%

76.32%

Novel Object

41.09%

72.36%

50.32%

64.04%

Novel Scene

43.43%

63.80%

52.94%

54.32%

Novel State

46.60%

78.91%

67.48%

81.07%

Any State

47.22%

80.59%

51.95%

81.82%

1.2 长时域任务（Long-horizon Tasks）

实验目的：评估系统在长时域任务中的整体性能，包括任务成功率和分解后的原子动作成功率。
实验设置：
- 构建了 8 个长时域任务，每个任务包含 2-3 个子目标，总共 246 个室内和 58 个室外变体。
- 任务包括 I.COLLECT, R.NAVIGATE, C.DELIVERY, C.STORAGE, RESTOCKING, SHOPPING, O.COLLECT, O.DELIVERY 等。
实验结果：
- ODYSSEY 在所有任务中均实现了 40% 或更高的整体成功率，并在每个原子技能类别中保持了超过 60% 的成功率。
- 具体的成功率如下表所示：

Task Name

Navigate

Pick

Place

Push/Pull

Drag

Overall

I.COLLECT

97.4%

72.7%

96.8%

66.7%

R.NAVIGATE

86.6%

84.6%

83.8%

69.8%

C.DELIVERY

98.3%

83.3%

79.2%

94.1%

41.0%

C.STORAGE

97.7%

79.6%

76.5%

44.9%

RESTOCKING

98.2%

69.0%

95.0%

56.7%

SHOPPING

98.3%

72.7%

80.0%

47.5%

O.COLLECT

98.4%

69.2%

63.3%

O.DELIVERY

95.6%

79.2%

46.4%

2. 低级策略性能（Low-level Policy Performance）

实验目的：评估提出的全身控制策略在基座速度跟踪和末端执行器姿态跟踪方面的性能。
实验设置：
- 与 RoboDuet 基线方法进行比较，该方法也采用两阶段训练过程。
- 在静态（站立）和动态（移动）条件下进行评估。
- 使用 4096 个并行代理进行评估，每个代理收集 5 个数据样本。
实验结果：
- 在基座速度跟踪方面，ODYSSEY 的表现优于 RoboDuet，尤其是在动态条件下。
- 在末端执行器姿态跟踪方面，ODYSSEY 与 RoboDuet 相当，但 ODYSSEY 在训练时使用的末端执行器工作空间更小，显示出更强的泛化能力。
- 具体的量化结果如下表所示：

Metric

RoboDuet (Static)

ODYSSEY (Static)

RoboDuet (Dynamic)

ODYSSEY (Dynamic)

Base Tracking Error (ex)

0.32

0.08

9.70

0.36

Base Tracking Error (ey)

0.34

2.69

15.42

2.31

Base Tracking Error (eω)

0.32

0.26

60.59

0.79

End-Effector Position Error (Dpos)

11.08

11.48

10.75

10.57

End-Effector Orientation Error (Dori)

47.14

46.93

47.53

47.15

3. 从模拟到现实的性能（Sim-to-real Performance）

实验目的：验证框架在真实世界中的性能，特别是从模拟到现实的转移能力。
实验设置：
- 使用一个结合了 12 自由度 Unitree Go2 四足机器人和 6 自由度 Arx5 操作臂的真实机器人平台。
- 机器人平台配备了用于定位的 MID-360 LiDAR 和用于视觉感知的 RealSense 相机。
- 在两个长期任务（“导航至抓取”和“抓取和放置”）上进行了实验，使用了五种不同的对象。
实验结果：
- 整个系统成功地实现了从模拟到现实的任务规划和执行。
- 尽管在抓取小对象时偶尔会因末端执行器跟踪和视觉感知的不准确而失败，但整体上展示了强大的泛化和鲁棒性。

通过这些实验，论文展示了 ODYSSEY 框架在模拟和真实世界环境中均具有强大的泛化和鲁棒性，为在非结构化环境中部署四足移动操作器铺平了道路。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的 ODYSSEY 框架在开放世界环境中实现了长时域移动操作任务的显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 改进感知和控制的鲁棒性

感知方面：尽管 ODYSSEY 在感知上取得了进展，但在处理小物体、部分遮挡物体以及复杂光照条件下的视觉感知仍存在挑战。可以进一步研究如何提高感知系统的鲁棒性，例如通过引入多模态感知融合（如结合触觉、听觉等）来增强对物体的识别和定位能力。
控制方面：在真实世界中，机器人可能会遇到各种意外情况，如地面不平整、物体表面不规则等。可以进一步研究自适应控制策略，使机器人能够实时调整其运动和操作策略以应对这些情况。

2. 增强任务规划的灵活性和泛化能力

任务规划的灵活性：目前的任务规划主要依赖于预定义的原子动作和语言模型的分解能力。可以进一步探索如何使任务规划器能够动态生成和调整动作序列，以适应更复杂的任务需求。
泛化能力：虽然 ODYSSEY 在多种场景和任务中展示了良好的泛化能力，但在面对全新的任务或环境时，仍可能存在局限性。可以研究如何通过持续学习或元学习等方法，进一步提高任务规划器的泛化能力。

3. 提高操作的精度和效率

操作精度：在精细操作任务中，如抓取小物体或进行复杂的物体操作，末端执行器的精度至关重要。可以进一步研究如何提高末端执行器的控制精度，例如通过引入更先进的传感器技术或优化控制算法。
操作效率：在长时域任务中，操作效率直接影响任务的完成时间和机器人的能耗。可以探索如何优化任务规划和控制策略，以提高操作效率，减少不必要的动作和等待时间。

4. 探索多机器人协作

多机器人系统：在复杂任务中，单个机器人可能难以完成所有任务。可以研究如何实现多个机器人之间的协作，例如通过共享感知信息、分配任务和协调动作，以提高任务完成的效率和成功率。
人机协作：除了机器人之间的协作，人机协作也是一个重要的研究方向。可以探索如何使机器人能够更好地理解人类的意图，并与人类协作完成任务。

5. 扩展到更复杂的任务和环境

复杂任务：目前的任务主要集中在常见的日常任务上。可以进一步扩展到更复杂的任务，如多步骤的组装任务、需要长时间规划的任务等。
复杂环境：虽然 ODYSSEY 已经在多种室内外环境中进行了测试，但真实世界中仍有许多复杂的环境，如拥挤的市场、建筑工地等。可以研究如何使机器人能够在这些复杂环境中安全、高效地完成任务。

6. 提高系统的可扩展性和模块化

可扩展性：随着任务和环境的复杂性增加，系统的可扩展性变得尤为重要。可以研究如何设计更灵活的系统架构，以便能够轻松地添加新的功能和模块。
模块化：模块化设计可以使系统更容易维护和升级。可以进一步研究如何将任务规划、感知和控制等模块化，以便在不同的任务和环境中进行快速配置和调整。

7. 探索主动感知和自适应运动

主动感知：机器人可以通过主动调整其位置和视角来获取更好的感知信息。可以研究如何使机器人能够根据任务需求主动调整其位置和视角，以提高感知质量和任务成功率。
自适应运动：在复杂环境中，机器人需要能够根据实时感知信息自适应地调整其运动策略。可以探索如何使机器人能够实时调整其运动轨迹和速度，以应对动态环境中的障碍物和变化。

这些方向不仅可以进一步提升 ODYSSEY 框架的性能和实用性，还可以为未来机器人技术的发展提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文的主要内容总结：

论文标题

ODYSSEY: Open-World Quadrupeds Exploration and Manipulation for Long-Horizon Tasks

作者

Kaijun Wang, Liqin Lu, Mingyu Liu, Jianuo Jiang, Zeju Li, Bolin Zhang, Wancai Zheng, Xinyi Yu, Hao Chen, Chunhua Shen

机构

Zhejiang University, Zhejiang University of Technology, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

摘要

论文提出了一种名为 ODYSSEY 的统一移动操作框架，用于四足机器人配备操作臂的长时域任务。该框架将高级任务规划与低级全身控制无缝集成，解决了开放世界中移动操作的挑战。主要贡献包括：

提出了一种层次化视觉-语言规划器，将长时域指令分解为可执行的动作。
提出了一种全身控制策略，能够在复杂地形上协调运动和操作。
构建了第一个长时域移动操作的综合基准测试，涵盖多样化的室内外场景。
展示了从模拟到现实的成功转移，证明了系统在真实世界部署中的泛化和鲁棒性。

研究背景

开放世界中的长时域移动操作是一个复杂的挑战，需要机器人在动态、非结构化的环境中自主导航和操作。现有的方法在桌面场景中取得了进展，但在开放世界环境中面临感知和操作范围受限的问题。此外，现有的操作策略在面对多样化物体配置时泛化能力不足，且在非结构化环境中同时保持高机动性和精确末端执行器控制的研究较少。

方法

ODYSSEY 框架包括三个关键部分：

层次化任务规划器（Hierarchical Task Planner）：
- 全局任务级规划：通过融合 RGB 和 LiDAR 数据构建场景的语义图，利用 GPT-4.1 将自然语言指令分解为原子动作，并进行路径规划。
- 局部操作：使用视觉-语言模型（VLM）生成精确的末端执行器姿态，通过几何约束确保操作的可靠性。
四足全身控制策略（Quadruped Whole-Body Policy）：
- 移动操作策略：通过两阶段训练方法，策略能够协调运动和操作，适应复杂地形。
- 地形不变的末端执行器采样策略：通过固定目标的 z 轴高度，解耦末端执行器目标与机器人基座俯仰角或底层地形高度的变化。
- 领域随机化：通过随机化参数增强策略的泛化能力。
移动操作基准测试（Mobile Manipulation Benchmark）：
- 资产和场景库：包含多样化的对象和场景，支持多种初始化区域。
- 丰富的领域风格变化：通过随机化对象布局、物理属性、环境条件和地形复杂性，增强泛化能力。
- 多阶段任务套件：包括短期 ARNOLD 任务和长时域移动操作任务，涵盖多种技能和场景。
- 模块化评估协议：评估整体任务成功率和每个原子动作的成功率。

实验

高级规划器性能：
- 短期 ARNOLD 任务：在多种数据集上验证了框架的精细操作精度和泛化能力，与基线模型 PerAct 相比，ODYSSEY 在所有数据集上均显示出稳定的性能。
- 长时域任务：在 8 个长时域任务中，ODYSSEY 在所有任务中均实现了 40% 或更高的整体成功率，并在每个原子技能类别中保持了超过 60% 的成功率。
低级策略性能：
- 与 RoboDuet 基线方法进行比较，ODYSSEY 在基座速度跟踪方面表现更优，且在末端执行器姿态跟踪方面与基线相当，显示出更强的泛化能力。
从模拟到现实的性能：
- 在真实机器人平台上验证了框架的性能，成功实现了从模拟到现实的任务规划和执行，尽管在抓取小物体时存在一些挑战。

结论

ODYSSEY 框架在模拟和真实世界环境中均展示了强大的泛化和鲁棒性，为在非结构化环境中部署四足移动操作器铺平了道路。未来工作将扩展基准测试，探索主动感知和自适应运动，进一步提高系统的性能和实用性。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: Kaijun Wang,Liqin Lu,Mingyu Liu,Jianuo Jiang,Zeju Li,Bolin Zhang,Wancai Zheng,Xinyi Yu,Hao Chen,Chunhua Shen

Categories: cs.RO,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.08240.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.08240

Arxiv ID: 2508.08240

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.08240

Published: 2025-08-11T17:54:31Z

Updated: 2025-08-11T17:54:31.000Z

3. Beyond Pass@1: Self-Play with Variational Problem Synthesis Sustains RLVR

Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) has recently emerged as a key paradigm for post-training Large Language Models (LLMs), particularly for complex reasoning tasks. However, vanilla RLVR training has been shown to improve Pass@1 performance at the expense of policy entropy, leading to reduced generation diversity and limiting the Pass@k performance, which typically represents the upper bound of LLM reasoning capability. In this paper, we systematically analyze the policy’s generation diversity from the perspective of training problems and find that augmenting and updating training problems helps mitigate entropy collapse during training. Based on these observations, we propose an online Self-play with Variational problem Synthesis (SvS) strategy for RLVR training, which uses the policy’s correct solutions to synthesize variational problems while ensuring their reference answers remain identical to the originals. This self-improving strategy effectively maintains policy entropy during training and substantially improves Pass@k compared with standard RLVR, sustaining prolonged improvements and achieving absolute gains of 18.3% and 22.8% in Pass@32 performance on the competition-level AIME24 and AIME25 benchmarks. Experiments on 12 reasoning benchmarks across varying model sizes from 3B to 32B consistently demonstrate the generalizability and robustness of SvS.

中文摘要

可验证奖励的强化学习（RLVR）最近成为后训练大语言模型（LLMs）的关键范式，特别是在复杂推理任务中。然而，普通RLVR训练已被证明在提升Pass@1性能的同时牺牲了策略熵，导致生成多样性降低，从而限制了Pass@k性能，后者通常代表LLM推理能力的上限。在本文中，我们从训练问题的角度系统分析了策略的生成多样性，并发现增强和更新训练问题有助于缓解训练过程中的熵坍缩。基于这些观察，我们提出了一种在线自我对弈与变分问题合成（SvS）策略，用于RLVR训练，该策略使用策略的正确解来合成变分问题，同时确保它们的参考答案与原始答案保持一致。这种自我改善策略有效维持了训练过程中的策略熵，并与标准RLVR相比，在Pass@k性能上显著提升，在竞赛级的AIME24和AIME25基准测试中实现了18.3%和22.8%的绝对提升。在涵盖从3B到32B不同模型规模的12个推理基准上的实验一致证明了SvS的泛化能力和鲁棒性。

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强化学习与可验证奖励（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）训练过程中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的策略熵（policy entropy）下降导致生成多样性降低的问题。具体而言，RLVR训练虽然能够提升模型在复杂推理任务上的Pass@1性能，但往往会以牺牲策略熵为代价，导致模型生成的解答回答趋于单一化，从而限制了Pass@k性能的提升，而Pass@k通常代表了LLMs推理能力的上限。因此，维持策略熵和提升Pass@k性能对于可持续的RLVR训练至关重要。

为了解决这一问题，论文提出了一种在线自我博弈与变体问题合成（Self-play with Variational problem Synthesis, SVS）策略，通过利用策略模型自身在训练过程中生成的正确解来合成变体问题，以此丰富训练数据的多样性，同时确保这些变体问题与原始问题共享相同的参考答案，从而在无需额外标注的情况下实现自我改进。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究：

RLVR训练与策略熵

策略熵与性能权衡：Cui等人（2025）研究了策略熵与模型性能之间的权衡，发现使用固定RL训练集且不进行熵干预时，策略性能提升的同时熵会稳步下降，两者呈现对数关系。Yue等人（2025）指出RLVR训练仅在k较小时能提升Pass@k，在k扩大到数十或数千时无进一步提升，表明RLVR训练使推理轨迹收窄，倾向于奖励最多的解，限制了模型的进一步探索。
维持策略熵的方法：Cheng等人（2025）提出在计算token优势时加入基于熵的项来缓解熵下降问题；An等人（2025）和Chen等人（2025）发现适当调整温度有助于在训练中维持rollout多样性。

数据增强与合成

数据合成方法：Huang等人（2024）、Tang等人（2024）、Yu等人（2023）、Zhao等人（2025）、Liang等人（2024）、Wang等人（2024a）、Li等人（2024）、Tan等人（2024）等研究探索了生成问题-回答对或增强现有问题的回答来扩充LLM推理的训练数据。
针对RLVR的数据合成：Guo等人（2025b）提出从任务定义和文档中合成问题和答案对；Liang等人（2025）的SwS基于模型在RLVR训练中的失败案例生成合成问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决在强化学习与可验证奖励（RLVR）训练过程中大型语言模型（LLMs）策略熵下降导致生成多样性降低的问题，论文提出了一种在线自我博弈与变体问题合成（Self-play with Variational problem Synthesis, SVS）策略。以下是SVS策略解决该问题的具体方法：

1. 在线自我博弈与变体问题合成（SVS）策略

策略概述：SVS策略的核心思想是利用策略模型自身在训练过程中生成的正确解来合成变体问题。这些变体问题与原始问题共享相同的参考答案，从而在无需额外标注的情况下实现自我改进。通过这种方式，SVS策略能够在线扩充训练数据的多样性，同时保持数据的准确性和一致性。
策略优势：SVS策略完全依赖于策略模型自身，无需外部指导或知识蒸馏，通过端到端的自我改进实现性能提升。此外，SVS策略与RLVR算法无关，可以灵活地整合到其他方法中，如PPO（Schulman等人，2017）、GSPO（Zheng等人，2025）和Reinforce++（Hu等人，2025a）。

2. 变体问题合成的具体步骤

原始问题求解：在每个RLVR迭代的开始，策略模型被提示解决从原始训练集中采样的问题。对于每个采样的问题-答案对( (x, a) )，策略模型生成一组解( {y_i}_{i=1}^G )。每个解的正确性奖励( R_c )根据其与参考答案( a )的一致性确定。过滤掉完全正确或完全错误的解，保留部分正确的问题用于后续训练。
变体问题合成：从部分正确的问题中，选择正确解作为上下文，生成一组变体问题( {\hat{x}j}{j=1}^{G_v} )。这些变体问题旨在保留原始问题的语义，同时在结构和描述上具有多样性。由于变体问题是从正确解中生成的，它们共享原始问题的参考答案，从而确保了数据的准确性。
合成问题求解：策略模型被提示解决这些自生成的变体问题，并使用原始参考答案( a )评估其解的正确性。通过这种方式，策略模型不仅学习解决原始问题，还学习生成和解决变体问题，形成一个强大的自我改进循环。

3. 奖励塑形策略

合成问题的正确性验证：为了确保变体问题的有效性，SVS引入了奖励塑形策略。一个变体问题被认为是正确的，如果策略模型能够生成一组解，其准确率既不是过高也不是过低，而是处于一个适中的范围内。这种奖励策略防止策略模型生成过于简单或过于复杂的问题，从而确保合成问题能够有效地促进策略模型的进一步探索和学习。

4. 实验验证

实验设置：论文在不同大小的模型（从3B到32B）上进行了实验，并在12个广泛使用的推理基准上评估了模型的性能。实验结果表明，SVS策略在所有模型大小和基准上均优于标准RLVR，平均绝对改进约为3%。
关键结果：在竞争级别的AIME24和AIME25基准上，SVS策略在Pass@32性能上分别实现了18.3%和22.8%的绝对提升，而标准RLVR几乎没有改进。此外，SVS策略在训练过程中能够稳定地维持策略熵，避免了策略熵的显著下降或爆炸，从而支持了更可持续的训练和长期的自我改进。

通过上述方法，SVS策略有效地解决了RLVR训练中策略熵下降的问题，同时显著提升了模型在复杂推理任务上的性能，特别是在Pass@k性能上取得了显著的提升。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证所提出的在线自我博弈与变体问题合成（SVS）策略的有效性和泛化能力。以下是实验的具体内容和结果：

1. 实验设置

模型和数据集：实验使用了不同大小的模型（3B到32B），包括Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.1-8B-Instruct和Qwen2.5-32B-Instruct。所有模型都在MATH-12k数据集上进行训练，32B模型还额外在DAPO-17k数据集上进行训练，以增强其在竞赛级别推理任务上的能力。
训练细节：采用GRPO作为RLVR优化策略，并结合了Clip-Higher、Token-Level Loss和Dynamic Sampling等技术。学习率设置为1e-6，采样温度固定为1.0，每批次采样问题和策略更新的大小均为256。每个原始和合成问题生成的解的组大小( G )为8，从每个响应生成的变体问题的组大小( G_v )也为8。
评估基准：模型在多个数学推理基准上进行评估，包括GSM8K、MATH-500、Minerva Math、Olympiad-Bench、Gaokao-2023、AMC、AIME和Beyond-AIME等。为了更全面地评估模型的高级推理能力，还评估了它们在OlymMATH和Math-24o上的Pass@k和Pass@1（平均32次）性能。

2. 主要实验结果

Pass@1和Pass@k性能提升：图1展示了在竞赛级别的AIME基准上，SVS策略在Pass@32和Pass@1（平均32次）上的显著提升。与标准RLVR相比，SVS在AIME24和AIME25的Pass@32性能上分别实现了18.3%和22.8%的绝对提升。表1进一步显示了在多个基准上的性能提升，SVS在所有模型大小和基准上均优于标准RLVR，平均绝对提升约为3%。
策略熵的稳定性：图5展示了SVS和标准RLVR在训练过程中的策略熵轨迹。标准RLVR的策略熵持续下降，而SVS能够将策略熵维持在一个相对稳定的范围内，支持持续的探索和避免训练过程中的熵崩溃。
推理能力的扩展：图6展示了在AIME24、AIME25、Beyond-AIME和MATH-500基准上，SVS策略在Pass@k性能上的扩展能力。与标准RLVR相比，SVS在所有k值上均表现出显著的性能提升，特别是在k值较大时，SVS能够解决超出基础模型能力范围的问题。
泛化能力：表3展示了SVS策略在更广泛的问答和编码基准上的性能。与标准RLVR相比，SVS不仅避免了在数学推理任务上的过拟合，还在多个一般性任务上超越了初始指令遵循模型，表明SVS训练的模型具有更好的泛化能力。

3. 实例级准确率比较

AIME24和AIME25的实例级准确率：图7展示了SVS策略在AIME24和AIME25基准上的实例级准确率。对于每个问题，准确率是通过对1024次生成的平均值计算得出的。SVS策略在许多问题实例上都优于标准RLVR，尤其是在那些具有挑战性的问题上。

4. 总结

这些实验结果表明，SVS策略在维持策略熵和提升模型在复杂推理任务上的性能方面具有显著优势。通过在线自我博弈和变体问题合成，SVS不仅提高了模型的Pass@1和Pass@k性能，还扩展了模型的推理能力，并在更广泛的基准上展示了良好的泛化能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出的在线自我博弈与变体问题合成（SVS）策略在强化学习与可验证奖励（RLVR）训练中取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 合成问题的质量与多样性

问题质量评估：虽然SVS策略能够生成变体问题并保持与原始问题相同的参考答案，但生成问题的质量和多样性仍有待进一步评估。可以探索更精细的评估指标，以确保合成问题不仅在语义上与原始问题一致，而且在难度和复杂性上也具有适当的分布。
多样性增强：研究如何进一步增强合成问题的多样性，例如通过引入更多的问题模板、不同的语言风格或更复杂的逻辑结构，以更好地挑战模型的推理能力。

2. 奖励塑形策略的优化

动态奖励调整：当前的奖励塑形策略基于固定的准确率范围来验证合成问题的有效性。可以探索动态调整这些奖励阈值的方法，以适应模型在不同训练阶段的能力变化，从而更有效地激励模型生成高质量的变体问题。
多维度奖励：除了准确率，还可以考虑引入其他维度的奖励，如问题的创新性、复杂性或与现有问题的相似性，以更全面地评估合成问题的价值。

3. 与其他RLVR方法的结合

算法融合：SVS策略与现有的RLVR算法（如PPO、GSPO和Reinforce++）的结合已经展示了一定的灵活性。可以进一步探索如何将SVS与其他先进的RLVR算法或技术（如元强化学习、多智能体强化学习等）相结合，以实现更强大的训练效果。
跨领域应用：虽然SVS策略在数学推理任务中表现出色，但其在其他领域（如自然语言处理、计算机视觉等）的应用潜力仍有待挖掘。研究如何将SVS策略推广到这些领域，以解决更广泛的任务。

4. 长期训练稳定性

长期训练的挑战：尽管SVS策略在训练过程中能够维持策略熵的稳定性，但在长期训练中可能会面临新的挑战，如模型过拟合、训练效率下降等。可以研究如何通过引入正则化技术、动态数据更新策略等方法来进一步提高模型的长期训练稳定性。
自适应训练策略：探索自适应训练策略，使模型能够根据训练进度和性能反馈自动调整训练参数和策略，以实现更高效、更稳定的长期训练。

5. 模型泛化能力的提升

跨任务泛化：虽然SVS策略在多个基准上展示了良好的泛化能力，但其在跨任务泛化方面的表现仍有待进一步验证。可以研究如何通过引入多任务学习、迁移学习等技术，进一步提升模型在不同任务和领域之间的泛化能力。
对抗性训练：引入对抗性训练方法，使模型在面对各种复杂和对抗性问题时仍能保持稳定的性能，从而进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。

6. 人类反馈的整合

人类标注的利用：尽管SVS策略在无需额外标注的情况下实现了自我改进，但在某些情况下，适当的人类反馈可能有助于进一步提升模型的性能。可以研究如何有效地整合人类标注数据，以指导模型生成更高质量的变体问题和解决方案。
人机协作：探索人机协作的训练模式，使人类专家能够与模型进行互动，共同生成和优化训练数据，从而实现更高效、更高质量的模型训练。

7. 理论分析与解释

理论基础：进一步深入研究SVS策略的理论基础，分析其在维持策略熵和提升模型性能方面的具体机制，为策略的优化和改进提供更坚实的理论支持。
解释性研究：提高模型决策过程的可解释性，通过分析模型在生成变体问题和解决问题时的内部机制，更好地理解其推理过程和学习行为，从而为模型的进一步优化提供指导。

这些方向不仅可以进一步提升SVS策略的性能和应用范围，还可以为强化学习与可验证奖励训练领域的发展提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种在线自我博弈与变体问题合成（Self-play with Variational problem Synthesis, SVS）策略，用于强化学习与可验证奖励（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）训练，旨在解决大型语言模型（LLMs）在RLVR训练中策略熵下降导致生成多样性降低的问题。SVS策略通过利用策略模型自身在训练过程中生成的正确解来合成变体问题，这些变体问题与原始问题共享相同的参考答案，从而在无需额外标注的情况下实现自我改进。实验结果表明，SVS策略在多个模型大小和推理基准上均优于标准RLVR，特别是在Pass@k性能上取得了显著提升。

背景知识

RLVR训练：RLVR通过强化学习提升LLMs在复杂推理任务上的性能，但会导致策略熵下降，降低生成多样性，限制Pass@k性能的提升。
策略熵与性能权衡：策略熵的下降与模型性能提升之间存在权衡，维持策略熵对于可持续的RLVR训练至关重要。

研究方法

SVS策略：SVS策略的核心是利用策略模型自身生成的正确解来合成变体问题，这些变体问题保留原始问题的语义，但结构和描述有所不同。通过这种方式，SVS策略能够在线扩充训练数据的多样性，同时保持数据的准确性和一致性。
变体问题合成：从部分正确的问题中选择正确解作为上下文，生成一组变体问题。这些变体问题旨在保留原始问题的语义，同时在结构和描述上具有多样性。
奖励塑形策略：引入奖励塑形策略，确保变体问题的有效性。一个变体问题被认为是正确的，如果策略模型能够生成一组解，其准确率既不是过高也不是过低，而是处于一个适中的范围内。

实验

模型和数据集：实验使用了不同大小的模型（3B到32B），包括Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.1-8B-Instruct和Qwen2.5-32B-Instruct。所有模型都在MATH-12k数据集上进行训练，32B模型还额外在DAPO-17k数据集上进行训练。
训练细节：采用GRPO作为RLVR优化策略，并结合了Clip-Higher、Token-Level Loss和Dynamic Sampling等技术。学习率设置为1e-6，采样温度固定为1.0，每批次采样问题和策略更新的大小均为256。
评估基准：模型在多个数学推理基准上进行评估，包括GSM8K、MATH-500、Minerva Math、Olympiad-Bench、Gaokao-2023、AMC、AIME和Beyond-AIME等。

关键结论

性能提升：SVS策略在Pass@1和Pass@k性能上均优于标准RLVR，特别是在竞赛级别的AIME基准上，SVS在Pass@32性能上分别实现了18.3%和22.8%的绝对提升。
策略熵稳定性：SVS能够将策略熵维持在一个相对稳定的范围内，避免了策略熵的显著下降或爆炸，从而支持了更可持续的训练和长期的自我改进。
推理能力扩展：SVS在Pass@k性能上表现出显著的扩展能力，特别是在k值较大时，能够解决超出基础模型能力范围的问题。
泛化能力：SVS不仅避免了在数学推理任务上的过拟合，还在多个一般性任务上超越了初始指令遵循模型，表明SVS训练的模型具有更好的泛化能力。

综上所述，SVS策略通过在线自我博弈和变体问题合成，有效地解决了RLVR训练中策略熵下降的问题，显著提升了模型在复杂推理任务上的性能，并在多个基准上展示了良好的泛化能力。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: Xiao Liang,Zhongzhi Li,Yeyun Gong,Yelong Shen,Ying Nian Wu,Zhijiang Guo,Weizhu Chen

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14029.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14029

Arxiv ID: 2508.14029

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14029

Published: 2025-08-19T17:42:45Z

Updated: 2025-08-19T17:42:45.000Z

4. EgoTwin: Dreaming Body and View in First Person

While exocentric video synthesis has achieved great progress, egocentric video generation remains largely underexplored, which requires modeling first-person view content along with camera motion patterns induced by the wearer’s body movements. To bridge this gap, we introduce a novel task of joint egocentric video and human motion generation, characterized by two key challenges: 1) Viewpoint Alignment: the camera trajectory in the generated video must accurately align with the head trajectory derived from human motion; 2) Causal Interplay: the synthesized human motion must causally align with the observed visual dynamics across adjacent video frames. To address these challenges, we propose EgoTwin, a joint video-motion generation framework built on the diffusion transformer architecture. Specifically, EgoTwin introduces a head-centric motion representation that anchors the human motion to the head joint and incorporates a cybernetics-inspired interaction mechanism that explicitly captures the causal interplay between video and motion within attention operations. For comprehensive evaluation, we curate a large-scale real-world dataset of synchronized text-video-motion triplets and design novel metrics to assess video-motion consistency. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the EgoTwin framework.

中文摘要

虽然外向中心的视频合成已经取得了很大进展，但以自我为中心的视频生成仍然在很大程度上没有得到充分探索，这需要建模第一人称视角内容以及由佩戴者的身体运动引起的相机运动模式。为了弥补这个差距，我们引入了一项新的任务，即联合以自我为中心的视频和人类运动生成，该任务的特点是两个关键挑战：1）视点对齐：生成视频中的相机轨迹必须与从人类运动中得出的头部轨迹准确对齐；2）因果关系：合成的人类运动必须与相邻视频帧中的观察到的视觉动态因果一致。为了解决这些挑战，我们提出了EgoTwin，一个基于扩散变换器架构的联合视频-运动生成框架。具体而言，EgoTwin引入了一种以头部为中心的运动表示，将人类运动锚定到头部关节，并结合了一种受控制论启发的交互机制，明确捕捉视频与运动之间的因果关系在注意力操作中的相互作用。为了进行全面评估，我们整理了一个大型真实世界的数据集，其中包含同步的文本-视频-运动三元组，并设计了新的指标来评估视频-运动一致性。大量实验表明EgoTwin框架的有效性。

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EgoTwin的框架，旨在解决联合生成第一人称（egocentric）视频和人体运动的问题。具体来说，该任务的目标是给定一个初始的人体姿态、一个初始的场景观察（即第一人称视角的图像）以及对人类行为的文本描述，生成同步的第一人称视频序列和人体运动序列。这一任务面临两大挑战：

视角对齐（Viewpoint Alignment）：生成视频中的相机轨迹必须与从人体运动中导出的头部轨迹精确对齐。这是由于相机固定在佩戴者的头部，因此头部运动与相机运动紧密耦合。
因果互动（Causal Interplay）：在每个时间步，当前视觉帧提供了塑造人体运动合成的空间上下文；反之，新生成的运动又会影响后续的视频帧。这种递归依赖形成了视频和运动之间的闭合观察-行动循环，需要建模它们之间的因果互动。

为了解决这些挑战，EgoTwin框架基于扩散变换器架构，引入了以头部为中心的运动表示方法，并设计了一个受控制论启发的交互机制，以明确捕获视频和运动之间的因果互动。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与EgoTwin相关的几个主要研究方向：

视频生成

早期方法：早期的视频生成方法主要通过在基于UNet的文本到图像（T2I）模型中增加时间建模层来实现，这些方法能够将图像生成模型扩展到视频生成领域，但生成质量和时间一致性有限。
Transformer架构：近期的研究采用基于Transformer的架构，显著提高了视频生成的时间一致性和生成质量。这些方法通过改进模型架构，更好地捕捉视频中的时间依赖关系，从而生成更连贯的视频序列。
相机控制：一些研究通过注入相机参数（如外参矩阵或Plücker嵌入）到预训练的视频扩散模型中，实现了对视频生成的相机控制。然而，这些方法依赖于已知的相机轨迹，并将其作为输入条件，与EgoTwin中相机轨迹由人体运动动态决定的场景不同。

运动生成

早期方法：早期的运动生成方法主要使用时间VAE来捕捉时间依赖关系，并学习语言和运动之间的概率映射。这些方法为从文本生成真实且多样化的运动奠定了基础。
扩散模型：近期的扩散模型在运动生成领域取得了显著进展，通过在潜在空间或直接从原始运动序列中操作连续向量，生成高质量的运动数据。这些方法能够生成更自然和多样化的运动，但通常依赖于特定的运动表示形式。
运动表示：运动数据的表示形式多样，扩散模型通常操作于连续向量，而自回归模型则通过向量量化技术（如VQ-VAE）将运动离散化为令牌。这些不同的表示方法为运动生成提供了不同的建模方式。

多模态生成

音频-视频生成：一些研究探索了多模态扩散框架，用于同步生成音频和视频。这些方法展示了多模态生成的潜力，但在人体运动和第一人称视频联合建模方面仍较少涉及。
文本-图像生成：其他研究设计了统一的模型，能够同时生成文本和图像。这些模型在多模态生成方面取得了进展，但主要集中在文本和图像之间的交互，而未涉及人体运动和第一人称视频的联合建模。
运动-文本生成：还有研究尝试同时生成运动和帧级语言描述，以解释生成的运动。这些工作在运动和文本的联合建模方面进行了探索，但与EgoTwin中人体运动和第一人称视频的联合建模仍有区别。

总的来说，尽管在视频生成、运动生成和多模态生成领域都有了显著的进展，但将人体运动和其对应的第一人称视频联合建模仍然是一个相对较少被探索的领域。EgoTwin通过引入以头部为中心的运动表示和受控制论启发的交互机制，为这一领域提供了新的解决方案。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决联合生成第一人称视频和人体运动的问题，论文提出了EgoTwin框架，它通过以下几个关键方法来解决上述挑战：

1. 头部为中心的运动表示（Head-Centric Motion Representation）

传统的运动表示方法（如根关节为中心的表示）将头部姿态信息隐藏在复杂的多步运动学计算中，这使得从运动数据中直接获取头部姿态变得困难。为了解决这一问题，EgoTwin引入了一种以头部为中心的运动表示方法。具体来说，这种表示方法将人体运动锚定在头部关节上，明确地暴露与第一人称视角相关的信息。这种表示方法包括头部关节的绝对和相对位置以及旋转信息，使得视频生成模块能够直接与头部姿态对齐，从而确保生成的视频与人体运动在视角上保持一致。

2. 控制论启发的交互机制（Cybernetics-Inspired Interaction Mechanism）

为了捕捉视频和运动之间的因果互动，EgoTwin设计了一种结构化的交互机制。这种机制受到控制论中观察-行动反馈循环的启发，其中观察结果影响行动，而行动又改变未来的观察结果。在EgoTwin中，每个视频标记（token）可以关注之前的运动标记，以捕捉当前观察是如何从过去的行动中产生的；而每个运动标记可以关注当前和未来的视频标记，以便基于感知到的场景转换推断行动。这种双向设计允许运动驱动的视频合成和视频驱动的运动合成同步发展，确保了视频和运动在时间上的细粒度同步。

3. 异步扩散（Asynchronous Diffusion）

EgoTwin采用异步扩散策略来处理视频和运动的生成。具体来说，视频和运动的潜在表示（latents）在不同的时间步上独立地添加高斯噪声，并通过一个统一的时间步嵌入来协调它们的去噪过程。这种异步扩散方法允许每个模态在自己的时间步上独立演化，同时保持跨模态的交互。这种方法不仅提高了生成的灵活性，还使得模型能够更准确地建模视频和运动之间的复杂依赖关系。

4. 三阶段训练范式（Three-Stage Training Paradigm）

为了有效地训练EgoTwin模型，论文提出了一个三阶段的训练策略：

运动VAE训练：首先训练运动VAE，以学习运动数据的有效表示。
文本到运动预训练：在第二阶段，冻结文本分支，仅使用文本和运动嵌入进行训练，以学习文本到运动的映射关系。
联合文本-视频-运动训练：在最后阶段，将视频嵌入纳入训练，学习视频和运动的联合分布，并以文本为条件进行生成。

这种分阶段的训练方法不仅提高了训练效率，还确保了模型在不同模态之间的良好整合。

5. 评估指标和数据集

为了全面评估EgoTwin的性能，论文提出了新的评估指标来量化视频和运动之间的一致性，并构建了一个大规模的真实世界数据集，包含同步的文本-视频-运动三元组。这些指标和数据集为研究这一领域提供了重要的基准。

总结

通过上述方法，EgoTwin能够有效地解决联合生成第一人称视频和人体运动的问题，生成的视频和运动不仅在视角上保持一致，而且在因果关系上也具有高度的连贯性。这些创新的设计和方法为未来在这一领域的研究奠定了坚实的基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验：

1. 定量评估

视频质量：使用Image Fréchet Inception Distance (I-FID)、Fréchet Video Distance (FVD)和CLIP Similarity (CLIP-SIM)来评估生成视频的视觉保真度、时间连贯性和语义对齐。
运动质量：使用Motion Fréchet Inception Distance (M-FID)、Retrieval Precision (R-Prec)和Multimodal Distance (MM-Dist)来评估生成运动的统计相似性和文本对齐。
视频-运动一致性：提出新的指标，包括Translation Error (TransErr)、Rotation Error (RotErr)和Hand F-Score (HandScore)，来量化生成视频和运动之间的一致性。

2. 定性评估

生成示例：展示了一些基于文本描述和初始视频-运动帧生成的视频和运动示例，以直观展示EgoTwin在生成质量和跨模态一致性方面的表现。
条件生成：展示了如何利用EgoTwin进行条件生成，例如给定文本和视频生成运动，或者给定文本和运动生成视频，以证明模型在不同条件下的生成能力。
场景重建：将生成的视频和运动整合到3D Gaussian Splatting流程中，重建3D场景，并将合成的人体放置其中，以展示生成内容的空间一致性。

3. 消融研究

头部为中心的运动表示（MR）：移除头部为中心的运动表示，使用传统的运动表示方法，以验证头部为中心的运动表示对视频-运动一致性的影响。
交互机制（IM）：移除交互机制，使用全注意力机制，以验证交互机制在捕捉视频和运动之间因果关系和时间同步性方面的作用。
异步扩散（AD）：将异步扩散替换为同步扩散，并简化采样算法为传统的分类器自由引导（CFG），以验证异步扩散在建模视频和运动之间复杂依赖关系方面的重要性。

4. 与基线方法的比较

基线方法：提出了一个基线方法VidMLD，它结合了最先进的视频扩散模型CogVideoX和运动扩散模型MLD，通过多模态扩散架构MM-DiT连接它们以实现联合生成。
性能比较：通过上述定量和定性评估指标，比较EgoTwin和基线方法VidMLD的性能，以证明EgoTwin在视频-运动一致性和单模态生成质量方面的优势。

5. 实验结果

定量结果：EgoTwin在所有评估指标上均优于基线方法，特别是在视频-运动一致性指标上表现出显著的优势。
定性结果：生成的视频和运动不仅遵循文本描述，而且在相机视角和头部姿态、场景内容和人体动作等方面表现出严格的跨模态同步性。

这些实验全面验证了EgoTwin框架在联合生成第一人称视频和人体运动方面的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管EgoTwin在联合生成第一人称视频和人体运动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. 更复杂的场景和交互

多主体交互：当前的EgoTwin主要关注单个人体的运动和视角。扩展到多主体交互场景，生成多个主体之间的协调运动和视角变化，将是一个更具挑战性的任务。
与环境的物理交互：目前的模型主要关注视觉和运动的一致性，但没有考虑与环境的物理交互（如碰撞、抓取等）。引入物理模拟和交互，使生成的视频和运动更加真实和自然。

2. 提高生成质量和效率

更高分辨率的视频生成：当前的视频生成分辨率相对较低（480x480）。探索更高分辨率的视频生成，同时保持生成质量和效率，是一个重要的研究方向。
实时生成：目前的生成过程可能需要较长的时间，不适合实时应用。优化模型架构和训练策略，以实现实时或接近实时的生成，将极大地扩展其应用场景。

3. 改进运动表示和建模

更自然的运动过渡：虽然EgoTwin能够生成连贯的运动，但在某些情况下，运动的过渡可能不够自然。进一步改进运动表示和建模方法，以生成更自然和流畅的运动。
长期依赖建模：当前的模型主要关注短期的视频和运动一致性。探索更长的时间跨度，建模长期的依赖关系，将有助于生成更复杂和连贯的行为序列。

4. 跨模态交互的进一步探索

多模态融合：除了视频和运动，还可以考虑引入其他模态（如音频、触觉等），以实现更丰富的多模态交互和生成。
跨模态迁移学习：探索如何将从一种模态学到的知识迁移到另一种模态，以提高模型的泛化能力和生成质量。

5. 数据集和评估指标的扩展

更大规模的数据集：当前的数据集虽然已经很大，但仍然有限。构建更大规模、更多样化的数据集，将有助于模型学习更广泛的行为模式和场景。
更全面的评估指标：虽然论文提出了新的评估指标，但仍然可以进一步扩展和细化这些指标，以更全面地评估生成内容的质量和一致性。

6. 应用领域的拓展

虚拟现实和增强现实：将EgoTwin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。
机器人和自动驾驶：探索EgoTwin在机器人导航和自动驾驶中的应用，通过生成逼真的第一人称视角和运动，帮助机器人和自动驾驶系统更好地理解和预测环境。

7. 理论和方法的深入研究

因果关系建模：进一步深入研究视频和运动之间的因果关系，探索更先进的因果建模方法，以提高生成内容的逻辑性和连贯性。
可解释性和透明度：提高模型的可解释性，使研究人员和开发者能够更好地理解模型的决策过程和生成机制。

这些方向不仅有助于进一步提升EgoTwin的性能和应用范围，也将推动第一人称视频和人体运动联合生成领域的整体发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了EgoTwin，这是一个基于扩散模型的框架，用于联合生成第一人称（egocentric）视频和人体运动。该框架旨在解决两个关键挑战：视角对齐（Viewpoint Alignment）和因果互动（Causal Interplay）。具体来说，EgoTwin通过以下方法实现了高质量的联合生成：

背景知识

第一人称视频生成的重要性：与第三人称（exocentric）视频不同，第一人称视频捕捉的是佩戴者的视角，其内容与佩戴者的运动紧密相关。这种视频生成对于可穿戴计算、增强现实和具身智能代理等领域具有重要意义。
现有方法的局限性：现有的视频生成方法主要关注第三人称视频，无法直接应用于第一人称视频生成，因为第一人称视频的相机轨迹由佩戴者的头部运动决定，需要同时生成相机运动和人体运动，并确保它们之间的视角一致性和因果连贯性。

研究方法

头部为中心的运动表示（Head-Centric Motion Representation）：传统的运动表示方法（如根关节为中心的表示）无法直接提供头部姿态信息，不利于视角对齐。EgoTwin引入了一种新的头部为中心的运动表示方法，将人体运动锚定在头部关节上，明确地暴露与第一人称视角相关的信息，从而确保生成的视频与人体运动在视角上保持一致。
控制论启发的交互机制（Cybernetics-Inspired Interaction Mechanism）：为了捕捉视频和运动之间的因果互动，EgoTwin设计了一种结构化的交互机制。这种机制受到控制论中观察-行动反馈循环的启发，允许视频标记关注之前的运动标记，以捕捉当前观察是如何从过去的行动中产生的；同时，运动标记可以关注当前和未来的视频标记，以便基于感知到的场景转换推断行动。这种双向设计确保了视频和运动在时间上的细粒度同步。
异步扩散（Asynchronous Diffusion）：EgoTwin采用异步扩散策略来处理视频和运动的生成。视频和运动的潜在表示在不同的时间步上独立地添加高斯噪声，并通过一个统一的时间步嵌入来协调它们的去噪过程。这种异步扩散方法允许每个模态在自己的时间步上独立演化，同时保持跨模态的交互，提高了生成的灵活性和准确性。
三阶段训练范式（Three-Stage Training Paradigm）：为了有效地训练EgoTwin模型，论文提出了一个三阶段的训练策略。首先训练运动VAE，以学习运动数据的有效表示；然后冻结文本分支，仅使用文本和运动嵌入进行训练，以学习文本到运动的映射关系；最后将视频嵌入纳入训练，学习视频和运动的联合分布，并以文本为条件进行生成。这种分阶段的训练方法不仅提高了训练效率，还确保了模型在不同模态之间的良好整合。

实验

数据集：为了训练和评估EgoTwin模型，作者使用了Nymeria数据集，这是一个大规模的真实设备数据集，包含了多样化的人员在各种室内外环境中进行日常活动的文本-视频-运动三元组数据。
基线方法：提出了一个基线方法VidMLD，它结合了最先进的视频扩散模型CogVideoX和运动扩散模型MLD，通过多模态扩散架构MM-DiT连接它们以实现联合生成。
定量评估：使用了一系列评估指标来量化视频和运动的质量以及它们之间的一致性。这些指标包括I-FID、FVD、CLIP-SIM、M-FID、R-Prec、MM-Dist、TransErr、RotErr和HandScore。实验结果表明，EgoTwin在所有评估指标上均优于基线方法，特别是在视频-运动一致性指标上表现出显著的优势。
定性评估：通过展示生成的视频和运动示例，直观地展示了EgoTwin在生成质量和跨模态一致性方面的表现。此外，还展示了如何利用EgoTwin进行条件生成，例如给定文本和视频生成运动，或者给定文本和运动生成视频，以证明模型在不同条件下的生成能力。最后，将生成的视频和运动整合到3D Gaussian Splatting流程中，重建3D场景，并将合成的人体放置其中，以展示生成内容的空间一致性。
消融研究：通过移除头部为中心的运动表示、交互机制和异步扩散等关键设计，验证了这些设计在提高视频-运动一致性和单模态生成质量方面的重要性。

关键结论

EgoTwin框架通过引入头部为中心的运动表示和控制论启发的交互机制，有效地解决了联合生成第一人称视频和人体运动的问题。该框架不仅在视角对齐和因果互动方面表现出色，而且在单模态生成质量上也优于现有的方法。通过三阶段训练范式和异步扩散策略，EgoTwin能够高效地学习视频和运动的联合分布，并生成高质量的第一人称视频和人体运动。此外，EgoTwin还支持条件生成和场景重建等应用，展示了其在多个领域的潜在应用价值。

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: Jingqiao Xiu,Fangzhou Hong,Yicong Li,Mengze Li,Wentao Wang,Sirui Han,Liang Pan,Ziwei Liu

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13013.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13013

Arxiv ID: 2508.13013

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13013

Published: 2025-08-18T15:33:09Z

Updated: 2025-08-18T15:33:09.000Z

5. CRISP: Persistent Concept Unlearning via Sparse Autoencoders

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in real-world applications, the need to selectively remove unwanted knowledge while preserving model utility has become paramount. Recent work has explored sparse autoencoders (SAEs) to perform precise interventions on monosemantic features. However, most SAE-based methods operate at inference time, which does not create persistent changes in the model’s parameters. Such interventions can be bypassed or reversed by malicious actors with parameter access. We introduce CRISP, a parameter-efficient method for persistent concept unlearning using SAEs. CRISP automatically identifies salient SAE features across multiple layers and suppresses their activations. We experiment with two LLMs and show that our method outperforms prior approaches on safety-critical unlearning tasks from the WMDP benchmark, successfully removing harmful knowledge while preserving general and in-domain capabilities. Feature-level analysis reveals that CRISP achieves semantically coherent separation between target and benign concepts, allowing precise suppression of the target features.

中文摘要

随着大型语言模型（LLM）在现实应用中的不断部署，选择性删除不必要知识同时保持模型效用的需求变得至关重要。近期的研究探讨了稀疏自编码器（SAE）在单义特征上进行精确干预。然而，大多数基于SAE的方法在推理时操作，这不会对模型的参数造成持久性变化。这种干预可以被拥有参数访问权限的恶意行为者绕过或逆转。我们引入了CRISP，这是一种使用SAE进行持久概念遗忘的参数高效方法。CRISP自动识别多个层中的显著SAE特征，并抑制它们的激活。我们对两种LLM进行了实验，结果表明我们的方法在WMDP基准的安全关键遗忘任务中优于之前的方法，成功删除有害知识，同时保持一般能力和领域内能力。特征级分析显示，CRISP实现了目标概念与良性概念之间的语义一致分离，从而精确抑制目标特征。

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从大型语言模型（LLMs）中选择性地移除不想要的知识，同时保留模型的实用性。随着LLMs在现实世界应用中的广泛部署，移除因安全、隐私或版权问题而需要删除的知识变得至关重要。然而，现有的大多数基于稀疏自编码器（SAEs）的方法仅在推理时进行干预，不会对模型的参数产生持久性改变，这使得这些方法在面对有参数访问权限的恶意行为者时容易被绕过或逆转。

为了解决这一问题，论文提出了一种名为CRISP（Concept Removal via Interpretable Sparse Projections）的方法，它通过自动识别与目标概念相关的显著SAE特征，并通过参数高效的微调来抑制这些特征的激活，从而实现对LLMs的持久性概念移除。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

机器遗忘（Machine Unlearning）

Cao and Yang (2015): 提出了机器遗忘的概念，旨在开发能够从训练模型中移除不想要知识的技术。
Nguyen et al. (2022): 对机器遗忘技术进行了全面综述，探讨了不同方法的优缺点。
Geng et al. (2025): 提供了针对大型语言模型的机器遗忘技术的详细调查。
Jang et al. (2023): 研究了如何通过修改模型参数来移除可能导致隐私风险的知识。
Eldan and Russinovich (2023): 探讨了在大型语言模型中实现近似遗忘的方法。
Yao et al. (2024): 研究了预训练大型语言模型的机器遗忘问题。
Lynch et al. (2024): 提出了评估大型语言模型中稳健遗忘的方法。
Barez et al. (2025): 讨论了机器遗忘在AI安全中的开放问题。

利用稀疏自编码器（Sparse Autoencoders, SAEs）进行干预

Farrell et al. (2024): 探索了利用SAEs在推理时抑制特定模型行为的方法。
Khoriaty et al. (2025): 研究了通过SAEs进行精确干预以控制模型输出。
Muhamed et al. (2025): 讨论了SAEs在抑制有害行为方面的应用。
Templeton et al. (2024): 展示了SAEs如何实现与人类可解释概念对齐的有意义的引导。
Durmus et al. (2024): 评估了特征引导的效果，特别是在减轻社会偏见方面的应用。
Arad et al. (2025): 研究了如何通过选择正确的特征来利用SAEs进行引导。
Gur-Arieh et al. (2025): 提出了一种基于SAEs的持久性遗忘方法PISCES，通过手动选择特征来分解参数。

这些研究为CRISP方法提供了理论和技术基础，特别是在如何通过修改模型参数来实现持久性遗忘，以及如何利用SAEs进行精确的知识移除方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出的CRISP方法通过以下两个主要阶段解决从大型语言模型（LLMs）中持久性移除特定概念的问题：

1. 选择相关的目标特征（Feature Selection）

CRISP首先识别与目标概念相关的显著特征。具体步骤如下：

数据准备：准备目标语料库（Dtarget）和保留语料库（Dretain）。目标语料库包含需要抑制模型行为的文本，而保留语料库包含需要保持模型行为的文本。
特征激活计算：将所有文档通过模型和稀疏自编码器（SAE），记录每个标记的特征激活值。
激活频率差异（Activation Count Difference）：计算每个SAE特征在目标语料库和保留语料库中的激活频率差异（∆ϕ(fi)），衡量特征在目标语料库中比在保留语料库中更频繁激活的程度。
相对激活比率（Relative Activation Ratio）：计算每个特征在目标语料库和保留语料库中的累积激活强度，并计算相对激活比率（ρ(fi)），以识别在目标语料库中相对更强激活的特征。
特征选择：选择激活频率差异最高的前k个特征，并通过相对激活比率过滤，保留那些超过阈值τ的特征，作为显著特征（Fsalient）。

2. 模型优化（Model Optimization）

CRISP通过参数高效的微调（使用LoRA技术）来抑制显著特征的激活值，具体步骤如下：

无学习损失（Unlearning Loss）：最小化显著特征在处理目标数据集时的激活值，鼓励模型在内部表示中抑制这些特征。
保留损失（Retention Loss）：约束模型在保留语料库上的隐藏表示与原始模型保持一致，以保留模型在相关领域的知识。
连贯性损失（Coherency Loss）：通过在目标概念附近应用保留损失，促进语法和语义连贯性，特别是在模型生成的文本中。
总损失（Total Loss）：将无学习损失、保留损失和连贯性损失加权求和，形成最终的优化目标，通过调整权重α、β和γ来平衡无学习和保留连贯性的需求。

通过这两个阶段，CRISP能够自动识别与目标概念相关的显著特征，并通过参数微调持久地抑制这些特征的激活，从而在移除有害知识的同时，保留模型在其他领域的知识和生成连贯文本的能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证CRISP方法的有效性：

数据集

WMDP基准测试（WMDP Benchmark）：使用了WMDP生物安全（WMDP-Bio）和WMDP网络安全（WMDP-Cyber）两个数据集。每个数据集包含目标数据集（Dtarget）和保留数据集（Dretain），用于评估模型在特定领域的知识移除效果。
- WMDP-Bio：目标数据集包含讨论病毒学专家级内容的PubMed摘要，保留数据集包含一般生物学内容。
- WMDP-Cyber：目标和保留数据集分别通过在GitHub上使用目标短语（如“防火墙绕过”）和保留短语（如“数据结构”）进行关键词搜索得到。
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）：用于评估模型在不同领域的通用知识保留情况。
辅助句子（Coherence Set）：为生物安全和网络安全主题生成辅助句子，用于评估模型在目标概念附近的连贯性。

模型

Llama-3.1-8B：使用Llama Scope提供的预训练SAEs。
Gemma-2-2B：使用Gemma Scope提供的预训练SAEs。

基线方法

ELM（Erase and Learn Method）：通过修改模型的内部激活，使目标概念的内部分布类似于良性替代方案。
RMU（Randomized Memory Update）：通过将目标数据集上的内部激活修改为与固定随机方向对齐来实现知识移除。

评估指标

无学习准确率（Unlearn Accuracy）：在领域特定的多项选择题测试集上评估模型对目标概念的知识移除效果，值越低越好。
保留准确率（Retain Accuracy）：在保留数据集上评估模型对良性知识的保留情况。
MMLU准确率（MMLU Accuracy）：评估模型在MMLU基准测试上的通用知识保留情况。
流畅度分数（Fluency Score）：使用AxBench框架评估模型生成文本的语法、连贯性和可读性。
概念分数（Concept Score）：评估模型生成文本中目标概念的存在和强度。
综合分数（Overall Score）：通过计算上述所有指标的调和平均值来综合评估模型性能，该指标平衡了不同方面的权衡，并对任何单一指标的低分进行惩罚。

实验设置

对每种方法进行了200种超参数配置的搜索，并根据验证集上的无学习效果、特异性和通用能力来选择最佳配置。

实验结果

定量结果：CRISP在所有设置中均实现了最佳的综合性能，在平衡无学习效果、保留能力和通用能力方面优于现有方法。在WMDP-Bio上，CRISP与ELM相比提高了约27（Llama-3.1-8B）和34（Gemma-2-2B）个点，与RMU相比提高了8（Llama-3.1-8B）和5（Gemma-2-2B）个点。在WMDP-Cyber上，CRISP也表现更好，尽管差距较为温和。
定性结果：通过图2展示了在生物安全领域非有害提示下，不同遗忘方法的生成结果。CRISP生成的文本更加流畅和连贯，能够使用适当的生物学术语回答与致癌物相关的问题，同时避免重复和不连贯的文本。
无学习-保留权衡：图3展示了在WMDP-Bio基准测试中，不同超参数配置下保留准确率与无学习准确率之间的权衡。CRISP在两种模型上均实现了Pareto占优性能，更好地平衡了遗忘目标概念和保留良性知识之间的关系。许多CRISP配置接近理想遗忘点，该点代表在遗忘基准测试中达到随机准确率，同时在保留基准测试中保持不变的准确率。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管CRISP在从大型语言模型中移除特定知识方面取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 对不同领域和任务的泛化能力

研究问题：CRISP目前主要在生物安全和网络安全领域进行了评估。其在其他领域（如医疗、金融、法律等）的表现尚未得到充分验证。
探索方向：在更多领域和任务上测试CRISP，以评估其泛化能力。这包括但不限于：
- 医疗领域：移除与特定疾病或治疗方法相关的敏感信息。
- 金融领域：移除与特定金融产品或交易策略相关的知识。
- 法律领域：移除与特定案件或法律条款相关的敏感信息。

2. 对抗性攻击下的鲁棒性

研究问题：CRISP在面对对抗性攻击时的鲁棒性尚未得到充分研究。例如，恶意行为者可能尝试通过特定的输入来绕过知识移除的效果。
探索方向：
- 对抗性训练：在训练过程中引入对抗性样本，以增强模型对恶意攻击的抵抗力。
- 对抗性测试：设计并测试对抗性攻击，评估CRISP在这些攻击下的表现。
- 理论分析：研究CRISP在对抗性环境下的理论保证，探索如何进一步提高其鲁棒性。

3. 特征选择和优化的改进

研究问题：CRISP依赖于预训练的稀疏自编码器（SAEs）来选择特征。在某些情况下，SAEs可能无法捕捉到完全解耦或可解释的特征。
探索方向：
- 特征选择算法的改进：探索更先进的特征选择算法，以提高特征选择的准确性和效率。
- 自适应特征选择：开发自适应特征选择方法，能够根据不同的任务和数据动态调整特征选择策略。
- 多模态特征融合：结合文本、图像、音频等多种模态的特征，以更全面地识别和移除目标知识。

4. 长期效果和持续学习

研究问题：CRISP目前主要关注单次知识移除的效果。在实际应用中，模型可能需要多次进行知识移除或更新。
探索方向：
- 持续学习：研究如何在多次知识移除后保持模型的性能和稳定性。
- 长期效果评估：评估CRISP在多次知识移除后的长期效果，包括模型的准确率、连贯性和生成质量。
- 动态更新机制：开发动态更新机制，使模型能够根据新的需求实时调整知识移除策略。

5. 理论保证和形式化方法

研究问题：CRISP目前缺乏形式化的理论保证，无法完全确保知识的彻底移除。
探索方向：
- 形式化验证：开发形式化方法来验证知识移除的效果，确保模型在特定条件下不会泄露目标知识。
- 理论分析：深入研究CRISP的理论基础，探索其在不同条件下的行为和限制。
- 安全协议：设计安全协议，确保知识移除过程的安全性和可靠性。

6. 用户反馈和交互式学习

研究问题：CRISP目前主要依赖预定义的目标和保留数据集。在实际应用中，用户可能需要根据具体需求动态调整知识移除的目标。
探索方向：
- 用户反馈机制：引入用户反馈机制，使用户能够实时评估和调整知识移除的效果。
- 交互式学习：开发交互式学习方法，使模型能够根据用户的反馈动态调整知识移除策略。
- 个性化知识移除：探索个性化知识移除方法，根据不同用户的需求定制知识移除策略。

7. 跨语言和跨文化的应用

研究问题：CRISP目前主要在英语语料上进行了评估。其在其他语言和文化背景下的表现尚未得到充分验证。
探索方向：
- 跨语言评估：在多种语言上测试CRISP，评估其在不同语言环境下的效果。
- 跨文化适应：研究如何调整CRISP以适应不同文化背景下的知识移除需求。
- 多语言模型：探索在多语言模型中应用CRISP，以实现跨语言的知识移除。

这些进一步的探索方向将有助于CRISP在更广泛的应用场景中发挥更大的作用，并提高其在面对复杂挑战时的鲁棒性和适应性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一种名为CRISP（Concept Removal via Interpretable Sparse Projections）的方法，用于从大型语言模型（LLMs）中持久性地移除特定概念的知识。该方法通过稀疏自编码器（SAEs）自动识别与目标概念相关的显著特征，并通过参数高效的微调抑制这些特征的激活，从而在移除有害知识的同时保留模型的通用能力和生成连贯文本的能力。CRISP在WMDP基准测试中的表现优于现有方法，特别是在生物安全和网络安全领域。

背景知识

随着LLMs在现实世界中的广泛应用，移除模型中不想要的知识变得至关重要，原因可能涉及安全、隐私或版权问题。现有的基于SAEs的方法主要在推理时进行干预，不会对模型的参数产生持久性改变，这使得这些方法在面对有参数访问权限的恶意行为者时容易被绕过或逆转。

研究方法

CRISP方法分为两个主要阶段：

特征选择（Feature Selection）：
- 准备目标语料库（Dtarget）和保留语料库（Dretain）。
- 通过模型和SAE记录每个标记的特征激活值。
- 计算每个SAE特征在目标语料库和保留语料库中的激活频率差异（∆ϕ(fi)）和相对激活比率（ρ(fi)）。
- 选择激活频率差异最高的前k个特征，并通过相对激活比率过滤，保留那些超过阈值τ的特征，作为显著特征（Fsalient）。
模型优化（Model Optimization）：
- 使用LoRA技术进行参数高效的微调。
- 定义无学习损失（Lunlearn）、保留损失（Lretain）和连贯性损失（Lcoherence）。
- 通过加权求和这些损失来形成最终的优化目标，调整权重α、β和γ以平衡无学习和保留连贯性的需求。

实验

实验使用了WMDP生物安全（WMDP-Bio）和网络安全（WMDP-Cyber）两个数据集，以及MMLU基准测试来评估模型的通用知识保留情况。实验涉及的模型包括Llama-3.1-8B和Gemma-2-2B，基线方法包括ELM和RMU。

关键结论

定量结果：CRISP在所有设置中均实现了最佳的综合性能，在平衡无学习效果、保留能力和通用能力方面优于现有方法。在WMDP-Bio上，CRISP与ELM相比提高了约27（Llama-3.1-8B）和34（Gemma-2-2B）个点，与RMU相比提高了8（Llama-3.1-8B）和5（Gemma-2-2B）个点。在WMDP-Cyber上，CRISP也表现更好，尽管差距较为温和。
定性结果：CRISP生成的文本更加流畅和连贯，能够使用适当的生物学术语回答与致癌物相关的问题，同时避免重复和不连贯的文本。
无学习-保留权衡：CRISP在两种模型上均实现了Pareto占优性能，更好地平衡了遗忘目标概念和保留良性知识之间的关系。许多CRISP配置接近理想遗忘点，该点代表在遗忘基准测试中达到随机准确率，同时在保留基准测试中保持不变的准确率。

局限性

CRISP依赖于预训练的SAEs，其有效性可能在SAEs无法捕捉解耦或可解释特征的情况下降低。
评估主要集中在安全关键领域，尚未了解该方法在新任务和领域中的泛化能力。
与大多数遗忘方法一样，CRISP无法提供完全知识移除的正式理论保证，残留信息可能仍然存在于分布式表示中，对抗性提取的鲁棒性仍然是未来工作的开放方向。

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: Tomer Ashuach,Dana Arad,Aaron Mueller,Martin Tutek,Yonatan Belinkov

Categories: cs.CL,I.2.7,I.2.7

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13650.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13650

Arxiv ID: 2508.13650

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13650

Published: 2025-08-19T09:01:22Z

Updated: 2025-08-19T09:01:22.000Z

6. Selective Contrastive Learning for Weakly Supervised Affordance Grounding

Facilitating an entity’s interaction with objects requires accurately identifying parts that afford specific actions. Weakly supervised affordance grounding (WSAG) seeks to imitate human learning from third-person demonstrations, where humans intuitively grasp functional parts without needing pixel-level annotations. To achieve this, grounding is typically learned using a shared classifier across images from different perspectives, along with distillation strategies incorporating part discovery process. However, since affordance-relevant parts are not always easily distinguishable, models primarily rely on classification, often focusing on common class-specific patterns that are unrelated to affordance. To address this limitation, we move beyond isolated part-level learning by introducing selective prototypical and pixel contrastive objectives that adaptively learn affordance-relevant cues at both the part and object levels, depending on the granularity of the available information. Initially, we find the action-associated objects in both egocentric (object-focused) and exocentric (third-person example) images by leveraging CLIP. Then, by cross-referencing the discovered objects of complementary views, we excavate the precise part-level affordance clues in each perspective. By consistently learning to distinguish affordance-relevant regions from affordance-irrelevant background context, our approach effectively shifts activation from irrelevant areas toward meaningful affordance cues. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method. Codes are available at github.com/hynnsk/SelectiveCL.

中文摘要

促进实体与物体的互动需要准确识别出能够提供特定动作的部分。弱监督的功能基础定位（WSAG）旨在模仿人类从第三人称示范中学习的过程，在这个过程中，人类能够直观地掌握功能部件，而无需像素级的注释。为了实现这一点，基础通常通过在不同视角的图像中使用共享分类器进行学习，同时结合部分发现过程的蒸馏策略。然而，由于与功能相关的部分并不总是容易区分，因此模型主要依赖于分类，通常关注于与功能无关的常见类特定模式。为了解决这一局限性，我们通过引入选择性原型和像素对比目标，超越孤立的部分级学习，适应性地在部件和对象级别中学习与功能相关的线索，具体取决于可用信息的粒度。最初，我们利用CLIP在以我为中心（物体聚焦）和以他人为中心（第三人称示例）图像中找到与动作相关的物体。然后，通过交叉引用互补视角中发现的物体，我们发掘出每个视角中精确的部分级功能线索。通过不断学习区分与功能相关的区域与与功能无关的背景环境，我们的方法有效地将激活从无关区域转移到有意义的功能线索上。实验结果证明了我们方法的有效性。代码可在github.com/hynnsk/SelectiveCL获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决弱监督功能定位（Weakly Supervised Affordance Grounding, WSAG）中的一个关键问题：如何准确地识别出物体中能够承担特定动作的部分（affordable parts），即使在没有像素级标注的情况下也能实现这一目标。

在人类与物体的交互过程中，能够准确识别出物体中可供特定动作的部分是非常重要的。然而，现有的弱监督功能定位方法在训练过程中往往会受到分类任务的主导，导致模型更多地关注于类别特定的常见模式，而不是与功能相关的部分。这是因为功能相关的线索并不总是清晰可辨，这使得模型难以专注于真正与功能相关的区域。

为了解决这一问题，论文提出了一种选择性对比学习方法（Selective Contrastive Learning），通过引入选择性的原型（prototypical）和像素对比目标，自适应地在部分（part）和物体（object）级别上学习与功能相关的线索，从而更准确地识别出可供特定动作的部分。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与视觉功能定位（Visual Affordance Grounding）和弱监督学习（Weakly Supervised Learning）相关的研究工作，以下是其中一些关键的相关研究：

视觉功能定位（Visual Affordance Grounding）

LOCATE [24]：提出了一种基于部分级蒸馏的方法，通过分割交互涉及的区域来提取功能相关部分，并将这些部分蒸馏到第一人称（egocentric）图像表示中，但仅在精确识别时应用。
WSMA [49]：利用CLIP的语义信息，通过注意力机制解决离散分类标签在描述动作语义时的局限性。
Cross-view-AG [29]：通过第一人称和第三人称（exocentric）图像之间的交互，学习功能定位。
Hotspots [35]：通过视频中的交互热点来学习功能定位。
AffordanceLLM [39]：利用LLM（Large Language Models）来列举物体中可供部分的特征，以提高定位精度。
WorldAfford [7]：基于自然语言指令的功能定位。
Rai et al. [41]：利用多种基础模型（如CLIP、GPT）来获取部分级知识。

弱监督目标定位（Weakly Supervised Object Localization, WSOL）

CAM-based methods：如TS-CAM [13]、**EIL [31]**等，通过类别激活图（Class Activation Map, CAM）来定位目标对象，但这些方法常常受到快捷学习（shortcut learning）的限制，导致CAM覆盖范围有限。
HaS [22]：通过在训练过程中随机遮蔽图像块来扩展模型的感受野，以增强CAM的覆盖范围。
CutMix [52]：通过增强遮蔽图像来进一步扩展CAM的覆盖范围。
LoRot [33]：引入随机缩放和定位的预训练任务来扩展模型的感受野。

对比学习（Contrastive Learning）

SimCLR [8]：在无监督设置中，将同一实例的增强对视为正样本，通过对比学习来拉近正样本对并推远负样本对。
MoCo [17]：在自监督学习中，通过对比学习来学习视觉表示。
Supervised Contrastive Learning [19]：在监督设置中，将同一类别的样本视为正样本，通过对比学习来学习更具区分性的特征。
Prototypical Contrastive Learning [26]：通过原型对比学习来学习无监督表示。
Pixel Contrastive Learning [42-45, 54]：通过像素级对比学习来优化语义分割等任务。

这些相关研究为本文提出的Selective Contrastive Learning方法提供了理论基础和实践参考，特别是在如何利用对比学习来提高功能定位的准确性和鲁棒性方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种选择性对比学习方法（Selective Contrastive Learning）来解决弱监督功能定位（Weakly Supervised Affordance Grounding, WSAG）中的问题。具体来说，该方法通过以下步骤来解决如何准确识别出物体中能够承担特定动作的部分（affordable parts）的问题：

1. 目标监督的建立

对象发现（Object Discovery）：利用CLIP模型生成对象亲和图（object affinity map），以识别与动作相关的对象。通过结合CLIP的视觉特征和文本特征，生成能够突出显示与动作相关的对象的亲和图。
部分发现（Part Discovery）：在第三人称（exocentric）图像中，通过改进的算法从交互涉及的区域中提取功能相关部分。在第一人称（egocentric）图像中，利用CLIP对显著对象的响应更强的特性，通过比较第一人称和第三人称图像的模型激活差异来提取功能相关部分。

2. 选择性原型对比学习（Selective Prototypical Contrastive Learning）

部分级线索收集：在第三人称图像中，通过K-means聚类和与第一人称图像的相似性比较，提取功能相关部分的原型。
选择性对比学习：根据部分线索的可靠性，选择性地应用对比学习。如果部分线索可靠，则将第一人称图像的锚点吸引到部分原型；如果部分线索不可靠，则将锚点吸引到对象原型，以确保模型始终关注目标对象，避免背景干扰。

3. 像素对比学习（Pixel Contrastive Learning）

像素级线索收集：在第一人称图像中，利用第三人称图像中的对象亲和图来确定区分功能相关像素的标准。
对比学习：通过对比学习，将功能相关的像素与背景像素区分开来，从而优化功能相关区域的定位。

4. 校准类别激活图（Calibrating the Class Activation Map）

校准过程：在推理阶段，通过将对象亲和图与类别激活图（CAM）进行逐元素乘法操作，来限制激活区域，使其仅限于显著部分，从而提高功能定位的准确性。

5. 实验验证

数据集和评估指标：使用AGD20K和HICO-IIF数据集进行评估，采用Kullback-Leibler Divergence（KLD）、Similarity（SIM）和Normalized Scanpath Saliency（NSS）等指标来评估预测热图与真实热图之间的相似性和对应性。
性能比较：与现有的WSOL和WSAG方法进行比较，验证所提出方法在各种场景下的有效性，特别是在未见（unseen）场景下的性能提升。

通过上述方法，论文有效地解决了在弱监督条件下准确识别功能相关部分的问题，特别是在处理未见对象时，模型能够更好地避免背景干扰，专注于真正与功能相关的区域。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证所提出的选择性对比学习方法（Selective Contrastive Learning）在弱监督功能定位（Weakly Supervised Affordance Grounding, WSAG）任务中的有效性：

1. 数据集和评估指标

数据集：
- AGD20K：包含3,755张第一人称（egocentric）图像和20,061张第三人称（exocentric）图像，涵盖36个功能类别和50个物体类别。数据集中的密集标注是根据人与物体交互的概率生成的热图。
- HICO-IIF：包含1,088张第一人称图像和4,793张第三人称图像，数据集是从HICO-DET和IIT-AFF收集的，包含物体和功能类别。
评估指标：
- Kullback-Leibler Divergence (KLD)：衡量预测热图与真实热图之间的相似性。
- Similarity (SIM)：衡量预测热图与真实热图之间的相似性。
- Normalized Scanpath Saliency (NSS)：衡量预测热图与真实热图之间的对应性。

2. 性能比较

与现有方法的比较：
- Zero-Shot Vision-Language Model：如Clear-CLIP [23]。
- Weakly Supervised Object Localization (WSOL)：如SPA [37]、EIL [31]、TS-CAM [13]。
- Weakly Supervised Affordance Grounding (WSAG)：如Hotspots [35]、Cross-view-AG [29]、Cross-view-AG+ [30]、LOCATE [24]、WSMA [49]、WorldAfford [7]、AffordanceLLM [39]、Rai et al. [41]、INTRA [18]。
实验结果表明，所提出的方法在AGD20K和HICO-IIF数据集上均优于现有方法，特别是在未见（unseen）场景下，性能提升更为显著。具体结果如下表所示：

Method

Model

AGD20K-Seen

AGD20K-Unseen

HICO-IIF

Zero-Shot Vision-Language Model

Clear-CLIP [23]

1.573/0.294/0.945

1.723/0.262/0.976

1.746/0.252/1.032

Weakly Supervised Object Localization

SPA [37]

5.528/0.221/0.357

7.425/0.169/0.262

Weakly Supervised Affordance Grounding

Hotspots [35]

1.773/0.278/0.615

1.994/0.237/0.577

Cross-view-AG [29]

1.538/0.334/0.927

1.787/0.285/0.829

1.779/0.263/0.946

Cross-view-AG+ [30]

1.489/0.342/0.981

1.765/0.279/0.882

1.836/0.256/0.883

LOCATE [24]

1.226/0.401/1.177

1.405/0.372/1.157

1.593/0.327/0.966

WSMA [49]

1.176/0.416/1.247

1.335/0.382/1.220

1.465/0.358/1.012

WorldAfford [7]

1.201/0.406/1.255

1.393/0.380/1.225

AffordanceLLM [39]

1.463/0.377/1.070

Rai et al. [41]

1.194/0.400/1.223

1.407/0.362/1.170

INTRA [18]

1.199/0.407/1.239

1.365/0.375/1.209

Ours

DINO+CLIP

1.124/0.433/1.280

1.243/0.405/1.368

1.358/0.378/1.231

3. 消融研究

模型组件的影响：
- 基线模型：仅使用分类损失进行训练。
- 对象级学习（Object-level Learning）：引入对象级对比学习。
- 部分级学习（Part-level Learning）：引入部分级对比学习。
- 校准过程（Calibration Process）：使用对象亲和图校准类别激活图（CAM）。
消融研究结果表明，每个组件都对性能有显著的提升作用。具体结果如下表所示：

Proto.

Pixel.

Cali.

AGD20K-Seen (KLD/SIM/NSS)

1.349/0.365/1.138

✓

1.271/0.394/1.162

✓

1.271/0.392/1.153

✓

1.219/0.402/1.215

✓

1.198/0.419/1.198

✓

1.164/0.416/1.290

✓

1.157/0.414/1.277

✓

1.142/0.415/1.303

✓

1.124/0.433/1.280

4. 定性分析

定性结果：通过可视化预测结果，展示了所提出方法在第一人称和第三人称图像中的表现。定性结果表明，所提出的方法能够更准确地定位功能相关部分，特别是在未见场景中。

5. 超参数研究

超参数的影响：
- 阈值参数（α和γ）：控制部分线索的可靠性和对象亲和图的二值化。
- 温度参数（τ）：用于对比学习中的缩放参数。
- 损失系数（λ1和λ2）：控制原型对比学习和像素对比学习的权重。
超参数研究结果表明，所提出的方法对这些参数具有一定的鲁棒性，即使在参数调整范围内，性能仍然保持稳定。

6. 模型偏见研究

对象和功能类别偏见：研究了模型在不同对象类别和功能类别之间的泛化能力。结果表明，所提出的方法能够有效减少对特定对象-功能对的偏见，提高模型在多样化场景中的鲁棒性。

通过上述实验，论文验证了所提出的选择性对比学习方法在弱监督功能定位任务中的有效性和鲁棒性，特别是在处理未见对象时，能够更好地避免背景干扰，专注于真正与功能相关的区域。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的选择性对比学习方法（Selective Contrastive Learning）在弱监督功能定位（Weakly Supervised Affordance Grounding, WSAG）任务中取得了显著的性能提升，但仍有一些可以进一步探索的点，以进一步优化和扩展该方法的应用范围。以下是一些潜在的研究方向：

1. 多模态融合

融合更多模态：目前的方法主要依赖于视觉信息，可以考虑融合其他模态的数据，如触觉、听觉或语言描述，以提供更丰富的上下文信息，进一步提高功能定位的准确性。
跨模态对比学习：引入跨模态对比学习，通过对比不同模态之间的特征，增强模型对功能相关区域的理解和识别能力。

2. 动态交互场景

动态场景中的功能定位：当前的方法主要处理静态图像，可以扩展到动态视频数据，处理更复杂的交互场景，如物体在运动中的功能定位。
时间对比学习：在视频数据中，引入时间对比学习，通过对比不同时间步的特征，捕捉物体在动态交互中的功能变化。

3. 自适应对比学习

自适应对比学习策略：目前的对比学习策略是固定的，可以探索自适应对比学习策略，根据训练进度和数据特性动态调整对比学习的目标和权重。
自适应阈值调整：进一步优化阈值参数（如α和γ）的自适应调整机制，使其能够根据数据的复杂性和噪声水平自动调整。

4. 模型泛化能力

跨数据集泛化：评估模型在不同数据集上的泛化能力，特别是在未见场景和未见对象类别上的表现，进一步优化模型以提高其泛化能力。
数据增强和正则化：引入更多的数据增强和正则化技术，如随机遮蔽、裁剪、颜色抖动等，以增强模型的鲁棒性和泛化能力。

5. 模型解释性和可解释性

模型解释性：研究模型的解释性，通过可视化和解释模型的决策过程，了解模型是如何识别功能相关区域的，从而进一步优化模型。
可解释性对比学习：设计对比学习目标，使其能够生成更具解释性的特征表示，帮助理解模型的决策过程。

6. 计算效率优化

模型压缩和加速：优化模型的计算效率，通过模型压缩和加速技术，如知识蒸馏、量化、剪枝等，提高模型的实时性和适用性。
轻量级对比学习：设计轻量级的对比学习模块，减少计算资源的消耗，使其更适合在资源受限的设备上运行。

7. 多任务学习

多任务学习框架：将功能定位与其他相关任务（如目标检测、语义分割、动作识别等）结合，通过多任务学习框架，共享特征表示，提高模型的整体性能。
联合优化：探索如何在多任务学习中联合优化对比学习目标和其他任务目标，实现更好的协同效应。

8. 实时交互系统

实时交互系统：将功能定位模型集成到实时交互系统中，如机器人或智能助手，使其能够在实时交互中快速准确地定位功能相关区域。
用户反馈机制：引入用户反馈机制，通过用户交互进一步优化模型的性能和适应性。

9. 跨领域应用

跨领域应用：将功能定位技术应用于其他领域，如医疗图像分析、自动驾驶、虚拟现实等，探索其在不同领域的潜在应用价值。
领域适应性：研究如何使模型适应不同领域的数据分布和任务需求，提高模型的领域适应性。

通过这些进一步的探索和研究，可以进一步提升选择性对比学习方法在弱监督功能定位任务中的性能和应用范围，为相关领域的研究和应用提供更强大的技术支持。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种选择性对比学习方法（Selective Contrastive Learning），用于弱监督功能定位（Weakly Supervised Affordance Grounding, WSAG）任务，旨在准确识别出物体中能够承担特定动作的部分（affordable parts）。该方法通过选择性地应用原型对比学习和像素对比学习，自适应地在部分（part）和物体（object）级别上学习与功能相关的线索，从而提高模型对功能相关区域的识别能力。

背景知识

弱监督功能定位（WSAG）：目标是在给定第一人称（egocentric）图像和动作类别名称的情况下，利用第三人称（exocentric）图像作为上下文提示，定位出图像中可供特定动作的部分。
现有方法的局限性：现有方法主要依赖于分类任务，导致模型更多地关注类别特定的常见模式，而不是与功能相关的部分，这限制了模型在未见场景中的泛化能力。

研究方法

对象发现（Object Discovery）：
- 利用CLIP模型生成对象亲和图（object affinity map），通过结合CLIP的视觉特征和文本特征，突出显示与动作相关的对象。
- 在第三人称图像中，通过改进的算法从交互涉及的区域中提取功能相关部分。
选择性原型对比学习（Selective Prototypical Contrastive Learning）：
- 在第三人称图像中，通过K-means聚类和与第一人称图像的相似性比较，提取功能相关部分的原型。
- 根据部分线索的可靠性，选择性地应用对比学习。如果部分线索可靠，则将第一人称图像的锚点吸引到部分原型；如果部分线索不可靠，则将锚点吸引到对象原型，以确保模型始终关注目标对象，避免背景干扰。
像素对比学习（Pixel Contrastive Learning）：
- 在第一人称图像中，利用第三人称图像中的对象亲和图来确定区分功能相关像素的标准。
- 通过对比学习，将功能相关的像素与背景像素区分开来，从而优化功能相关区域的定位。
校准类别激活图（Calibrating the Class Activation Map）：
- 在推理阶段，通过将对象亲和图与类别激活图（CAM）进行逐元素乘法操作，来限制激活区域，使其仅限于显著部分，从而提高功能定位的准确性。

实验

数据集：
- AGD20K：包含3,755张第一人称图像和20,061张第三人称图像，涵盖36个功能类别和50个物体类别。
- HICO-IIF：包含1,088张第一人称图像和4,793张第三人称图像，数据集是从HICO-DET和IIT-AFF收集的，包含物体和功能类别。
评估指标：
- Kullback-Leibler Divergence (KLD)：衡量预测热图与真实热图之间的相似性。
- Similarity (SIM)：衡量预测热图与真实热图之间的相似性。
- Normalized Scanpath Saliency (NSS)：衡量预测热图与真实热图之间的对应性。
性能比较：
- 所提出的方法在AGD20K和HICO-IIF数据集上均优于现有方法，特别是在未见（unseen）场景下，性能提升更为显著。
- 具体结果如下表所示：

Method

Model

AGD20K-Seen

AGD20K-Unseen

HICO-IIF

Zero-Shot Vision-Language Model

Clear-CLIP [23]

1.573/0.294/0.945

1.723/0.262/0.976

1.746/0.252/1.032

Weakly Supervised Object Localization

SPA [37]

5.528/0.221/0.357

7.425/0.169/0.262

Weakly Supervised Affordance Grounding

Hotspots [35]

1.773/0.278/0.615

1.994/0.237/0.577

Cross-view-AG [29]

1.538/0.334/0.927

1.787/0.285/0.829

1.779/0.263/0.946

Cross-view-AG+ [30]

1.489/0.342/0.981

1.765/0.279/0.882

1.836/0.256/0.883

LOCATE [24]

1.226/0.401/1.177

1.405/0.372/1.157

1.593/0.327/0.966

WSMA [49]

1.176/0.416/1.247

1.335/0.382/1.220

1.465/0.358/1.012

WorldAfford [7]

1.201/0.406/1.255

1.393/0.380/1.225

AffordanceLLM [39]

1.463/0.377/1.070

Rai et al. [41]

1.194/0.400/1.223

1.407/0.362/1.170

INTRA [18]

1.199/0.407/1.239

1.365/0.375/1.209

Ours

DINO+CLIP

1.124/0.433/1.280

1.243/0.405/1.368

1.358/0.378/1.231

结论

本文提出的选择性对比学习方法在弱监督功能定位任务中取得了显著的性能提升，特别是在未见场景中，能够更好地避免背景干扰，专注于真正与功能相关的区域。该方法通过选择性地应用原型对比学习和像素对比学习，自适应地在部分和物体级别上学习与功能相关的线索，从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: WonJun Moon,Hyun Seok Seong,Jae-Pil Heo

Categories: cs.CV,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.07877.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.07877

Arxiv ID: 2508.07877

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.07877

Published: 2025-08-11T11:49:37Z

Updated: 2025-08-11T11:49:37.000Z

7. AetherCode: Evaluating LLMs’ Ability to Win In Premier Programming Competitions

Competitive programming has emerged as a critical benchmark for evaluating the reasoning and coding capabilities of Large Language Models (LLMs). Despite impressive progress on existing benchmarks, we argue that current evaluations overstate model proficiency, masking a substantial gap between LLMs and elite human programmers. This gap arises from two key limitations: insufficient difficulty and scope of benchmark problems, and evaluation bias from low-quality test cases. To address these shortcomings, we present AetherCode, a new benchmark that draws problems from premier programming competitions such as IOI and ICPC, offering broader coverage and higher difficulty. AetherCode further incorporates comprehensive, expert-validated test suites built through a hybrid of automated generation and human curation, ensuring rigorous and reliable assessment. By combining challenging problem design with robust evaluation, AetherCode provides a more faithful measure of LLM capabilities and sets a new standard for future research in code reasoning.

中文摘要

竞争性编程已成为评估大型语言模型（LLMs）推理和编码能力的关键基准。尽管在现有基准上取得了令人印象深刻的进展，但我们认为当前的评估高估了模型的能力，掩盖了LLMs与顶尖人类程序员之间的巨大差距。这个差距源于两个主要限制：基准问题的难度和范围不足，以及来自低质量测试案例的评估偏差。为了解决这些不足，我们提出了AetherCode，这一新基准从国际信息学奥林匹克（IOI）和国际大学生程序设计竞赛（ICPC）等顶级编程比赛中提取问题，提供更广泛的覆盖和更高的难度。AetherCode还结合了经过专家验证的全面测试套件，这些套件通过自动生成和人工策划的混合方式构建，确保了严格和可靠的评估。通过将具有挑战性的问题设计与稳健的评估相结合，AetherCode提供了对LLM能力的更真实度量，并为未来的代码推理研究设定了新的标准。

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：当前用于评估大型语言模型（LLMs）在编程竞赛中推理和编码能力的基准测试存在局限性，这些局限性导致对LLMs的能力评估过高，掩盖了LLMs与顶尖人类程序员之间存在的巨大差距。具体来说，主要存在以下两个问题：

基准问题的难度和范围不足：早期的基准测试如HumanEval和MBPP等，包含的大多是基础编码任务，对最先进的LLMs来说几乎没有推理挑战。即使是更近期的“竞赛级别”基准测试，也往往只从有限的网站（如LeetCode、AtCoder、CodeForces等）收集问题，而这些网站的问题存在固有限制，例如LeetCode的问题通常较容易，且往往只需要实现一个函数而不是完整程序；CodeForces的比赛时间限制导致问题设计空间受限，缺乏需要复杂大规模实现的问题。
低质量测试用例导致的评估偏差：代码的正确性是通过一系列测试用例（输入输出对）来验证的。不完整的测试套件可能无法检测到错误的提交，尤其是那些存在细微缺陷的提交，例如错误处理边界情况或在特定极端条件下超出时间限制的解决方案。大多数过去的基准测试缺乏足够严谨的测试用例，例如HumanEval和MBPP依赖于少量手工编写的测试用例，而其他一些基准测试（如EvalPlus、CodeContests和LiveCodeBench）使用简单的测试用例生成管道（如随机变异），这些方法远远达不到专家设计的测试套件的质量。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与该论文相关的研究：

研究名称

作者

主要内容

Program synthesis with large language models

Jacob Austin et al.

研究了利用大型语言模型进行程序合成的方法，为后续基于LLMs的编程能力研究奠定了基础。

Evaluating large language models trained on code

Mark Chen et al.

评估了在代码上训练的大型语言模型，提出了相关基准测试方法，是早期对LLMs编码能力研究的重要工作。

Gemini

Google DeepMind

提出了一种名为Gemini的模型，该模型在多种任务上表现出色，包括编程任务，为后续模型的开发和评估提供了参考。

Deepseek-r1: Incentivizing reasoning capability in llms via reinforcement learning

Daya Guo et al.

通过强化学习激励LLMs的推理能力，对提升LLMs在编程等需要推理的任务上的表现进行了探索。

Measuring coding challenge competence with APPS

Dan Hendrycks et al.

提出了APPS基准测试，用于衡量LLMs解决编程挑战的能力，为评估LLMs的编程能力提供了新的视角。

LiveCodeBench: Holistic and contamination free evaluation of large language models for code

Naman Jain et al.

提出了LiveCodeBench基准测试，旨在全面且无污染地评估LLMs生成代码的能力，对LLMs的编码能力评估方法进行了改进。

TACO: Topics in Algorithmic COde generation dataset

Rongao Li et al.

构建了一个算法代码生成数据集，为研究LLMs在算法代码生成方面的表现提供了数据支持。

Competition-level code generation with AlphaCode

Yujia Li et al.

研究了在竞赛级别代码生成任务中LLMs的表现，为评估LLMs在编程竞赛中的能力提供了参考。

Deepseek-v3 technical report

Aixin Liu et al.

报告了Deepseek-v3模型的技术细节，该模型在多种任务上表现出色，包括编程任务，为后续模型的开发提供了借鉴。

Is your code generated by chatgpt really correct? rigorous evaluation of large language models for code generation

Jiawei Liu et al.

对LLMs生成代码的正确性进行了严格的评估，指出了现有测试用例存在的问题，为改进测试用例设计提供了依据。

Competitive programming with large reasoning models

OpenAI et al.

研究了大型推理模型在编程竞赛中的应用，为AetherCode基准测试的提出提供了背景和动机。

CodeElo: Benchmarking competition-level code generation of llms with human-comparable Elo ratings

Shanghaoran Quan et al.

提出了CodeElo基准测试，通过与人类相当的Elo评分来评估LLMs在竞赛级别代码生成方面的能力，为评估LLMs的编程竞赛能力提供了新的方法。

Can language models solve olympiad programming?

Quan Shi et al.

探讨了语言模型解决奥林匹克编程问题的能力，为评估LLMs在高难度编程问题上的表现提供了参考。

Kimi k2: Open agentic intelligence

Kimi Team et al.

提出了Kimi K2模型，该模型在多种任务上表现出色，包括编程任务，为后续模型的开发和评估提供了参考。

Codecontests+: High-quality test case generation for competitive programming

Zihan Wang et al.

提出了Codecontests+，用于生成高质量的编程竞赛测试用例，为AetherCode基准测试中测试用例的构建提供了技术支持。

Qwen3 technical report

An Yang et al.

报告了Qwen3模型的技术细节，该模型在多种任务上表现出色，包括编程任务，为后续模型的开发提供了借鉴。

Livecodebench pro: How do olympiad medalists judge llms in competitive programming?

Zihan Zheng et al.

研究了奥林匹克奖牌得主如何评判LLMs在编程竞赛中的表现，为AetherCode基准测试的评估方法提供了参考。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决现有基准测试在评估大型语言模型（LLMs）编程竞赛能力时存在的局限性，论文提出了AetherCode基准测试，主要通过以下两个方面来解决问题：

问题来源

基准问题的难度和范围不足：早期基准测试如HumanEval和MBPP等，包含的大多是基础编码任务，对最先进的LLMs来说几乎没有推理挑战。即使是更近期的“竞赛级别”基准测试，也往往只从有限的网站（如LeetCode、AtCoder、CodeForces等）收集问题，而这些网站的问题存在固有限制，例如LeetCode的问题通常较容易，且往往只需要实现一个函数而不是完整程序；CodeForces的比赛时间限制导致问题设计空间受限，缺乏需要复杂大规模实现的问题。
低质量测试用例导致的评估偏差：代码的正确性是通过一系列测试用例（输入输出对）来验证的。不完整的测试套件可能无法检测到错误的提交，尤其是那些存在细微缺陷的提交，例如错误处理边界情况或在特定极端条件下超出时间限制的解决方案。大多数过去的基准测试缺乏足够严谨的测试用例，例如HumanEval和MBPP依赖于少量手工编写的测试用例，而其他一些基准测试（如EvalPlus、CodeContests和LiveCodeBench）使用简单的测试用例生成管道（如随机变异），这些方法远远达不到专家设计的测试套件的质量。

解决方案

1. 从顶级竞赛中收集问题

问题来源：AetherCode基准测试首次系统地从全球顶级编程竞赛中收集问题，包括信息学奥林匹克竞赛（OI）系列和国际大学生编程竞赛（ICPC）系列。这些竞赛的问题设计通常更具挑战性，能够更好地评估LLMs的推理和编码能力。
问题处理：对于每个问题，收集了问题陈述、解决方案、测试用例和元数据等信息。问题陈述从PDF格式转换为Markdown+LaTeX结构，以增强LLMs的理解能力，并且经过人工校对以确保准确性。同时，收集了超过30,000个人类编写的解决方案，用于评估后续生成的测试用例的质量。
问题分类：采用多维度分类框架对问题进行系统分类，包括难度级别（简单、中等、困难、极端）、时间与背景维度（竞赛年份、竞赛类型、竞赛范围）、问题格式约束（排除依赖视觉或图像输入的问题，标记需要特殊评判器或自定义检查器的问题）以及算法和领域分类（如动态规划、图论、计算几何、数据结构、数学等）。这种结构化的分类方式有助于针对性地评估模型的优势和劣势，并确保AetherCode成为一个可扩展的研究资源。

2. 构建高质量的测试用例

测试用例质量评估：摒弃了仅以测试用例数量衡量质量的传统方法，而是将测试用例套件视为一个二元分类器，用于区分正确和错误的解决方案，并采用真正例率（TPR）和真负例率（TNR）作为主要评估指标。通过结合自动化生成和专家注释的混合方法，AetherCode在收集到的解决方案集上实现了100%的TPR和100%的TNR，确保了测试用例的准确性和可靠性。
自动构建测试用例：使用Generator-Validator Agent System自动构建测试用例，并增加了对Validator的手动验证步骤，以确保所有生成的测试用例都符合问题描述中的每个约束条件。
专家注释测试用例：招募了67名具有丰富竞赛经验的专家，让他们构建专门针对收集到的错误解决方案的测试用例，并将这些手动构建的测试用例与自动生成的测试用例合并，形成最终的测试套件。此外，对于收集到的错误解决方案数量较少的问题，由专门的审查团队进行手动质量审核，以进一步确保测试用例的质量和全面性。对于接受多种有效输出的问题，提供了定制的评判脚本，并由专家进行了彻底审查，以确保正确评估。

通过以上方法，AetherCode基准测试能够更准确地评估LLMs在编程竞赛中的推理和编码能力，为未来相关研究提供了新的标准。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验：

模型性能评估实验

实验目的：评估不同模型在AetherCode基准测试上的表现，以了解当前大型语言模型（LLMs）在编程竞赛中的推理和编码能力。
实验方法：选取了8种推理模型和5种非推理模型进行评估。这些模型包括o4-mini-high、Gemini-2.5-Pro/Flash、Seed-1.6-Thinking、DeepSeek-R1、Qwen3等。所有模型均配置为最大输出长度为32,768个标记。每个模型在每个问题上运行4次，报告平均结果。
实验结果：
- 显著性能差距：o4-mini-high和Gemini-2.5-Pro的表现显著优于其他模型，它们是唯一能够在“极其困难”级别上成功解决问题的模型。在所有难度级别上，这两款模型的表现都远远超过了竞争对手。
- 推理模型全面优于非推理模型：推理模型的表现明显优于非推理模型。例如，Qwen3系列的模型尽管参数较少，但表现优于一些非推理模型。即使在四次采样尝试（Pass@4）的情况下，非推理模型的表现仍然不如推理模型。这表明对于复杂的编程竞赛任务，非推理模型的解空间探索能力受到限制，难以通过有限的采样找到正确的解决方案。
- 顶级模型具有巨大的探索潜力：比较Pass@1和Pass@4的分数可以发现，增加采样次数对顶级模型的性能提升更为显著。例如，o4-mini-high的分数从35.5%提高到46.6%，提高了11.1%；而较弱的Qwen3-32B仅提高了7.6%（从16.3%到23.9%）。Gemini-2.5-Pro的表现提升最为显著，从32.5%提高到46.0%，提高了13.3%。这表明Gemini-2.5-Pro在解决复杂编程问题方面具有巨大的探索潜力，能够通过多次尝试生成更多样化和高质量的解决方案。
- 不同算法类别上的性能差异：在不同算法类别上，模型的能力表现出显著差异。所有模型在“基础算法”和“字符串”等基于模式的任务上表现出色，但在处理高度抽象的问题时，如“计算几何”和“树结构”，大多数模型都面临挑战，o4-mini-high在计算几何方面的表现是一个显著的例外。此外，非推理模型的局限性尤为明显，它们在需要深度逻辑和抽象思维的领域，如“动态规划”和“数学”，也存在能力瓶颈。

测试用例质量评估实验

实验目的：验证AetherCode基准测试中测试用例的质量，确保其能够准确区分正确和错误的解决方案。
实验方法：将测试用例套件视为一个二元分类器，使用真正例率（TPR）和真负例率（TNR）作为评估指标。通过将测试用例应用于一个包含超过30,000个人类编写的解决方案（包括正确和错误的提交）的数据集，来评估测试用例的性能。
实验结果：通过结合自动化生成和专家注释的混合方法，AetherCode在收集到的解决方案集上实现了100%的TPR和100%的TNR。这意味着所有收集到的正确解决方案都能通过测试用例，而所有收集到的错误解决方案都被成功拒绝。据作者所知，AetherCode是第一个为测试用例设定如此高标准的基准测试。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在介绍AetherCode基准测试以及对不同模型进行评估的基础上，提出了以下一些可以进一步探索的点：

模型性能提升方向

推理能力的增强：尽管部分推理模型在AetherCode基准测试中表现优异，但整体来看，即使是顶级模型也仅能解决一小部分问题，与顶尖人类专家仍存在较大差距。因此，进一步提升LLMs的推理能力，使其能够更好地理解和解决复杂的编程竞赛问题是重要的研究方向。这可能涉及到改进模型架构、优化训练方法、增加训练数据的多样性和质量等方面。
探索模型潜力的方法：顶级模型在增加采样次数时表现出较大的性能提升空间，这表明当前模型在解空间探索方面仍有很大的潜力可挖。未来可以研究更有效的策略来激发模型的潜力，例如设计更智能的采样算法、引入多步推理机制、结合外部知识库等，以帮助模型在复杂任务中生成更多高质量的解决方案。
非推理模型的改进：虽然非推理模型在编程竞赛任务中的表现不如推理模型，但仍有改进空间。可以探索如何增强非推理模型的逻辑推理能力，或者研究如何将推理模型的某些特性融入非推理模型中，以提高其在复杂任务上的性能。

基准测试的扩展与完善

问题的进一步多样化：AetherCode基准测试已经从顶级编程竞赛中收集了具有挑战性的问题，但为了更全面地评估LLMs的能力，可以考虑进一步扩展问题的来源和类型。例如，引入更多不同领域、不同风格的编程问题，或者增加一些新兴技术相关的问题，以更好地反映当前编程竞赛的发展趋势和实际应用场景。
动态更新与维护：随着编程竞赛的发展和技术的进步，新的问题和挑战不断涌现。因此，需要定期更新AetherCode基准测试，添加新的问题和测试用例，以保持其时效性和有效性。同时，对现有问题和测试用例进行持续的维护和优化，确保其质量和可靠性。
与其他基准测试的对比与融合：将AetherCode基准测试与其他现有的编程能力评估基准测试进行对比分析，找出各自的优缺点和适用场景。在此基础上，探索将不同基准测试的优点进行融合，构建一个更加全面、综合的评估体系，为LLMs的编程能力评估提供更准确、更全面的参考。

测试用例质量的进一步提升

测试用例生成方法的改进：尽管AetherCode采用了混合方法生成高质量的测试用例，但仍有改进的空间。可以研究更先进的测试用例生成技术，例如基于深度学习的生成模型、强化学习方法等，以进一步提高测试用例的覆盖率和有效性。同时，探索如何更好地利用人类专家的经验和知识，将其融入到测试用例生成过程中，以生成更具挑战性和针对性的测试用例。
测试用例的动态调整与优化：根据模型的表现和反馈，动态调整测试用例的难度和分布。例如，对于某些模型能够轻易解决的问题，可以增加更具挑战性的测试用例；而对于模型普遍表现较差的问题，可以适当调整测试用例的难度，使其更具区分度。此外，还可以研究如何根据不同的评估目标和场景，对测试用例进行优化和定制，以更好地满足实际应用需求。
测试用例的可解释性与诊断能力：除了确保测试用例的质量外，还可以探索如何提高测试用例的可解释性，使其能够为模型的评估提供更深入的诊断信息。例如，通过分析模型在不同测试用例上的表现，找出模型的弱点和不足之处，为模型的改进提供更有针对性的指导。

模型评估与应用的深入研究

模型性能的深入分析：对不同模型在AetherCode基准测试中的表现进行更深入的分析，探究模型性能差异的原因。例如，分析模型的架构、训练方法、数据规模等因素对性能的影响，以及模型在不同难度级别、不同算法类别问题上的表现特点。通过这些分析，为模型的设计和优化提供更具体的建议和方向。
模型的可解释性与信任度：随着LLMs在编程竞赛等复杂任务中的应用逐渐增加，模型的可解释性和信任度变得越来越重要。研究如何提高模型的可解释性，使其决策过程更加透明和可理解，有助于增强用户对模型的信任，促进模型在实际应用中的广泛采用。同时，探索如何评估和提高模型的鲁棒性和可靠性，确保其在各种复杂情况下的稳定表现。
模型的实际应用与部署：将AetherCode基准测试中表现优异的模型应用于实际的编程竞赛场景或其他相关领域，探索其实际应用效果和潜在价值。例如，在编程教育中辅助教学、在软件开发中自动生成代码片段、在算法研究中提供思路和参考等。同时，研究如何将模型与现有的工具和流程进行集成，提高其应用的便捷性和效率。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 AetherCode: Evaluating LLMs’ Ability to Win In Premier Programming Competitions

作者信息

ByteDance, M-A-P

项目主页

https://huggingface.co/datasets/m-a-p/AetherCode

研究背景

竞技编程被广泛认为是评估大型语言模型（LLMs）推理和编码能力的关键基准。
尽管LLMs在现有基准测试中取得了显著进展，但与顶尖人类程序员相比，仍存在显著差距。
现有基准测试存在两个主要局限性：问题难度和范围不足，以及低质量测试用例导致的评估偏差。

研究目的

提出AetherCode，一个新的基准测试，旨在更准确地评估LLMs在编程竞赛中的能力。
AetherCode通过从顶级编程竞赛（如IOI和ICPC）中收集问题，并结合高质量的测试用例，提供更全面和更具挑战性的评估。

研究方法

1. 问题收集与分类

问题来源：从信息学奥林匹克竞赛（OI）和国际大学生编程竞赛（ICPC）中收集问题。
问题处理：将问题从PDF格式转换为Markdown+LaTeX结构，并进行人工校对。
问题分类：采用多维度分类框架，包括难度级别、时间与背景维度、问题格式约束以及算法和领域分类。

2. 测试用例构建

质量评估：将测试用例套件视为二元分类器，使用真正例率（TPR）和真负例率（TNR）作为评估指标。
自动化生成：使用Generator-Validator Agent System自动生成测试用例，并进行人工验证。
专家注释：招募67名专家，构建针对错误解决方案的测试用例，并进行质量审核。

实验结果

1. 模型性能评估

显著性能差距：o4-mini-high和Gemini-2.5-Pro表现优异，能够解决“极其困难”级别问题。
推理模型优于非推理模型：推理模型在所有难度级别上均优于非推理模型。
顶级模型的探索潜力：增加采样次数对顶级模型的性能提升更为显著。

2. 测试用例质量评估

高质量测试用例：AetherCode在收集到的解决方案集上实现了100%的TPR和100%的TNR，确保了测试用例的准确性和可靠性。

结论

AetherCode基准测试通过从顶级编程竞赛中收集问题，并结合高质量的测试用例，为评估LLMs的编程和推理能力提供了新的标准。
即使是最先进的模型，也只能解决AetherCode中的一小部分问题，表明当前LLMs在推理和编码方面仍有很大的提升空间。

未来研究方向

进一步提升LLMs的推理能力，探索更有效的解空间探索策略。
定期更新和维护AetherCode基准测试，引入更多多样化的问题和测试用例。
研究更先进的测试用例生成技术，提高测试用例的覆盖率和有效性。
探索模型的实际应用与部署，提高模型的可解释性和信任度。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: Zihan Wang,Jiaze Chen,Zhicheng Liu,Markus Mak,Yidi Du,Geonsik Moon,Luoqi Xu,Aaron Tua,Kunshuo Peng,Jiayi Lu,Mingfei Xia,Boqian Zou,Chenyang Ran,Guang Tian,Shoutai Zhu,Yeheng Duan,Zhenghui Kang,Zhenxing Lin,Shangshu Li,Qiang Luo,Qingshen Long,Zhiyong Chen,Yihan Xiao,Yurong Wu,Daoguang Zan,Yuyi Fu,Mingxuan Wang,Ming Ding

Categories: cs.SE,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.16402.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.16402

Arxiv ID: 2508.16402

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.16402

Published: 2025-08-22T14:04:55Z

Updated: 2025-08-22T14:04:55.000Z

8. Do What? Teaching Vision-Language-Action Models to Reject the Impossible

Recently, Vision-Language-Action (VLA) models have demonstrated strong performance on a range of robotic tasks. These models rely on multimodal inputs, with language instructions playing a crucial role — not only in predicting actions, but also in robustly interpreting user intent, even when the requests are impossible to fulfill. In this work, we investigate how VLAs can recognize, interpret, and respond to false-premise instructions: natural language commands that reference objects or conditions absent from the environment. We propose Instruct-Verify-and-Act (IVA), a unified framework that (i) detects when an instruction cannot be executed due to a false premise, (ii) engages in language-based clarification or correction, and (iii) grounds plausible alternatives in perception and action. Towards this end, we construct a large-scale instruction tuning setup with structured language prompts and train a VLA model capable of handling both accurate and erroneous requests. Our approach leverages a contextually augmented, semi-synthetic dataset containing paired positive and false-premise instructions, enabling robust detection and natural language correction. Our experiments show that IVA improves false premise detection accuracy by 97.56% over baselines, while increasing successful responses in false-premise scenarios by 50.78%.

中文摘要

最近，视觉-语言-行动（VLA）模型在多种机器人任务中表现出了强大的性能。这些模型依赖于多模态输入，其中语言指令发挥着至关重要的作用——不仅在预测动作方面，而且在稳健地解释用户意图方面，即使请求是无法满足的。在这项工作中，我们研究了VLA如何识别、解释和响应错误前提指令：引用环境中缺失对象或条件的自然语言命令。我们提出了指令验证与行动（IVA），一个统一框架，(i) 检测由于错误前提而无法执行的指令，(ii) 进行基于语言的澄清或纠正，(iii) 找到在感知和行动中合理的替代方案。为此，我们构建了一个大规模的指令调优设置，使用结构化语言提示，并训练了一个能够处理准确和错误请求的VLA模型。我们的方法利用了一个上下文增强的半合成数据集，包含配对的积极和错误前提指令，从而实现了稳健的检测和自然语言纠正。我们的实验表明，IVA在错误前提检测准确性上比基线提高了97.56%，同时在错误前提场景中成功响应率提高了50.78%。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决视觉-语言-行动（Vision-Language-Action, VLA）模型在处理虚假前提指令时的不足。虚假前提指令是指那些引用了环境中不存在的对象或条件的自然语言命令。例如，如果一个机器人被命令“把厨房桌子上的红色杯子拿给我”，但场景中并没有这样的杯子，那么这个指令就基于一个虚假的前提。现有的VLA模型通常假设用户指令是可行的，并且在上下文中是有根据的，因此它们缺乏检测或适当响应这类虚假前提指令的机制。

论文提出了一种名为**Instruct-Verify-and-Act (IVA)**的统一框架，旨在使VLA模型能够：

检测由于虚假前提而无法执行的指令。
通过语言进行澄清或纠正。
在感知和行动中寻找合理的替代方案。

通过构建一个大规模的指令调整设置，并训练一个能够处理准确和错误请求的VLA模型，该方法利用了上下文增强的半合成数据集，包含成对的正向和虚假前提指令，从而实现对虚假前提的鲁棒检测和自然语言纠正。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

视觉-语言-行动模型（VLAs）

LLARVA (Niu et al., 2024): 一个VLA架构，用于机器人指令跟随，通过指令调整大型多模态模型（LMMs）来解释视觉观察、自然语言指令和机器人本体感知，输出机器人动作以及中间视觉表示。
π (Physical Intelligence et al., 2025): 一个VLA模型，专注于机器人控制，使用特殊标记来表示动作空间。
Gemini Robotics (Gemini Robotics et al., 2025): 一个VLA模型，旨在将AI带入物理世界。
OpenVLA (Kim et al., 2024): 一个开源的VLA模型，通过指令调整来增强机器人学习。
RT-2 (Brohan et al., 2023b): 一个VLA模型，将网络知识转移到机器人控制中。
PaLM-E (Driess et al., 2023): 一个具身多模态语言模型。
LLaRA (Li et al., 2024): 一个通过指令调整来增强机器人学习的VLA模型。

虚假前提

SQUAD 2.0 (Rajpurkar et al., 2018): 一个问答基准测试，研究模型对不可回答问题的不确定性。
False QA (Hu et al., 2023): 一个专注于检测虚假前提的问答基准测试。
Visual Question Answering (Ray et al., 2016): 研究如何处理视觉问答中的虚假前提问题。
Image/Text Matching (Feng and Lapata, 2012; Xu et al., 2015; Ordonez et al., 2011; Karpathy and Fei-Fei, 2015; Fang et al., 2015): 研究图像和文本匹配中的虚假前提问题。
Image-grounded Conversation (Mostafazadeh et al., 2017): 研究图像引导的对话中的虚假前提问题。
Tool Usage (Toor et al., 2019): 研究工具使用中的虚假前提问题。
Hallucination Detection (Rohrbach et al., 2018): 研究图像描述中的虚假前提问题。

人机交互

Clarifying Commands with Information-Theoretic Human-Robot Dialog (Deits et al., 2013): 研究如何通过信息论对话来澄清机器人命令。
CLARA (Park et al., 2024): 研究如何分类和消除用户命令以实现可靠的交互式机器人代理。
Yell at Your Robot (Shi et al., 2024): 研究如何从语言纠正中即时改进机器人行为。
Asking for Help Using Inverse Semantics (Tellex et al., 2014): 研究如何使用逆语义学请求帮助。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决VLA模型处理虚假前提指令的问题：

1. 提出 Instruct-Verify-and-Act (IVA) 框架

IVA框架旨在使VLA模型能够：

检测虚假前提指令：识别出指令中引用的物体或条件在环境中不存在。
进行语言澄清或纠正：通过自然语言反馈，澄清指令中的问题或提出纠正建议。
寻找合理的替代方案：在感知和行动中找到可行的替代方案。

2. 构建虚假前提指令数据集

为了训练和评估IVA模型，作者构建了一个包含虚假前提指令的数据集。数据集分为两类：

In-Domain False Premise：这些指令涉及与任务相关的、几何上相似且上下文合理的物体，但这些物体在当前场景中不存在。例如，在关闭罐子的任务中，用户提示“关闭蓝色保险箱”，模型需要识别并纠正为“关闭罐子”。
Out-of-Domain False Premise：这些指令包含明显不可行或荒谬的请求，涉及在给定上下文中不可能存在的物体或场景。例如，在打开抽屉的任务中，用户提示“打开上面的大象”，模型需要识别并适当响应，例如“我在当前场景中没有找到大象”。

3. IVA训练

输入：IVA模型接收视觉观察、自然语言指令、机器人本体感知状态等输入。
模型架构：基于LLARVA模型，包括视觉编码器、语言编码器和多模态解码器。视觉编码器使用预训练的CLIP ViT-L/14模型，语言编码器将语言指令标记化并嵌入，多模态解码器结合视觉和语言标记，生成机器人动作和未来视觉轨迹。
训练方法：采用端到端的指令调整方法，使用LoRA适配器微调自回归变换器解码器。训练数据包括真实前提和虚假前提指令的混合，其中大约20%的剧集包含Out-of-Domain虚假前提，65%的剧集包含In-Domain虚假前提。

4. 实验评估

实验设置：在9个RLBench任务上进行实验，每个任务生成25个剧集，随机变化物体位置。每个剧集都配有一个标准指令和一个包含虚假前提的指令。
评估过程：
1. 检测阶段：IVA首先输出文本响应，解析响应以将指令分类为接受（真实前提）或澄清/拒绝（虚假前提）。
2. 执行阶段：当IVA“接受”时，执行预测的8维关节速度序列，并由RLBench任务的内置成功检测器标记结果。
3. 总体准确率：将225个剧集的分数（检测+执行）平均，得到一个综合准确率指标，同时奖励正确任务执行和安全拒绝/澄清行为。

5. 结果

虚假前提检测和纠正：IVA在In-Domain虚假前提指令上达到了100%的检测准确率，在Out-of-Domain虚假前提上达到了97.78%的检测准确率，并且能够生成上下文适当的澄清，例如“我在当前场景中没有看到树。你是不是想说罐子？”。
真实前提任务性能：IVA在仅包含真实前提指令的任务上保持了42.67%±8.34%的成功率，与基线的38.67%±8.55%相当，表明增强的虚假前提推理不会显著降低标准性能。

通过这些步骤，IVA框架不仅能够有效地检测和纠正虚假前提指令，还能在标准任务执行中保持良好的性能，展示了其在人机交互中的潜力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

实验设置

任务选择：在9个RLBench任务上进行实验，这些任务包括各种机器人操作，如“从烤架上取下鸡肉”、“打开抽屉”、“按下按钮”等。
剧集生成：每个任务生成25个剧集，随机变化物体位置，以模拟真实世界中的多样性。
指令类型：每个剧集都配有一个标准指令（真实前提）和一个包含虚假前提的指令。虚假前提指令分为两类：In-Domain（领域内）和Out-of-Domain（领域外）。

评估过程

检测阶段：
- IVA模型首先输出一个文本响应。
- 解析响应以将指令分类为接受（真实前提）或澄清/拒绝（虚假前提）。
- 接受（真实前提）：如果后续执行的轨迹与真实轨迹完全匹配，则得分为1，否则为0。
- 澄清/拒绝（虚假前提）：对于Out-of-Domain虚假前提，如果模型明确拒绝（例如“抱歉，那个物体不在这里…”），则得分为1。对于In-Domain虚假前提，如果模型正确重新定位目标物体，则得分为1，否则为0。
- 对于多步剧集，将每步的检测分数平均，得到每个剧集的虚假前提分数。
执行阶段：
- 当IVA“接受”时，执行预测的8维关节速度序列。
- 每个RLBench任务的内置成功检测器标记结果为成功（1）或失败（0）。
总体准确率：
- 将225个剧集的分数（检测+执行）平均，得到一个综合准确率指标，同时奖励正确任务执行和安全拒绝/澄清行为。

实验结果

虚假前提检测和纠正：
- IVA在In-Domain虚假前提指令上达到了100%的检测准确率。
- 在Out-of-Domain虚假前提上达到了97.78%的检测准确率。
- IVA能够生成上下文适当的澄清，例如“我在当前场景中没有看到树。你是不是想说罐子？”。
真实前提任务性能：
- IVA在仅包含真实前提指令的任务上保持了42.67%±8.34%的成功率。
- 与基线的38.67%±8.55%相当，表明增强的虚假前提推理不会显著降低标准性能。

具体任务结果

任务名称

IVA 总体成功率

IVA 虚假前提检测率 (In-Domain/Out-of-Domain)

IVA 真实前提成功率

从烤架上取下鸡肉

58%

100% / 100%

16%

打开抽屉

61%

100% / 80%

32%

按下按钮

68%

100% / 100%

36%

把钱放入保险箱

64%

100% / 100%

28%

抓取并拖动

80%

100% / 100%

60%

滑动方块

96%

100% / 100%

92%

扫到簸箕

94%

100% / 100%

88%

转动水龙头

61%

100% / 80%

32%

关闭罐子

50%

100% / 100%

这些实验结果表明，IVA框架在处理虚假前提指令时表现出色，同时在标准任务执行中也保持了良好的性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了IVA框架来处理VLA模型中的虚假前提指令问题，并取得了显著的成果。然而，作者也指出了该方法存在的一些局限性，这些局限性为未来的研究提供了进一步探索的方向：

数据集范围和真实性

问题：当前的虚假前提指令数据集主要从RLBench环境中生成，该环境虽然具有一定的多样性，但仍然是一个模拟域，其对象、场景和任务的集合是有限的。因此，数据集中虚假前提指令的分布和复杂性可能无法完全反映现实世界中人机交互所遇到的模糊性和多样性。
未来方向：构建更接近现实世界的数据集，包括更复杂的场景、更多样的对象和更自然的语言指令。此外，可以考虑从真实世界的人机交互场景中收集数据，以更好地模拟实际应用中的情况。

真实世界部署的泛化能力

问题：尽管IVA在模拟环境中取得了高检测率，但其在真实世界部署中的鲁棒性尚未得到验证。领域差异，如视觉外观的变化、传感器噪声或语言使用的差异，可能会降低性能。
未来方向：在真实世界环境中进行广泛的测试和验证，以评估IVA在不同条件下的性能。此外，可以探索如何使模型更具适应性，以应对现实世界中的变化和不确定性。

纠正和澄清策略

问题：IVA生成的自然语言响应仅限于基于训练数据中特定类型的虚假前提的澄清和建议。模型提出真正具有创造力或上下文适当的替代方案的能力仍然有限，尤其是在面对Out-of-Domain或分布外的指令时。
未来方向：开发更复杂的纠正和澄清策略，使模型能够提出更具创造性和适应性的替代方案。这可能需要更深入的自然语言处理和对话管理技术，以及对用户意图和任务可行性的更细致推理。

指令和环境复杂性

问题：当前评估中使用的指令相对较短且结构化，环境中的干扰对象数量也有限。真实的人类指令可能更长、更模糊，并且嵌入在更广泛的对话上下文中。当前框架不显式处理多轮对话、隐式用户意图或超出即时指令的模糊引用。
未来方向：扩展框架以处理更复杂的指令和环境，包括多轮对话和隐式意图。这可能需要开发更高级的对话管理系统，以及对语言和视觉上下文的更深入理解。

可扩展性和效率

问题：当前方法依赖于指令调整的大型多模态模型，这些模型在计算和内存方面可能对实时或资源受限的机器人应用不友好。
未来方向：探索更高效的模型架构和训练方法，以减少计算和内存开销。这可能包括模型压缩、量化和优化技术，以及开发专门针对机器人应用的轻量级模型。

其他潜在方向

多模态交互：进一步探索视觉、语言和动作之间的交互，以更好地理解用户意图并生成更自然的响应。
用户反馈：研究如何利用用户反馈来进一步改进模型的性能和交互质量。
跨领域应用：将IVA框架应用于其他领域，如医疗机器人、教育机器人等，以验证其在不同场景中的适用性和有效性。

总之，虽然IVA框架在处理虚假前提指令方面取得了显著进展，但仍有多个方向可以进一步探索和改进，以提高模型在真实世界中的性能和适用性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 DoWhat? Teaching Vision-Language-Action Models to Reject the Impossible

作者

Wen-Han Hsieh, Elvis Hsieh, Dantong Niu, Trevor Darrell, Roei Herzig, David M. Chan

机构

University of California, Berkeley

论文摘要

本文研究了视觉-语言-行动（Vision-Language-Action, VLA）模型如何识别、解释和响应虚假前提指令——那些引用环境中不存在的对象或条件的自然语言命令。我们提出了一个名为**Instruct-Verify-and-Act (IVA)**的统一框架，该框架能够：

检测由于虚假前提而无法执行的指令。
通过语言进行澄清或纠正。
在感知和行动中寻找合理的替代方案。

为了实现这一目标，我们构建了一个大规模的指令调整设置，包含结构化的语言提示，并训练了一个能够处理准确和错误请求的VLA模型。我们的方法利用了一个上下文增强的半合成数据集，包含成对的正向和虚假前提指令，从而实现对虚假前提的鲁棒检测和自然语言纠正。实验表明，IVA在虚假前提检测准确率上比基线提高了97.56%，在虚假前提场景中的成功响应率提高了50.78%。

研究背景

VLA模型通过整合视觉感知、自然语言理解和行动生成，使机器人能够根据多模态输入执行任务。然而，当这些模型在开放的现实环境中部署时，它们必须处理用户发出的多样化且常常模糊的指令。现有的VLA模型通常假设用户指令是可行的，并且在上下文中是有根据的，因此缺乏处理基于虚假前提的指令的机制。

研究方法

IVA框架

IVA框架基于LLARVA模型，该模型通过指令调整大型多模态模型（LMMs）来解释视觉观察、自然语言指令和机器人本体感知，输出机器人动作和中间视觉表示。IVA框架的主要贡献在于：

检测虚假前提：识别出指令中引用的物体或条件在环境中不存在。
语言澄清或纠正：通过自然语言反馈，澄清指令中的问题或提出纠正建议。
寻找替代方案：在感知和行动中找到可行的替代方案。

数据集构建

为了训练和评估IVA模型，作者构建了一个包含虚假前提指令的数据集。数据集分为两类：

In-Domain False Premise：涉及与任务相关的、几何上相似且上下文合理的物体，但这些物体在当前场景中不存在。
Out-of-Domain False Premise：包含明显不可行或荒谬的请求，涉及在给定上下文中不可能存在的物体或场景。

训练方法

IVA模型采用端到端的指令调整方法，使用LoRA适配器微调自回归变换器解码器。训练数据包括真实前提和虚假前提指令的混合，其中大约20%的剧集包含Out-of-Domain虚假前提，65%的剧集包含In-Domain虚假前提。

实验评估

实验设置

在9个RLBench任务上进行实验，每个任务生成25个剧集，随机变化物体位置。每个剧集都配有一个标准指令（真实前提）和一个包含虚假前提的指令。

评估过程

检测阶段：IVA模型首先输出一个文本响应，解析响应以将指令分类为接受（真实前提）或澄清/拒绝（虚假前提）。
执行阶段：当IVA“接受”时，执行预测的8维关节速度序列，并由RLBench任务的内置成功检测器标记结果。
总体准确率：将225个剧集的分数（检测+执行）平均，得到一个综合准确率指标。

实验结果

虚假前提检测和纠正：
- IVA在In-Domain虚假前提指令上达到了100%的检测准确率。
- 在Out-of-Domain虚假前提上达到了97.78%的检测准确率。
- IVA能够生成上下文适当的澄清，例如“我在当前场景中没有看到树。你是不是想说罐子？”。
真实前提任务性能：
- IVA在仅包含真实前提指令的任务上保持了42.67%±8.34%的成功率。
- 与基线的38.67%±8.55%相当，表明增强的虚假前提推理不会显著降低标准性能。

结论

IVA框架通过显式训练VLA模型来识别和处理虚假前提指令，显著提高了模型在处理虚假前提指令时的性能，同时保持了在标准任务执行中的竞争力。未来的工作将集中在将IVA扩展到更复杂的环境和真实世界部署中。

局限性

数据集范围和真实性：当前数据集主要从模拟环境中生成，可能无法完全反映现实世界中的复杂性。
真实世界部署的泛化能力：尚未验证IVA在真实世界部署中的鲁棒性。
纠正和澄清策略：IVA生成的自然语言响应有限，需要进一步改进以提出更具创造性和适应性的替代方案。
指令和环境复杂性：当前框架不显式处理多轮对话、隐式用户意图或超出即时指令的模糊引用。
可扩展性和效率：当前方法依赖于大型多模态模型，可能对实时或资源受限的机器人应用不友好。

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: Wen-Han Hsieh,Elvis Hsieh,Dantong Niu,Trevor Darrell,Roei Herzig,David M. Chan

Categories: cs.AI,cs.RO

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.16292.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.16292

Arxiv ID: 2508.16292

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.16292

Published: 2025-08-22T10:54:33Z

Updated: 2025-08-22T10:54:33.000Z

9. AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications

Driven by rapid advancements of Large Language Models (LLMs), agents are empowered to combine intrinsic knowledge with dynamic tool use, greatly enhancing their capacity to address real-world tasks. In line with such an evolution, AgentScope introduces major improvements in a new version (1.0), towards comprehensively supporting flexible and efficient tool-based agent-environment interactions for building agentic applications. Specifically, we abstract foundational components essential for agentic applications and provide unified interfaces and extensible modules, enabling developers to easily leverage the latest progress, such as new models and MCPs. Furthermore, we ground agent behaviors in the ReAct paradigm and offer advanced agent-level infrastructure based on a systematic asynchronous design, which enriches both human-agent and agent-agent interaction patterns while improving execution efficiency. Building on this foundation, we integrate several built-in agents tailored to specific practical scenarios. AgentScope also includes robust engineering support for developer-friendly experiences. We provide a scalable evaluation module with a visual studio interface, making the development of long-trajectory agentic applications more manageable and easier to trace. In addition, AgentScope offers a runtime sandbox to ensure safe agent execution and facilitates rapid deployment in production environments. With these enhancements, AgentScope provides a practical foundation for building scalable, adaptive, and effective agentic applications.

中文摘要

在大型语言模型（LLM）快速发展的推动下，代理能够将内在知识与动态工具使用相结合，极大地增强了它们处理现实世界任务的能力。随着这种演变的到来，AgentScope 在新版本（1.0）中引入了重大改进，以全面支持灵活高效的基于工具的代理与环境交互，旨在构建代理应用程序。具体而言，我们抽象出代理应用程序所需的基础组件，并提供统一的接口和可扩展模块，使开发者能够轻松利用最新进展，例如新模型和MCP（多模态能力块）。此外，我们将代理行为建立在 ReAct 范式之上，并基于系统的异步设计提供先进的代理级基础设施，丰富了人机和代理之间的交互模式，同时提高了执行效率。在此基础上，我们集成了几个针对特定实际场景的内置代理。AgentScope 还包括强大的工程支持，以提供用户友好的体验。我们提供了一个可扩展的评估模块，带有可视化工作室接口，使开发长轨迹代理应用程序更加可管理和易于追踪。此外，AgentScope 提供了一个运行时沙箱，以确保代理执行的安全，并促进在生产环境中的快速部署。通过这些增强功能，AgentScope 为构建可扩展、自适应和高效的代理应用程序提供了实用的基础。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了 AgentScope 1.0，这是一个面向开发者的框架，旨在支持构建基于代理（agent）的应用程序。它主要解决了以下问题：

1. 灵活且高效的工具使用

背景：随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，代理能够结合内在知识和动态工具使用，从而极大地增强其解决现实世界任务的能力。
问题：现有的代理框架大多依赖于内在推理，缺乏对工具使用和环境交互的灵活支持。
解决方案：AgentScope 提供了一套基础组件（如消息、模型、记忆和工具模块），并基于 ReAct 范式设计了代理架构，支持并行工具调用、异步执行和实时引导，从而提高了执行效率和交互灵活性。

2. 开发者的易用性和扩展性

背景：开发者在构建代理应用时，需要一个既能快速上手又能灵活扩展的框架。
问题：现有的框架往往在易用性和扩展性之间难以平衡，导致开发者在实现复杂功能时面临诸多挑战。
解决方案：AgentScope 提供了统一的接口和可扩展的模块，使得开发者能够轻松集成最新的进展（如新的模型和 MCPs），并根据具体需求进行定制。此外，AgentScope 还提供了多种内置代理，针对特定的实际场景进行了优化，开发者可以直接使用或作为起点进行进一步定制。

3. 工程支持和部署

背景：在实际应用中，代理的开发和部署需要强大的工程支持，包括性能评估、调试、安全执行和快速部署。
问题：现有的框架在这些方面往往支持不足，导致开发者在开发和部署过程中遇到诸多困难。
解决方案：AgentScope 提供了全面的工程支持工具，包括可扩展的评估模块、可视化工作室界面和运行时沙箱。这些工具不仅简化了开发流程，还提高了开发效率，并确保代理在生产环境中的安全执行。

4. 多代理系统的构建

背景：在复杂的任务中，单一代理往往难以满足需求，多代理系统能够通过分工协作完成更复杂的任务。
问题：构建多代理系统需要解决代理之间的通信、任务分配和协调等问题，这增加了开发的复杂性。
解决方案：AgentScope 提供了多种机制来简化多代理系统的构建，包括将代理作为工具使用、消息中心和管道机制，使得开发者能够高效地管理和协调多个代理之间的交互。

5. 评估和调试

背景：在开发代理应用时，评估和调试是确保代理性能和稳定性的关键步骤。
问题：现有的评估工具往往功能有限，难以满足开发者在不同阶段的需求。
解决方案：AgentScope 提供了一个全面的评估模块，支持任务定义、解决方案生成、指标计算和基准测试。此外，Studio 提供了实时对话和执行追踪功能，帮助开发者快速定位问题并优化代理性能。

6. 安全性和可靠性

背景：在实际部署中，代理的安全性和可靠性是至关重要的。
问题：现有的框架在安全性和可靠性方面往往存在不足，导致代理在运行时可能面临各种风险。
解决方案：AgentScope 提供了运行时沙箱，确保代理在安全的环境中执行，并支持多种通信协议，确保代理之间的交互安全可靠。

通过这些改进，AgentScope 旨在为构建可扩展、适应性强且高效的代理应用提供一个实用的基础。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中引用了多个与 AgentScope 相关的研究，这些研究主要集中在大型语言模型（LLMs）的应用、代理系统（agents）的开发、以及多代理系统的构建和优化。以下是一些关键的相关研究：

1. 大型语言模型（LLMs）

GPT-4 Technical Report (Achiam et al., 2023): 介绍了 GPT-4 的技术细节，包括其推理能力和工具调用功能。
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic, 2024b): 描述了 Anthropic 的 Claude 3.5 模型，强调了其在语言理解和生成方面的能力。
LLaMA 4 Herd (Meta, 2025): 介绍了 Meta 的 LLaMA 4 模型，特别强调了其多模态能力。
Qwen3 Technical Report (Yang et al., 2025): 详细介绍了 Qwen3 模型的技术细节，包括其在工具调用和推理方面的进展。

2. 代理系统（Agents）

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (Yao et al., 2023): 提出了 ReAct 范式，结合了推理和行动，为代理与环境的交互提供了基础。
KIMAS: A Configurable Knowledge Integrated Multi-Agent System (Li et al., 2025): 介绍了一个可配置的知识集成多代理系统，强调了知识管理和多代理协作。
ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-World APIs (Qin et al., 2024): 探讨了如何使 LLMs 掌握大量真实世界的 API，从而增强其工具调用能力。
EasyTool: Enhancing LLM-Based Agents with Concise Tool Instruction (Yuan et al., 2024): 提出了一种方法，通过简洁的工具指令增强基于 LLM 的代理。

3. 多代理系统（Multi-Agent Systems）

AGNO: Full-stack Framework for Building Multi-Agent Systems with Memory, Knowledge and Reasoning (Agno AGI Team, 2024): 提供了一个全栈框架，支持多代理系统的构建，特别强调了记忆、知识和推理。
Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope (Pan et al., 2024): 描述了在 AgentScope 中进行的大规模多代理模拟，展示了其在复杂环境中的应用。
Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate (Du et al., 2023): 探讨了通过多代理辩论提高语言模型的事实性和推理能力。

4. 工具调用和交互（Tool Calling and Interaction）

Model Context Protocol (MCP) (Hurst et al., 2024): 介绍了模型上下文协议，用于规范 LLMs 与外部工具的交互。
ToolAce: Winning the Points of LLM Function Calling (Liu et al., 2024): 提出了一种优化 LLM 函数调用的方法，提高了工具调用的效率。
Less is More: Optimizing Function Calling for LLM Execution on Edge Devices (Paramanayakam et al., 2025): 探讨了在边缘设备上优化 LLM 函数调用的方法。

5. 评估和调试（Evaluation and Debugging）

A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents (Wang et al., 2024b): 提供了对基于 LLM 的自主代理的全面综述，包括评估和调试方法。
A Survey of LLM-Based Deep Search Agents: Paradigm, Optimization, Evaluation, and Challenges (Xi et al., 2025): 综述了基于 LLM 的深度搜索代理，特别强调了评估和优化方法。

这些研究为 AgentScope 的开发提供了理论基础和技术支持，帮助其在工具使用、多代理协作、评估和调试等方面实现了显著的改进。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: AgentScope 通过以下方式解决构建灵活、高效且可扩展的代理（agent）应用的问题：

1. 基础组件的抽象与模块化

消息（Message）模块：作为 AgentScope 中的基本数据单元，消息模块支持多模态信息的传输，包括文本、图像、音频、视频等。它还支持工具调用和推理信息的交换，确保代理之间以及代理与环境之间的信息交互。
模型（Model）模块：提供了一个统一的接口，用于集成不同的大型语言模型（LLMs）。通过标准化的输入输出格式，AgentScope 能够无缝对接多种模型提供商，同时支持异步调用和流式响应。
记忆（Memory）模块：包括短期记忆和长期记忆。短期记忆用于跟踪最近的通信和执行轨迹，而长期记忆则用于跨会话保留信息，如用户偏好和任务历史。
工具（Tool）模块：通过 Toolkit 提供了一个标准化的工具管理接口，支持工具的注册、执行和分组管理。这使得代理能够灵活地调用各种工具，包括本地函数和远程服务。

2. 基于 ReAct 范式的代理架构

ReAct 范式：结合了推理和行动，使代理能够通过迭代的推理-行动循环与环境进行交互。AgentScope 采用了这一范式，支持并行工具调用、异步执行和实时引导，从而提高了代理的执行效率和交互灵活性。
内置代理：提供了多种针对特定场景优化的内置代理，如浏览器代理、深度研究代理和元规划代理。这些代理基于基本的 ReAct 代理构建，并配备了特定的任务工具和提示，以解决实际问题。

3. 开发友好体验

评估模块：提供了一个统一的接口，用于评估代理的性能。它包括两个专门的评估器，支持调试和生产环境下的高效评估。
Studio：一个图形界面，用于监控和追踪代理的运行轨迹和评估结果。它支持多粒度和多维度的分析，帮助开发者更好地理解和优化代理的行为。
运行时沙箱：允许开发者轻松配置和启动代理的执行和部署环境，确保代理在安全的环境中运行。

4. 多代理系统的支持

代理作为工具：支持将代理作为工具使用，允许在一个更大的工作流中调用代理。这种架构促进了系统的可扩展性和灵活性，使得开发者能够快速适应不断变化的用户需求。
消息中心和管道机制：简化了多代理系统中代理之间的通信和交互。消息中心支持自动消息广播，而管道机制则封装了常见的交互模式，使得开发者能够高效地管理和协调多个代理之间的对话。

5. 安全性和可靠性

运行时沙箱：确保代理在安全的环境中执行，支持多种通信协议，确保代理之间的交互安全可靠。
状态持久化：自动保存代理的状态，支持从中断点恢复，简化了调试过程，特别是在长时间运行的任务中。

通过这些设计和实现，AgentScope 提供了一个强大而灵活的框架，使得开发者能够构建出能够处理复杂现实世界任务的代理应用。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中并没有明确提到具体的实验部分，而是通过介绍 AgentScope 1.0 框架的设计、实现和功能来展示其能力和潜力。然而，论文通过一些示例和应用场景来演示 AgentScope 的使用和效果。这些示例可以被视为一种“实验性”的展示，帮助读者理解 AgentScope 如何在实际中应用。以下是论文中提到的一些关键示例和应用场景：

1. 用户助手对话

描述：展示了如何构建一个简单的用户助手对话系统。
实现：初始化了一个 ReAct 代理和一个用户代理，通过消息交换实现对话。ReAct 代理配备了工具（如执行 Shell 命令、执行 Python 代码、查看文本文件等），并使用 DashScopeChatModel 作为其语言模型。
代码示例：在论文的附录部分提供了具体的代码实现，展示了如何配置代理并进行对话。

2. 多代理对话

描述：展示了如何构建一个包含多个代理的对话系统。
实现：创建了三个具有不同个性的代理（如教师、学生和医生），并通过 MsgHub 和 Pipeline 管理它们之间的消息交换和对话流程。
代码示例：提供了具体的代码实现，展示了如何初始化代理、设置对话流程以及动态管理代理的参与。

3. 深度研究代理

描述：展示了如何构建一个能够进行深度研究的代理，该代理可以处理复杂的查询，收集和综合信息。
实现：初始化了一个连接到 Tavily 搜索服务的代理，通过 MCP 集成提供了强大的网络搜索和内容提取能力。代理能够自动将研究问题分解为子任务，进行有针对性的搜索，并将结果综合成报告。
代码示例：提供了具体的代码实现，展示了如何配置代理并执行深度研究任务。

4. 浏览器使用代理

描述：展示了如何构建一个能够自动导航和与网站交互的代理。
实现：初始化了一个连接到 Playwright MCP 的代理，提供了浏览器操作工具。代理能够自动管理浏览器状态，支持任务分解、子任务管理、网页截图、分块网页观察等功能。
代码示例：提供了具体的代码实现，展示了如何配置代理并执行浏览器自动化任务。

5. 元规划代理

描述：展示了如何构建一个能够进行复杂任务规划和执行的代理。
实现：初始化了一个元规划代理，该代理能够将复杂任务分解为子任务，并动态创建和管理执行这些子任务的工作者代理。代理配备了规划工具包和工作者工具包，支持任务分解、进度跟踪和状态持久化。
代码示例：提供了具体的代码实现，展示了如何配置代理并执行复杂的规划任务。

6. Studio 和评估模块的使用

描述：展示了如何使用 Studio 和评估模块来监控、追踪和评估代理的行为。
实现：通过 Studio 的图形界面，开发者可以实时监控代理的对话和执行轨迹，进行多粒度和多维度的分析。评估模块提供了统一的接口，用于评估代理的性能，支持调试和生产环境下的高效评估。
代码示例：虽然没有提供具体的代码实现，但论文详细介绍了 Studio 和评估模块的功能和使用方法。

这些示例和应用场景展示了 AgentScope 在不同任务中的灵活性和高效性，帮助读者理解如何在实际开发中使用 AgentScope 构建强大的代理应用。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 AgentScope 1.0 提供了一个强大的框架来构建基于代理（agent）的应用程序，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 多模态交互的增强

当前状态：AgentScope 支持多模态信息的传输和处理，但其在多模态交互方面的功能可能还有提升空间。
进一步探索：研究如何更有效地整合视觉、听觉等多种模态信息，使代理能够更自然地与用户和环境进行交互。例如，开发更先进的多模态推理算法，以更好地理解复杂场景中的多模态输入。

2. 跨语言和跨文化适应性

当前状态：AgentScope 主要关注了基于英文的交互，对于跨语言和跨文化的适应性可能有限。
进一步探索：探索如何使代理能够适应不同语言和文化背景下的交互需求。这可能涉及开发多语言的语言模型，以及研究文化差异对交互模式的影响。

3. 代理的自主性和适应性

当前状态：AgentScope 提供了强大的工具调用和推理能力，但代理的自主性和适应性可能还有提升空间。
进一步探索：研究如何使代理能够更自主地学习和适应新的任务和环境。例如，开发基于强化学习的机制，使代理能够通过与环境的交互自动优化其行为策略。

4. 隐私和安全性的增强

当前状态：AgentScope 提供了运行时沙箱来确保代理的安全执行，但在隐私和安全方面可能还有进一步改进的空间。
进一步探索：研究如何进一步增强代理的隐私和安全性，例如通过开发更先进的加密技术，以及研究如何防止代理被恶意利用。

5. 大规模多代理系统的协调

当前状态：AgentScope 提供了多代理系统的支持，但在大规模多代理系统的协调方面可能还有提升空间。
进一步探索：研究如何更有效地协调大规模多代理系统中的代理行为。例如，开发更先进的任务分配和协调算法，以提高系统的整体效率和性能。

6. 评估和调试工具的改进

当前状态：AgentScope 提供了评估模块和 Studio 来支持代理的评估和调试，但这些工具的功能可能还有进一步扩展的空间。
进一步探索：研究如何进一步改进评估和调试工具，使其能够更全面地支持代理的开发和优化。例如，开发更先进的性能分析工具，以及研究如何更好地支持代理的自动调试。

7. 与其他技术的集成

当前状态：AgentScope 主要关注了基于 LLM 的代理系统，但与其他技术（如物联网、区块链等）的集成可能有限。
进一步探索：研究如何将 AgentScope 与其他技术进行更紧密的集成，以构建更强大的应用系统。例如，开发基于物联网的代理系统，使代理能够与物理设备进行交互；或者研究如何将区块链技术应用于代理系统，以提高系统的安全性和可信度。

8. 用户界面和用户体验

当前状态：AgentScope 提供了 Studio 作为图形界面，但其在用户界面和用户体验方面可能还有提升空间。
进一步探索：研究如何进一步优化用户界面和用户体验，使其更易于使用和操作。例如，开发更直观的图形界面，以及研究如何通过用户反馈来不断改进代理系统的功能和性能。

这些方向不仅可以帮助 AgentScope 进一步提升其性能和功能，还可以为代理系统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: 当然，以下是论文《AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications》的主要内容总结：

论文标题

AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications

作者

Dawei Gao, Zitao Li, Yuexiang Xie, Weirui Kuang, Liuyi Yao, Bingchen Qian, Zhijian Ma, Yue Cui, Haohao Luo, Shen Li, Lu Yi, Yi Yu, Shiqi He, Zhiling Luo, Wenmeng Zhou, Zhicheng Zhang, Xuguang He, Ziqian Chen, Weikai Liao, Farruh Isakulovich Kushnazarov, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

机构

Alibaba Group

论文链接

https://github.com/agentscope-ai/agentscope

摘要

AgentScope 1.0 是一个面向开发者的框架，旨在支持构建基于代理（agent）的应用程序。该框架通过引入基础组件、代理级基础设施和开发友好体验，全面支持灵活高效的工具驱动的代理-环境交互。AgentScope 基于 ReAct 范式，提供了并行工具调用、异步执行和实时引导功能，提高了执行效率和交互灵活性。此外，AgentScope 还集成了多种内置代理，针对特定实际场景进行了优化，并提供了强大的工程支持工具，如可扩展的评估模块、可视化工作室界面和运行时沙箱。

1. 引言

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，代理能够结合内在知识和动态工具使用，极大地增强了其解决现实世界任务的能力。AgentScope 1.0 通过抽象基础组件、提供统一接口和可扩展模块，使开发者能够轻松利用最新的进展，如新模型和 MCPs。此外，AgentScope 还提供了强大的工程支持工具，简化了开发流程，提高了开发效率。

2. 基础组件

AgentScope 的基础组件包括消息（Message）、模型（Model）、记忆（Memory）和工具（Tool）模块。这些组件的设计目标是提供强大的模块解耦、广泛的兼容性和下游定制的可扩展性。

消息（Message）模块：作为信息交换的基本单位，支持多模态内容的传输。
模型（Model）模块：提供统一的接口，支持多种 LLM 提供商的模型。
记忆（Memory）模块：包括短期记忆和长期记忆，支持上下文信息的管理和保留。
工具（Tool）模块：通过 Toolkit 提供标准化的工具管理接口，支持工具的注册、执行和分组管理。

3. 代理级基础设施

AgentScope 采用 ReAct 范式作为主要的代理架构，支持并行工具调用、异步执行和实时引导。此外，AgentScope 还集成了多种内置代理，如浏览器代理、深度研究代理和元规划代理，这些代理针对特定的实际场景进行了优化。

ReAct 范式：结合推理和行动，使代理能够通过迭代的推理-行动循环与环境进行交互。
内置代理：包括浏览器代理、深度研究代理和元规划代理，这些代理基于基本的 ReAct 代理构建，并配备了特定的任务工具和提示。

4. 开发友好体验

AgentScope 提供了全面的工程支持工具，包括评估模块、Studio 和运行时沙箱，简化了开发流程，提高了开发效率。

评估模块：提供统一的接口，用于评估代理的性能，支持调试和生产环境下的高效评估。
Studio：一个图形界面，用于监控和追踪代理的运行轨迹和评估结果，支持多粒度和多维度的分析。
运行时沙箱：确保代理在安全的环境中执行，支持多种通信协议，确保代理之间的交互安全可靠。

5. 多代理系统

AgentScope 支持多代理系统的构建，通过将代理作为工具使用、消息中心和管道机制，简化了多代理系统中代理之间的通信和交互。

代理作为工具：支持将代理作为工具使用，允许在一个更大的工作流中调用代理。
消息中心和管道机制：简化了多代理系统中代理之间的通信和交互，支持动态管理和协调多个代理之间的对话。

6. 签名应用

论文通过几个示例展示了 AgentScope 的使用和效果，包括用户助手对话、多代理对话、深度研究代理、浏览器使用代理和元规划代理。

7. 结论

AgentScope 1.0 提供了一个灵活且可扩展的框架，通过集成推理和行动，支持基于 LLM 的代理与环境的动态工具使用。AgentScope 的模块化设计、代理级基础设施和开发友好工具，使其成为构建可扩展、适应性强且高效的代理应用的实用基础。未来，AgentScope 有望成为构建复杂现实世界任务的自主代理系统的基石。

通过这些改进，AgentScope 为构建可扩展、适应性强且高效的代理应用提供了一个实用的基础，支持工具驱动的感知和交互，满足了 LLM 基础应用的不断演变的需求。

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: Dawei Gao,Zitao Li,Yuexiang Xie,Weirui Kuang,Liuyi Yao,Bingchen Qian,Zhijian Ma,Yue Cui,Haohao Luo,Shen Li,Lu Yi,Yi Yu,Shiqi He,Zhiling Luo,Wenmeng Zhou,Zhicheng Zhang,Xuguang He,Ziqian Chen,Weikai Liao,Farruh Isakulovich Kushnazarov,Yaliang Li,Bolin Ding,Jingren Zhou

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.16279.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.16279

Arxiv ID: 2508.16279

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.16279

Published: 2025-08-22T10:35:56Z

Updated: 2025-08-22T10:35:56.000Z

10. End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning

Accurate diagnosis with medical large language models is hindered by knowledge gaps and hallucinations. Retrieval and tool-augmented methods help, but their impact is limited by weak use of external knowledge and poor feedback-reasoning traceability. To address these challenges, We introduce Deep-DxSearch, an agentic RAG system trained end-to-end with reinforcement learning (RL) that enables steer tracebale retrieval-augmented reasoning for medical diagnosis. In Deep-DxSearch, we first construct a large-scale medical retrieval corpus comprising patient records and reliable medical knowledge sources to support retrieval-aware reasoning across diagnostic scenarios. More crutially, we frame the LLM as the core agent and the retrieval corpus as its environment, using tailored rewards on format, retrieval, reasoning structure, and diagnostic accuracy, thereby evolving the agentic RAG policy from large-scale data through RL. Experiments demonstrate that our end-to-end agentic RL training framework consistently outperforms prompt-engineering and training-free RAG approaches across multiple data centers. After training, Deep-DxSearch achieves substantial gains in diagnostic accuracy, surpassing strong diagnostic baselines such as GPT-4o, DeepSeek-R1, and other medical-specific frameworks for both common and rare disease diagnosis under in-distribution and out-of-distribution settings. Moreover, ablation studies on reward design and retrieval corpus components confirm their critical roles, underscoring the uniqueness and effectiveness of our approach compared with traditional implementations. Finally, case studies and interpretability analyses highlight improvements in Deep-DxSearch’s diagnostic policy, providing deeper insight into its performance gains and supporting clinicians in delivering more reliable and precise preliminary diagnoses. See https://github.com/MAGIC-AI4Med/Deep-DxSearch.

中文摘要

使用医疗大型语言模型进行准确诊断面临知识差距和幻觉的阻碍。检索和工具增强的方法有所帮助，但由于外部知识的使用不足和反馈推理可追溯性差，其影响有限。为了解决这些挑战，我们推出了Deep-DxSearch，这是一个经过强化学习（RL）训练的端到端代理提取增强生成（RAG）系统，使得医疗诊断的可追踪检索增强推理成为可能。在Deep-DxSearch中，我们首先建立了一个大规模的医疗检索语料库，包含患者记录和可靠的医疗知识来源，以支持在诊断场景中的检索感知推理。更重要的是，我们将LLM框架设为核心代理，将检索语料库视为其环境，通过格式、检索、推理结构和诊断准确性的定制奖励，进而通过RL从大规模数据中演进出代理的RAG策略。实验证明，我们的端到端代理RL训练框架在多个数据中心的一致性上超越了提示工程和无训练的RAG方法。经过训练，Deep-DxSearch在诊断准确性上取得了实质性提升，超越了强大的诊断基线，如GPT-4o、DeepSeek-R1及其他针对普通和罕见疾病诊断的医疗特定框架，无论是在分布内还是分布外的设置中。此外，对奖励设计和检索语料库组件的消融研究证实了它们的关键作用，强调了我们的方法与传统实现相比的独特性和有效性。最后，案例研究和可解释性分析突出了Deep-DxSearch在诊断政策方面的改进，为其性能提升提供了更深的洞察，并支持临床医生提供更可靠和精确的初步诊断。请参见 https://github.com/MAGIC-AI4Med/Deep-DxSearch。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决医疗大型语言模型（LLM）在准确诊断方面面临的挑战，尤其是由于知识局限性和幻觉（hallucinations）导致的问题。尽管检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和工具增强型代理（tool-augmented agentic）方法在缓解这些问题上显示出潜力，但它们在利用外部知识和反馈推理可追溯性方面的不足仍然是关键限制。具体来说，这些限制包括：

刚性的检索-推理交错工作流程：现有的推理型设计缺乏联合优化，导致模型无法决定何时执行工具操作或推理，这在需要高度自由交错的诊断场景中尤为限制性。
过度依赖手动设计的查询提示：这些系统依赖于广泛的人类先验知识来定义检索查询规则，但在诊断设置中，由于焦点症状和疑似疾病在不同上下文中差异很大，因此难以找到通用的启发式规则。
有限的反馈驱动适应性：统计代理工作流无法根据检索反馈调整生成内容，这在需要处理嘈杂证据（如复杂临床病例）的诊断推理中是一个重大挑战。

为了解决这些挑战，论文提出了Deep-DxSearch，这是一个通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）端到端训练的代理型RAG系统，用于医疗诊断。Deep-DxSearch通过构建一个大规模的医疗检索语料库，并将LLM作为核心代理，检索语料库作为其环境，使用定制的奖励机制来优化检索和推理策略，从而实现可追溯的诊断推理。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与医疗诊断和大型语言模型（LLM）相关的研究领域，这些研究为Deep-DxSearch的提出提供了背景和基础。以下是一些关键的相关研究：

1. AI驱动的医疗诊断

Luciana D’Adderio and David W Bates [1] 讨论了通过人工智能（AI）改变诊断的可能性，强调了AI在医疗诊断中的潜力和挑战。
Farieda Gaber et al. [2] 评估了大型语言模型（LLM）在临床决策支持中的应用，特别是在分诊、转诊和诊断方面。
Shuang Zhou et al. [3] 对LLM在疾病诊断中的应用进行了综述，探讨了LLM在这一领域的现状和挑战。
Michael Moor et al. [4] 讨论了基础模型在医学人工智能中的应用，强调了这些模型在医疗领域的潜力。

2. 检索增强型生成（RAG）

Karen Ka Yan Ng et al. [5] 提出了一个基于RAG的框架，用于改善LLM在医疗沟通和决策中的表现。
Yuhe Ke et al. [6] 研究了RAG在医疗领域中的应用，特别是在评估医疗适应性方面。
Lameck Mbangula Amugongo et al. [7] 对RAG在医疗保健中的应用进行了系统综述，探讨了其在医疗领域中的潜力和挑战。

3. 工具增强型代理方法

Binxu Li et al. [8] 提出了一个基于多模态代理的框架，用于医疗工具的使用。
Shanghua Gao et al. [9] 提出了一个AI代理框架，用于治疗推理。
Simone Kresevic et al. [10] 研究了如何通过RAG优化肝病临床指南的解释。

4. 医疗诊断中的LLM局限性

Sebastian Farquhar et al. [38] 研究了如何通过语义熵检测LLM中的幻觉。
Justin T Reese et al. [39] 对LLM在罕见病诊断中的表现进行了系统评估，发现LLM尚未达到传统罕见病决策支持工具的诊断准确性。
Maxime Griot et al. [40] 讨论了LLM在医疗推理中缺乏必要的元认知能力。

5. 医疗诊断中的数据和知识管理

Ran Xu et al. [41] 提出了一个框架，用于将LLM调整为更好的生物医学文本检索器。
Julien Delile et al. [42] 提出了一个基于图的检索器，用于捕获生物医学知识的长尾分布。
Jiayi Qu et al. [43] 研究了如何在嘈杂环境中减轻LLM的幻觉，特别是在医疗案例研究中。

6. 强化学习在医疗诊断中的应用

Qiaoyu Zheng et al. [20] 探讨了LLM在放射学环境中的代理核心表现。
Daya Guo et al. [31] 提出了一个通过强化学习激励LLM推理能力的框架。

这些研究为Deep-DxSearch的提出提供了理论和实践基础，特别是在如何通过RAG和强化学习提升LLM在医疗诊断中的表现方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为Deep-DxSearch的系统来解决医疗大型语言模型（LLM）在准确诊断方面的挑战。Deep-DxSearch是一个通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）端到端训练的代理型检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统，专门用于医疗诊断。以下是Deep-DxSearch解决这些问题的具体方法：

1. 构建大规模医疗检索语料库

Deep-DxSearch构建了一个大规模的医疗检索语料库，整合了多种医疗知识来源，以支持检索感知推理。这个语料库包括：

疾病信息指南：包含1500多种疾病的特征症状和表型。
患者记录数据库：包含来自五个公共中心的170,000多份结构化患者病例。
临床知识集合：包含数十亿条从在线医疗资源和科学文献中整理的条目。

这些来源提供了多样化的多源检索工具和证据，支持Deep-DxSearch的可追溯诊断决策。

2. 强化学习端到端训练

Deep-DxSearch的核心是通过强化学习（RL）端到端训练的代理型RAG策略。具体来说：

代理（Agent）：基于LLM的核心代理，通过五个动作模式（reason、lookup、match、search、diagnose）逐步获取证据并进行透明推理。
环境（Environment）：检索语料库作为外部环境，响应代理的动作。
奖励机制（Reward Mechanism）：设计了一个综合奖励机制，覆盖输出格式、检索质量、分析组织和诊断准确性四个维度，以指导代理型RAG系统的学习。

这种设计通过大规模数据自学习最优的RAG轨迹，调整推理-检索策略，并在保持可追溯性的同时平衡决策质量与资源使用。

3. 端到端优化

Deep-DxSearch通过端到端的优化，解决了现有代理型RAG系统设计中的关键限制：

刚性的检索-推理交错工作流程：通过RL训练，代理可以灵活地决定何时进行检索和推理，适应复杂的诊断场景。
过度依赖手动设计的查询提示：通过RL训练，代理能够自适应地生成查询，而不是依赖于手动设计的提示。
有限的反馈驱动适应性：通过RL训练，代理可以根据检索反馈调整生成内容，提高在嘈杂环境中的适应性。

4. 实验验证

论文通过广泛的实验验证了Deep-DxSearch的有效性：

在分布内（In-distribution, ID）和分布外（Out-of-distribution, OOD）数据上的评估：使用多个数据集进行评估，包括常见的和罕见的疾病诊断任务。
与现有方法的比较：Deep-DxSearch在多个基准数据集上显著优于现有的训练自由的RAG方法和其他医疗诊断系统，如GPT-4o、DeepSeek-R1等。
消融研究：通过消融研究验证了奖励设计和检索语料库组件的关键作用。
可解释性分析：通过案例研究和可解释性分析，展示了Deep-DxSearch在诊断策略上的改进，提供了对其性能提升的深入见解。

5. 关键贡献

Deep-DxSearch的主要贡献包括：

大规模医疗检索语料库：为代理型RAG系统提供了丰富的知识来源。
端到端的强化学习训练框架：通过联合优化检索和推理策略，显著提高了诊断准确性。
综合奖励机制：通过多维度的奖励机制，指导代理型RAG系统的学习和优化。
强大的实验验证：在多个数据集上验证了Deep-DxSearch的优越性能，特别是在罕见病诊断和分布外泛化能力方面。

通过这些方法，Deep-DxSearch有效地解决了现有医疗LLM在诊断准确性、检索-推理灵活性和反馈适应性方面的关键挑战。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了广泛的实验来验证Deep-DxSearch系统的有效性和优越性。以下是实验的主要内容和结果：

1. 数据集和语料库的构建

医疗检索语料库：整合了疾病信息指南、患者记录数据库和临床知识集合，包含数十亿条条目。
训练和评估数据集：从多个公共数据集和内部数据源中收集了24,142个临床案例，分为常见疾病和罕见疾病。

2. 与现有方法的比较

训练自由的RAG方法：比较了Deep-DxSearch与训练自由的RAG方法在常见疾病和罕见疾病诊断任务上的性能。
- 结果：Deep-DxSearch在ID和OOD评估中均显著优于训练自由的RAG方法，在常见疾病诊断中top-1准确率分别提高了9%和3%，在罕见疾病诊断中分别提高了13.5%和5%。
与通用LLM和其他医疗诊断系统比较：比较了Deep-DxSearch与通用LLM（如GPT-4o、DeepSeek-R1）和其他医疗诊断系统（如MedCPT、Baichuan-M1、MedGemma、MedRAG、CoD、MAC）的性能。
- 结果：Deep-DxSearch在常见疾病和罕见疾病诊断任务上均取得了最高的top-1和top-5准确率，显著优于其他方法。

3. 消融研究

奖励机制的消融：比较了完整的奖励机制与仅基于最终诊断准确性的目标奖励机制。
- 结果：完整的奖励机制在常见疾病和罕见疾病诊断中分别提高了17%和22%的top-1准确率。
检索语料库组件的消融：逐步移除检索语料库中的各个组件，评估其对性能的影响。
- 结果：每个组件都对性能有显著贡献，其中患者记录数据库最为关键，移除后top-1准确率在常见疾病和罕见疾病诊断中分别下降了11.78%和17.46%。

4. 可解释性分析

症状关联能力：评估模型在检索过程中关联关键症状的能力。
- 结果：Deep-DxSearch的Hit@20指标从25.79%提高到60.39%，表明其在检索相关患者案例方面的能力显著增强。
鉴别诊断能力：评估模型从候选疾病中识别正确诊断的能力。
- 结果：Deep-DxSearch的top-5准确率从45.00%提高到71.07%，表明其在鉴别诊断方面的能力显著增强。
无关信息排除能力：评估模型在面对误导性信息时排除无关信息的能力。
- 结果：Deep-DxSearch的top-5准确率在注入误导性信息的情况下仍能提高近10%，而基线方法仅提高约5%。

5. 实验结果总结

Deep-DxSearch在常见疾病和罕见疾病诊断任务上均取得了最高的准确率，显著优于现有的通用LLM和医疗诊断系统。
端到端的强化学习训练框架和综合奖励机制显著提高了模型的检索和推理能力，使其在复杂医疗诊断任务中表现出色。
消融研究和可解释性分析进一步验证了Deep-DxSearch在症状关联、鉴别诊断和无关信息排除方面的优势，表明其在医疗诊断中的实用性和可靠性。

这些实验结果表明，Deep-DxSearch通过端到端的强化学习训练和综合奖励机制，有效地解决了现有医疗LLM在诊断准确性、检索-推理灵活性和反馈适应性方面的关键挑战。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管Deep-DxSearch在医疗诊断领域取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向，以进一步提升其性能和适用性。以下是一些潜在的改进方向：

1. 临床验证和实际应用

临床环境中的实时验证：尽管Deep-DxSearch在多个数据集上表现出色，但其在实际临床环境中的表现尚未得到充分验证。未来的工作可以包括在医院或诊所中进行实时诊断支持的临床试验，以评估其在实际医疗决策中的有效性和可靠性。
与临床医生的协作：探索如何更好地将Deep-DxSearch与临床医生的工作流程集成，例如通过开发交互式界面，使医生能够实时提供反馈并调整诊断建议。

2. 模型的可解释性和透明度

增强可解释性：虽然Deep-DxSearch在可解释性方面已经取得了一定的进展，但进一步提高模型的透明度和可解释性仍然是一个重要的研究方向。这可以通过开发更先进的可视化工具和解释方法来实现，帮助医生理解模型的决策过程。
因果推理：探索如何在模型中引入因果推理机制，以更好地处理复杂的医疗诊断问题，特别是在存在多种潜在病因的情况下。

3. 模型的泛化能力和适应性

跨中心适应性：尽管Deep-DxSearch在多个数据集上表现出良好的泛化能力，但其在不同医疗中心和地区的适应性仍有待进一步验证。未来的工作可以包括开发更灵活的模型，能够快速适应不同医疗环境中的数据分布。
罕见病和长尾分布：进一步优化模型在罕见病和长尾分布疾病诊断中的表现，这些疾病的数据通常较少，但对医疗诊断的挑战性更大。

4. 多模态数据的融合

多模态输入：目前Deep-DxSearch主要依赖文本数据，未来可以探索如何融合多模态数据，如医学影像、基因数据等，以提供更全面的诊断支持。
多模态融合方法：研究和开发更有效的多模态融合方法，以充分利用不同类型数据的优势，提高诊断的准确性和可靠性。

5. 模型的效率和可扩展性

计算效率：尽管Deep-DxSearch在性能上表现出色，但其计算成本仍然较高。未来的工作可以包括优化模型的计算效率，使其更适合在资源受限的环境中使用。
可扩展性：探索如何扩展模型以处理更大规模的数据集和更复杂的诊断任务，同时保持其性能和效率。

6. 伦理和隐私问题

数据隐私：随着医疗数据的日益增多，数据隐私和安全问题变得越来越重要。未来的工作可以包括开发更先进的数据加密和隐私保护技术，确保患者数据的安全。
伦理考量：研究和解决与AI在医疗诊断中应用相关的伦理问题，如责任归属、偏见和公平性等，以确保模型的使用符合伦理标准。

7. 其他医疗任务的扩展

治疗规划和患者随访：目前Deep-DxSearch主要集中在诊断任务上，未来可以探索将其扩展到治疗规划和患者随访等其他医疗任务，以提供更全面的医疗支持。
多任务学习：研究如何通过多任务学习框架，使模型能够同时处理多种医疗任务，提高其在医疗领域的综合应用能力。

通过这些方向的进一步探索，Deep-DxSearch有望在医疗诊断领域取得更大的突破，为临床医生提供更强大、更可靠的诊断支持工具。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文介绍了一个名为Deep-DxSearch的系统，该系统通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）端到端训练的代理型检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法，专门用于医疗诊断。Deep-DxSearch旨在解决现有医疗大型语言模型（LLM）在准确诊断方面的挑战，特别是知识局限性和幻觉（hallucinations）问题。以下是论文的主要内容：

研究背景

医疗诊断的挑战：准确的医疗诊断是LLM的一个核心挑战，因为它们存在知识局限性和幻觉问题。
现有方法的局限性：现有的代理型RAG系统在利用外部知识和反馈推理可追溯性方面存在不足，主要表现为刚性的检索-推理交错工作流程、过度依赖手动设计的查询提示和有限的反馈驱动适应性。

Deep-DxSearch系统

大规模医疗检索语料库：构建了一个包含疾病信息指南、患者记录数据库和临床知识集合的大规模医疗检索语料库，以支持检索感知推理。
端到端强化学习训练：通过RL训练，使代理能够灵活地决定何时进行检索和推理，自适应地生成查询，并根据检索反馈调整生成内容。
综合奖励机制：设计了一个综合奖励机制，覆盖输出格式、检索质量、分析组织和诊断准确性四个维度，以指导代理型RAG系统的学习。

实验验证

与现有方法的比较：Deep-DxSearch在多个基准数据集上显著优于现有的训练自由的RAG方法和其他医疗诊断系统，如GPT-4o、DeepSeek-R1等。
消融研究：通过消融研究验证了奖励设计和检索语料库组件的关键作用，表明每个组件都对性能有显著贡献。
可解释性分析：通过案例研究和可解释性分析，展示了Deep-DxSearch在症状关联、鉴别诊断和无关信息排除方面的改进，提供了对其性能提升的深入见解。

关键结论

优越的诊断准确性：Deep-DxSearch通过端到端的强化学习训练和综合奖励机制，显著提高了医疗诊断的准确性。
强大的泛化能力：在分布内（ID）和分布外（OOD）数据上的评估表明，Deep-DxSearch具有良好的泛化能力。
改进的诊断策略：通过可解释性分析，Deep-DxSearch在症状关联、鉴别诊断和无关信息排除方面表现出色，表明其在医疗诊断中的实用性和可靠性。

未来工作

临床验证：在实际临床环境中验证Deep-DxSearch的性能和可靠性。
多模态数据融合：探索如何融合多模态数据，如医学影像、基因数据等，以提供更全面的诊断支持。
提高效率和可扩展性：优化模型的计算效率，使其更适合在资源受限的环境中使用，并扩展模型以处理更大规模的数据集和更复杂的诊断任务。

总的来说，Deep-DxSearch通过强化学习和综合奖励机制，有效地解决了现有医疗LLM在诊断准确性、检索-推理灵活性和反馈适应性方面的关键挑战，为医疗诊断领域提供了一个强大的新工具。

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: Qiaoyu Zheng,Yuze Sun,Chaoyi Wu,Weike Zhao,Pengcheng Qiu,Yongguo Yu,Kun Sun,Yanfeng Wang,Ya Zhang,Weidi Xie

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.15746.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.15746

Arxiv ID: 2508.15746

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.15746

Published: 2025-08-21T17:42:47Z

Updated: 2025-08-21T17:42:47.000Z

11. TPLA: Tensor Parallel Latent Attention for Efficient Disaggregated Prefill \& Decode Inference

Multi-Head Latent Attention (MLA), introduced in DeepSeek-V2, compresses key-value states into a low-rank latent vector, caching only this vector to reduce memory. In tensor parallelism (TP), however, attention heads are computed across multiple devices, and each device must load the full cache, eroding the advantage of MLA over Grouped Query Attention (GQA). We propose Tensor-Parallel Latent Attention (TPLA): a scheme that partitions both the latent representation and each head’s input dimension across devices, performs attention independently per shard, and then combines results with an all-reduce. TPLA preserves the benefits of a compressed KV cache while unlocking TP efficiency. Unlike Grouped Latent Attention (GLA), every head in TPLA still leverages the full latent representation, maintaining stronger representational capacity. TPLA is drop-in compatible with models pre-trained using MLA: it supports MLA-style prefilling and enables efficient tensor-parallel decoding without retraining. Applying simple orthogonal transforms — e.g., the Hadamard transform or PCA — before TP slicing further mitigates cross-shard interference, yielding minimal accuracy degradation. By reducing the per-device KV cache for DeepSeek-V3 and Kimi-K2, we achieve 1.79x and 1.93x speedups, respectively, at a 32K-token context length while maintaining performance on commonsense and LongBench benchmarks. TPLA can be implemented with FlashAttention-3, enabling practical end-to-end acceleration.

中文摘要

多头潜在注意力（MLA），在 DeepSeek-V2 中提出，将键值状态压缩为低秩潜在向量，仅缓存此向量以减少内存。然而，在张量并行性（TP）中，注意力头是在多个设备之间计算的，每个设备必须加载完整的缓存，这消弱了 MLA 相对于分组查询注意力（GQA）的优势。我们提出了张量并行潜在注意力（TPLA）：一种在设备之间对潜在表示和每个头的输入维度进行分区的方案，独立于每个分片执行注意力，然后通过全规约组合结果。TPLA 保留了压缩 KV 缓存的好处，同时解锁了 TP 效率。与分组潜在注意力（GLA）不同，TPLA 中的每个头依然利用完整的潜在表示，保持更强的表示能力。TPLA 与使用 MLA 预训练的模型兼容：它支持 MLA 风格的预填充，并允许高效的张量并行解码而无需重新训练。在进行 TP 切片之前应用简单的正交变换——例如哈达玛变换或 PCA——进一步减轻了跨分片干扰，从而产生最小的准确性下降。通过为 DeepSeek-V3 和 Kimi-K2 减少每个设备的 KV 缓存，我们在 32K 令牌上下文长度下分别实现了 1.79 倍和 1.93 倍的加速，同时在常识和 LongBench 基准上保持性能。TPLA 可以与 FlashAttention-3 实现，支持实用的端到端加速。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在大规模语言模型（LLMs）中，如何在保持键值（Key-Value，KV）缓存压缩效率的同时，提高张量并行（Tensor Parallelism，TP）解码效率的问题。

具体来说，论文指出，多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）机制通过将键值对压缩到低秩潜在向量中来减少内存占用，但在张量并行场景下，每个设备都需要加载完整的潜在向量，这削弱了MLA相对于分组查询注意力（Grouped Query Attention，GQA）的内存节省优势。此外，分组潜在注意力（Grouped Latent Attention，GLA）虽然可以解决MLA在张量并行中的问题，但会导致每个注意力头的表示能力下降，并且需要从头开始训练，这带来了巨大的计算成本。

为了解决这些问题，论文提出了张量并行潜在注意力（Tensor-Parallel Latent Attention，TPLA）方案，旨在保留压缩的KV缓存带来的好处，同时解锁张量并行的效率，并且不需要重新训练模型。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

KV缓存压缩技术

Token Pruning/Evicting：基于显著性或注意力估计移除低重要性token的KV条目，如[21, 22, 23, 24, 25, 26]。
Token Merging：将附近或相似的token聚合成单个代理KV表示，以消除冗余同时保留上下文，如[27, 28, 29]。
Cross-layer KV Sharing/Fusion：跨相邻层重用一个KV缓存，避免每层存储，如[30, 31, 32, 33, 34]。
Low-rank KV Compression：将KV矩阵分解为低秩分量（基于学习或SVD）以降低维度和内存，如[35, 36, 37, 6]。
KV-cache Quantization：以降低数值精度（如int8或int4）存储K/V张量，减少内存和带宽，如[38, 39, 40, 41]。

并行化策略

数据并行（Data Parallelism）：在样本或批次维度上划分输入数据，同时在设备上复制模型参数，如[42, 43]。
流水线并行（Pipeline Parallelism）：将模型划分为连续的层块，每个块放置在不同的设备上，通过阶段间通信完成前向和后向传播，如[44, 45]。
张量并行（Tensor Parallelism）：沿行或列维度分割线性层，跨设备分片张量并执行分布式矩阵-矩阵乘法，如[46, 47, 48]。
序列并行（Sequence Parallelism）：跨设备复制模型，并沿序列维度分割输入，使每个设备仅处理子序列，如[49]。
Prefill/Decode Separation：针对LLM推理，将预填充阶段与解码阶段分离，使用不同的机器数量和架构以改善延迟和吞吐量，如[50, 51, 52]。

其他相关工作

多头潜在注意力（MLA）：在DeepSeek-V2中引入，通过将多头的键和值压缩到低秩潜在向量中来减少内存带宽开销，如[16]。
分组潜在注意力（GLA）：为解决MLA在张量并行中的问题而提出，通过划分潜在KV缓存和注意力头来减少每个设备的KV缓存大小，但会降低每个注意力头的表示能力，如[20]。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了张量并行潜在注意力（Tensor-Parallel Latent Attention，TPLA）方案来解决这个问题，具体方法如下：

核心思想

分区潜在表示和输入维度：TPLA将潜在表示（latent representation）和每个注意力头的输入维度在多个设备上进行分区。具体来说，潜在向量被分成多个分片（shards），每个设备只处理一个分片，并且每个注意力头的输入也被相应地分割。
独立计算注意力：每个设备独立地在其分片上执行注意力计算，然后通过全归约（all-reduce）操作将结果组合起来。这样，每个设备只需要加载其对应的潜在向量分片，而不是整个潜在向量，从而减少了每个设备的内存占用。
保留完整的潜在表示：与GLA不同，TPLA中的每个注意力头仍然可以利用完整的潜在表示，从而保持了较强的表示能力。

具体实现

RMSNorm 分片：为了在张量并行中正确地执行RMSNorm操作，论文提出了一种基于正交变换的重新参数化方法。通过在RMSNorm之前应用正交变换（如Hadamard变换或PCA），可以确保在设备间分割输入向量后，每个设备上的RMSNorm计算能够近似全局的RMSNorm值。
Softmax 分片：对于Softmax操作，论文同样采用了正交变换来重新参数化权重矩阵。这样可以在设备间分割潜在向量后，通过适当的缩放因子来近似全局的Softmax值。
Prefill-Decode 分离：在LLM推理中，预填充（prefill）阶段是计算密集型的，而解码（decode）阶段是内存带宽密集型的。TPLA在预填充阶段使用MLA以减少计算量，在解码阶段使用TPLA以减少内存流量，从而优化了整个推理过程的性能。

优势

保持表示能力：TPLA允许每个注意力头访问完整的潜在表示，从而保持了与MLA相当的表示能力。
提高推理速度：通过减少每个设备需要加载的KV缓存大小，TPLA提高了在张量并行场景下的推理速度。
无需重新训练：TPLA可以直接加载预训练的MLA模型检查点，无需从头开始训练，大大降低了计算成本。
与现有框架兼容：TPLA可以被视为GLA的一个特殊情况，具有更多的注意力头，因此可以与现有的FlashAttention-3等优化框架兼容。

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TPLA的有效性和性能：

1. 常识推理任务性能评估

数据集：使用了MMLU、ARC（Easy/Challenge）、PIQA、HellaSwag、OpenBookQA（OBQA）和WinoGrande（WG）等六个基准测试。
模型：评估了DeepSeek-V2-Lite、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3、Kimi-K2-Base和LLaMA-2-7B等模型在转换为TPLA后的性能。
结果：
- DeepSeek-V2-Lite：TPLA在WikiText-2上的困惑度（Perplexity）为7.24，与MLA的6.31相比，性能下降较小。经过轻量级对齐后（TPLA (align)），性能进一步提升，困惑度为6.51。
- DeepSeek-V3：TPLA在WikiText-2上的困惑度为4.02，与MLA的3.24相比，性能下降较小。
- Kimi-K2-Base：TPLA在WikiText-2上的困惑度为2.44，与MLA的1.91相比，性能下降较小。
- LLaMA-2-7B：通过TransMLA转换为TPLA后，困惑度为6.74，与MLA的5.47相比，性能下降较小。

2. LongBench长文本任务性能评估

数据集：使用了LongBench基准测试，包含21个任务，涵盖问答、总结和少样本学习等六个类别。
模型：评估了DeepSeek-V2-Lite和DeepSeek-V3在转换为TPLA后的性能。
结果：
- DeepSeek-V2-Lite：TPLA在LongBench上的平均性能为10.98，与MLA的28.90相比，性能下降较大。但通过预填充-解码分离（TPLA (pd sep.)），性能提升至24.44，接近MLA。
- DeepSeek-V3：TPLA在LongBench上的平均性能为44.52，与MLA的58.19相比，性能下降较大。但通过预填充-解码分离（TPLA (pd sep.)），性能提升至56.04，接近MLA。

3. 消融研究

RMSNorm和Softmax的重新参数化方法：
- Hadamard变换：在RMSNorm分片中表现良好，但在Softmax分片中效果不佳。
- PCA：在Softmax分片中表现良好，能够有效减少性能下降。
预填充-解码分离：避免在预填充阶段对RMSNorm和Softmax进行分片，减少了近似误差，提高了性能。

4. 推理速度提升评估

吞吐量（Throughput）：
- 在32K上下文长度下，DeepSeek-V3的TPLA吞吐量是MLA的1.79倍，Kimi-K2的TPLA吞吐量是MLA的1.93倍。
延迟（Latency）：
- 在1K提示长度下，TPLA (pd sep.)的首次生成时间（TTFT）比TPLA快1.4倍。

这些实验结果表明，TPLA在保持模型性能的同时，显著提高了推理效率，特别是在长文本任务和大规模模型中。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中已经提出了一个非常有前景的解决方案TPLA，但仍有一些可以进一步探索和改进的地方：

1. 优化正交变换方法

Hadamard变换的改进：虽然Hadamard变换在RMSNorm分片中表现良好，但在Softmax分片中效果不佳。可以探索优化的Hadamard矩阵，例如通过维度排列来最小化分片间的差异。
PCA的局限性：PCA在分片数量增加时可能无法保持有效性。可以研究其他正交变换方法，如随机正交矩阵或优化的正交矩阵，以提高TPLA在多分片场景下的性能。

2. 训练策略

从头开始训练TPLA：虽然TPLA可以直接加载MLA预训练模型，但从头开始训练TPLA模型可能会进一步提高性能。可以探索有效的训练策略，以减少训练成本并提高模型的表示能力。
混合训练策略：结合MLA和TPLA的优点，设计一种混合训练策略，例如在训练阶段使用MLA，然后在推理阶段转换为TPLA。

3. 扩展到更多模型和任务

其他模型架构：将TPLA应用于其他大规模语言模型，如GPT系列、PaLM等，验证其在不同架构中的适用性和性能。
多语言模型：探索TPLA在多语言模型中的应用，特别是在处理长文本和多语言任务时的性能表现。
多任务学习：在多任务学习场景中应用TPLA，评估其在不同任务间的迁移能力和性能。

4. 硬件优化

特定硬件加速：针对特定的硬件平台（如NVIDIA H100、AMD MI300等）优化TPLA的实现，进一步提高推理效率。
分布式训练优化：探索在分布式训练环境中应用TPLA，特别是在大规模分布式训练中的效率和性能。

5. 理论分析和改进

数学理论基础：进一步研究TPLA的数学理论基础，探索更优的分片和组合策略，以减少近似误差。
动态调整策略：设计动态调整策略，根据输入数据的特性动态调整分片数量和正交变换方法，以适应不同的推理场景。

6. 应用扩展

实时推理：在实时推理场景中应用TPLA，评估其在低延迟要求下的性能表现。
边缘设备：将TPLA应用于边缘设备，探索其在资源受限环境中的适用性和优化策略。

这些方向不仅可以进一步提升TPLA的性能和适用性，还可以为大规模语言模型的高效部署和推理提供更多的可能性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文提出了一种名为张量并行潜在注意力（Tensor-Parallel Latent Attention，TPLA）的方案，旨在解决大规模语言模型（LLMs）在张量并行（Tensor Parallelism，TP）场景下，如何在保持键值（Key-Value，KV）缓存压缩效率的同时提高解码效率的问题。TPLA通过在多个设备上分区潜在表示和每个注意力头的输入维度，独立计算每个分片的注意力，并通过全归约操作组合结果，从而在减少每个设备的KV缓存大小的同时，保留了完整的潜在表示，保持了较强的表示能力。论文还提出了基于正交变换（如Hadamard变换和PCA）的重新参数化方法，以减少因分片引起的性能下降，并通过预填充-解码分离技术进一步优化性能。实验表明，TPLA在保持模型性能的同时，显著提高了推理效率，特别是在长文本任务和大规模模型中。

背景知识

KV缓存压缩：通过压缩KV对来减少内存占用，如MLA通过将KV对压缩到低秩潜在向量中来减少内存带宽开销。
张量并行：通过在多个设备上分割大型张量来解决内存和计算限制，但MLA在张量并行场景下会失去其内存节省优势。
GLA：通过分组潜在KV缓存和注意力头来减少每个设备的KV缓存大小，但会降低每个注意力头的表示能力，并且需要从头开始训练。

研究方法

TPLA的核心思想：
- 分区潜在表示和输入维度，每个设备只处理一个分片。
- 独立计算每个分片的注意力，然后通过全归约操作组合结果。
- 每个注意力头仍然可以访问完整的潜在表示，保持较强的表示能力。
RMSNorm分片：
- 使用正交变换（如Hadamard变换或PCA）重新参数化RMSNorm操作，确保在设备间分割输入向量后，每个设备上的RMSNorm计算能够近似全局的RMSNorm值。
Softmax分片：
- 使用正交变换重新参数化权重矩阵，确保在设备间分割潜在向量后，通过适当的缩放因子来近似全局的Softmax值。
预填充-解码分离：
- 在预填充阶段使用MLA以减少计算量，在解码阶段使用TPLA以减少内存流量，从而优化整个推理过程的性能。

实验结果

常识推理任务：
- 在多个基准测试（如MMLU、ARC、PIQA等）上，TPLA在直接加载MLA预训练模型后，性能下降较小。经过轻量级对齐后，性能进一步提升，接近MLA。
LongBench长文本任务：
- 在LongBench基准测试中，TPLA在长文本任务上的性能下降较大，但通过预填充-解码分离技术，性能显著提升，接近MLA。
推理速度提升：
- 在32K上下文长度下，DeepSeek-V3的TPLA吞吐量是MLA的1.79倍，Kimi-K2的TPLA吞吐量是MLA的1.93倍。
- 在1K提示长度下，TPLA (pd sep.)的首次生成时间（TTFT）比TPLA快1.4倍。

关键结论

TPLA在保持模型性能的同时，显著提高了推理效率，特别是在长文本任务和大规模模型中。
通过重新参数化技术和预填充-解码分离技术，TPLA能够有效地减少因转换注意力机制而引起的性能下降。
TPLA可以直接加载MLA预训练模型，无需从头开始训练，大大降低了计算成本。
TPLA与现有的优化框架（如FlashAttention-3）兼容，具有良好的扩展性和实用性。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: Xiaojuan Tang,Fanxu Meng,Pingzhi Tang,Yuxuan Wang,Di Yin,Xing Sun,Muhan Zhang

Categories: cs.LG,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.15881.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.15881

Arxiv ID: 2508.15881

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.15881

Published: 2025-08-21T15:25:40Z

Updated: 2025-08-21T15:25:40.000Z

12. Distilled-3DGS:Distilled 3D Gaussian Splatting

3D Gaussian Splatting (3DGS) has exhibited remarkable efficacy in novel view synthesis (NVS). However, it suffers from a significant drawback: achieving high-fidelity rendering typically necessitates a large number of 3D Gaussians, resulting in substantial memory consumption and storage requirements. To address this challenge, we propose the first knowledge distillation framework for 3DGS, featuring various teacher models, including vanilla 3DGS, noise-augmented variants, and dropout-regularized versions. The outputs of these teachers are aggregated to guide the optimization of a lightweight student model. To distill the hidden geometric structure, we propose a structural similarity loss to boost the consistency of spatial geometric distributions between the student and teacher model. Through comprehensive quantitative and qualitative evaluations across diverse datasets, the proposed Distilled-3DGS, a simple yet effective framework without bells and whistles, achieves promising rendering results in both rendering quality and storage efficiency compared to state-of-the-art methods. Project page: https://distilled3dgs.github.io . Code: https://github.com/lt-xiang/Distilled-3DGS .

中文摘要

3D高斯散布（3DGS）在新视图合成（NVS）中表现出了显著的有效性。然而，它有一个显著的缺点：实现高保真渲染通常需要大量的3D高斯，从而导致大量的内存消耗和存储需求。为了解决这个挑战，我们提出了首个针对3DGS的知识蒸馏框架，该框架具有多种教师模型，包括普通3DGS、噪声增强变体和dropout正则化版本。这些教师的输出被聚合，以指导轻量级学生模型的优化。为了蒸馏隐藏的几何结构，我们提出了一种结构相似性损失，以提高学生模型和教师模型之间空间几何分布的一致性。通过在不同数据集上进行全面的定量和定性评估，所提出的Distilled-3DGS是一个简单而有效的框架，没有多余的设计，相比最先进的方法在渲染质量和存储效率上都取得了令人满意的渲染结果。项目页面：https://distilled3dgs.github.io 。代码：https://github.com/lt-xiang/Distilled-3DGS 。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决3D Gaussian Splatting (3DGS)在高质量视图合成（Novel View Synthesis, NVS）中的存储效率和渲染质量之间的权衡问题。具体来说，3DGS在实现高保真度渲染时通常需要大量的3D高斯分布，这导致了显著的内存消耗和存储需求，限制了其在计算资源受限的平台和设备上的应用。为了克服这一挑战，论文提出了一个基于知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的框架，旨在通过从多个复杂的教师模型中提取知识，优化一个轻量级的学生模型，从而在保持渲染质量的同时显著减少所需的3D高斯分布数量。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

3D表示方法

Radiance Fields：特别是Neural Radiance Fields (NeRFs)，通过学习3D场景的神经体积表示来实现高保真度图像合成。后续工作主要集中在提高NeRF的渲染质量和加速渲染效率。
- Plenoxels：通过优化稀疏体素网格来提高NeRF的效率，去除对MLP的需求。
- Instant NGP：使用哈希网格编码来提升表达性。
3D Gaussian Splatting (3DGS)：通过显式地使用数百万个各向异性的高斯分布来表示3D场景，并利用可微分光栅化实现实时、逼真的视图合成。然而，3DGS在过拟合场景时会产生许多冗余的高斯分布，降低了渲染效率并大幅增加了内存使用。针对这些问题，后续方法尝试基于手工制作的重要性标准来修剪冗余的高斯分布：
- Mini-Splatting：通过模糊分割、深度重初始化和随机采样解决重叠和重建伪影问题。
- Radsplatting：通过应用最大算子从射线贡献中推导重要性分数来增强鲁棒性。
- Taming-3DGS：利用像素显著性和梯度信息进行选择性加密集。
- LP-3DGS：利用学习到的二进制掩码进行高效的高斯修剪。
- Scaffold-GS：提出了一种结构化的双层层次化场景表示，以更好地调节3D高斯原语的分布。

知识蒸馏方法

知识蒸馏（KD）：将大型教师模型的知识转移到紧凑的学生模型中。最初用于模型压缩，后来扩展到模仿中间表示。KD已应用于多种任务，包括检测、分割和生成。为了克服单教师KD的局限性，提出了多教师蒸馏（MKD）以聚合多个教师的多样化知识。虽然早期方法为教师分配相等权重，但最近的方法采用了自适应策略，例如基于熵的加权（EB-KD）和基于置信度的蒸馏（CA-MKD）。MMKD进一步引入元学习来联合蒸馏特征和logits。这些方法通常依赖于CNNs进行结构化特征空间，便于通过软标签或中间监督进行有效对齐。然而，将KD扩展到3DGS带来了新挑战，因为3DGS使用由可变数量的离散高斯原语组成的显式且无结构的表示。这些原语是无序的、依赖于场景的，并且缺乏共享的潜在空间，使得直接对齐教师和学生元素变得不可行。因此，必须从根本上重新思考现有的KD策略以适应3DGS的独特属性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一个基于知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的框架，名为Distilled-3DGS，用于解决3D Gaussian Splatting (3DGS)在高质量视图合成中的存储效率和渲染质量之间的权衡问题。以下是该框架的主要解决方法：

1. 多教师训练（Multi-Teacher Training）

为了提供更丰富的监督信号并增强教师模型的鲁棒性和泛化能力，论文训练了多个具有不同策略的3DGS模型作为教师模型：

标准教师模型（Standard Teacher Model, (G_{std})）：使用标准的3DGS训练方法，优化高斯参数以最小化与训练图像的光度误差。
随机扰动教师模型（Perturbation-based Teacher Model, (G_{perb})）：在训练过程中对高斯参数添加随机噪声，增强模型对输入变化的鲁棒性。
随机丢弃教师模型（Dropout-based Teacher Model, (G_{drop})）：在训练过程中随机丢弃部分高斯原语，鼓励模型学习更分布式的场景表示，提高泛化能力。

2. 学生模型训练（Student Model Training）

学生模型通过以下方式从教师模型中学习：

伪标签生成（Pseudo Label Generation）：通过聚合多个教师模型的输出来生成伪图像，作为学生模型的监督目标。
传统知识蒸馏（Conventional Knowledge Distillation）：学生模型的训练目标是使其渲染输出与伪图像尽可能相似，采用光度损失函数来衡量这种相似性。
空间分布蒸馏（Spatial Distribution Distillation）：为了使学生模型学习到与教师模型相似的空间几何分布，论文提出了一种基于体素直方图的结构相似性损失。通过将3D空间划分为规则的体素网格，并计算每个体素中的点数，生成高维的体素占用直方图。然后，通过计算教师和学生模型的体素占用直方图之间的余弦相似度来衡量它们的空间分布一致性。

3. 空间分布蒸馏策略

为了使学生模型能够学习到与教师模型相似的空间几何分布，论文提出了一种基于体素直方图的结构相似性损失。具体步骤如下：

确定共同的3D边界框：包含教师和学生模型的所有点。
划分体素网格：将边界框划分为规则的体素网格，例如128×128×128。
计算体素占用直方图：统计每个体素中的点数，生成教师和学生模型的体素占用直方图。
归一化和相似度计算：将体素占用直方图归一化为概率分布，然后计算它们之间的余弦相似度作为损失函数。

4. 实验验证

论文通过在多个真实世界数据集（如Mip-NeRF 360、Tanks & Temples和Deep Blending）上进行广泛的实验，验证了Distilled-3DGS在渲染质量和存储效率方面的优势。实验结果表明，Distilled-3DGS能够在显著减少高斯分布数量的同时，保持与标准3DGS相当甚至更好的渲染质量。

5. 贡献总结

论文的主要贡献包括：

提出了第一个基于知识蒸馏的3DGS框架Distilled-3DGS，利用多教师知识先验来优化3DGS，提升渲染质量和存储效率。
提出了一种空间分布一致性蒸馏方法，使学生模型能够从教师模型中学习相似的几何结构分布。
通过在多个真实世界数据集上的实验，证明了Distilled-3DGS在渲染质量和效率方面相较于现有方法的优越性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 数据集

实验使用了以下三个广泛使用的数据集：

LLFF：包含8个具有前向相机的场景。
Mip-NeRF 360：包含9个不同的场景，包括广阔的户外场景和复杂的室内设置。
Tanks & Temples (T&T)：包含两个场景，用于评估模型在复杂场景中的表现。

2. 评估指标

为了评估视图合成质量，论文采用了以下几种广泛使用的定量指标：

峰值信噪比（PSNR）：衡量像素级别的保真度。
结构相似性指数度量（SSIM）：衡量结构的一致性。
学习感知图像补丁相似性（LPIPS）：反映更符合人类视觉质量评估的指标。
高斯分布数量（#G）：衡量存储效率。

3. 与现有方法的比较

论文将Distilled-3DGS与多种现有方法进行了比较，包括基于NeRF的方法和基于3DGS的方法。具体比较结果如下表所示：

数据集

方法

PSNR↑

SSIM↑

LPIPS↓

G(10^6)↓

Mip-NeRF 360

Plenoxels (CVPR’22)

23.08

0.626

0.463

21.08

Mip-NeRF 360

INGP-Big (SIGGRAPH’22)

25.59

0.699

0.331

21.92

Mip-NeRF 360

Mip-NeRF360 (CVPR’22)

27.69

0.792

0.237

22.22

Mip-NeRF 360

3D-GS (TOG’23)

27.26

0.815

0.214

3.5

Mip-NeRF 360

3D-GS*

27.39

0.819

0.219

3.43

Mip-NeRF 360

ScaffoldGS (CVPR’24)

27.60

0.812

0.222

0.6

Mip-NeRF 360

CompactGaussian (CVPR’24)

27.08

0.798

0.247

1.388

Mip-NeRF 360

LP-3DGS (NIPS’24)

27.47

0.812

0.227

1.959

Mip-NeRF 360

MiniSplatting (CVPR’24)

27.25

0.820

0.217

0.5

Mip-NeRF 360

EAGLES(ECCV’24)

27.20

0.809

0.232

1.3

Mip-NeRF 360

Taming 3DGS(SIGGRAPH Asia’24)

27.71

0.820

0.207

0.63

Mip-NeRF 360

Ours

27.81

0.827

0.202

0.49

Tanks & Temples

Plenoxels (CVPR’22)

23.14

0.841

0.183

2.0

Tanks & Temples

INGP-Big (SIGGRAPH’22)

23.61

0.849

0.180

1.84

Tanks & Temples

Mip-NeRF360 (CVPR’22)

23.95

0.837

0.201

0.29

Tanks & Temples

3D-GS (TOG’23)

23.14

0.841

0.183

2.0

Tanks & Temples

3D-GS*

23.61

0.849

0.180

1.84

Tanks & Temples

ScaffoldGS (CVPR’24)

24.08

0.854

0.165

0.6

Tanks & Temples

CompactGaussian (CVPR’24)

23.32

0.831

0.201

0.836

Tanks & Temples

LP-3DGS (NIPS’24)

23.60

0.842

0.188

1.244

Tanks & Temples

MiniSplatting (CVPR’24)

23.21

0.836

0.203

0.32

Tanks & Temples

EAGLES(ECCV’24)

23.26

0.837

0.201

0.7

Tanks & Temples

Taming 3DGS(SIGGRAPH Asia’24)

23.95

0.837

0.201

0.29

Tanks & Temples

Ours

23.76

0.845

0.179

0.25

Deep Blending

Plenoxels (CVPR’22)

29.41

0.903

0.243

3.2

Deep Blending

INGP-Big (SIGGRAPH’22)

29.55

0.912

0.241

3.24

Deep Blending

Mip-NeRF360 (CVPR’22)

29.40

0.901

0.245

29.40

Deep Blending

3D-GS (TOG’23)

29.41

0.903

0.243

3.2

Deep Blending

3D-GS*

29.55

0.912

0.241

3.24

Deep Blending

ScaffoldGS (CVPR’24)

30.25

0.907

0.245

0.40

Deep Blending

CompactGaussian (CVPR’24)

29.79

0.901

0.258

1.06

Deep Blending

LP-3DGS (NIPS’24)

29.78

0.907

0.245

0.80

Deep Blending

MiniSplatting (CVPR’24)

29.98

0.908

0.253

0.40

Deep Blending

EAGLES(ECCV’24)

29.86

0.910

0.246

1.20

Deep Blending

Taming 3DGS(SIGGRAPH Asia’24)

29.82

0.904

0.237

0.27

Deep Blending

Ours

29.87

0.916

0.251

0.33

4. 消融研究

为了研究框架中每个组件的贡献，论文进行了以下消融实验：

教师模型数量的影响：通过逐步移除扰动和丢弃教师模型，验证了每个教师模型对最终性能的贡献。
空间分布蒸馏的影响：验证了空间分布蒸馏在提升渲染质量方面的重要性。
体素网格大小的影响：研究了不同体素网格大小对性能的影响。
高斯分布数量的影响：在Mip-NeRF 360的Room场景中，评估了不同高斯分布数量对模型性能的影响。
不同教师模型的影响：分析了不同教师模型组合对学生模型性能的影响。

5. 每个场景的详细结果

论文还提供了在Mip-NeRF 360、Tanks & Temples和Deep Blending数据集上每个场景的详细结果，以进一步评估模型的性能。

6. 可视化比较

论文还提供了可视化比较，展示了Distilled-3DGS与其他方法（如Taming-3DGS、Mini-Splatting和标准3DGS）在细节保留方面的差异。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管Distilled-3DGS在3D Gaussian Splatting（3DGS）的存储效率和渲染质量方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 端到端的蒸馏流程

目前的Distilled-3DGS框架需要预先训练多个教师模型，这增加了训练时间和计算资源的需求。未来可以探索端到端的蒸馏流程，直接从原始数据中同时训练教师和学生模型，减少预训练步骤，提高效率。

2. 自适应高斯参数修剪策略

当前的方法在学生模型中使用固定数量的高斯分布，这可能不是最优的。可以研究自适应的高斯参数修剪策略，根据场景的复杂度动态调整高斯分布的数量，以进一步提高存储效率和渲染质量。

3. 多尺度蒸馏

Distilled-3DGS目前主要关注单尺度的高斯分布。可以探索多尺度蒸馏方法，通过在不同尺度上提取和传递知识，进一步提升学生模型的泛化能力和细节保留能力。

4. 结合其他3D表示方法

虽然Distilled-3DGS专注于3DGS，但可以探索将其与其他3D表示方法（如NeRF、Plenoxels等）结合，以充分利用不同方法的优势，进一步提升视图合成的质量和效率。

5. 实时渲染优化

尽管Distilled-3DGS已经显著减少了高斯分布的数量，但在实时渲染场景中，进一步优化渲染速度和内存占用仍然是一个重要的研究方向。可以探索硬件加速和优化算法，以实现更高效的实时渲染。

6. 跨场景泛化能力

当前的Distilled-3DGS主要在特定数据集上进行了验证。可以进一步研究其在更多类型场景（如动态场景、复杂光照条件等）中的泛化能力，以验证其在更广泛应用场景中的有效性。

7. 多视图一致性优化

在多视图合成任务中，保持不同视图之间的一致性是一个关键问题。可以研究如何通过蒸馏方法进一步优化多视图一致性，提高学生模型在多视图合成任务中的表现。

8. 结合深度学习和传统图形学方法

Distilled-3DGS目前主要基于深度学习方法。可以探索将深度学习方法与传统图形学方法（如光线追踪、光栅化等）结合，以充分利用两者的优点，进一步提升视图合成的质量和效率。

9. 用户交互和自定义

在实际应用中，用户可能需要对生成的视图进行交互式编辑和自定义。可以研究如何使Distilled-3DGS支持用户交互，例如通过添加或删除高斯分布来调整场景的细节。

10. 可扩展性和可扩展性

目前的Distilled-3DGS框架在处理大规模场景时可能会面临挑战。可以研究如何扩展该框架以处理大规模场景，例如通过分块处理、分布式计算等方法，以提高其在大规模场景中的适用性。

这些方向不仅可以进一步提升Distilled-3DGS的性能和效率，还可以拓展其在不同应用场景中的适用性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了Distilled-3DGS，这是一个针对3D Gaussian Splatting（3DGS）的新型知识蒸馏框架，旨在解决3DGS在高质量视图合成（Novel View Synthesis, NVS）中面临的存储效率和渲染质量之间的权衡问题。3DGS虽然在视图合成中表现出色，但需要大量的3D高斯分布来实现高保真度渲染，这导致了显著的内存消耗和存储需求。Distilled-3DGS通过从多个复杂的教师模型中提取知识，优化一个轻量级的学生模型，从而在保持渲染质量的同时显著减少所需的3D高斯分布数量。

研究背景与动机

3D表示方法：3DGS通过显式地使用数百万个各向异性的高斯分布来表示3D场景，并利用可微分光栅化实现实时、逼真的视图合成。然而，3DGS在过拟合场景时会产生许多冗余的高斯分布，降低了渲染效率并大幅增加了内存使用。
知识蒸馏方法：知识蒸馏（KD）是一种有效的模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识转移到紧凑的学生模型中，提升学生模型的性能。然而，将KD应用于3DGS面临独特挑战，因为3DGS使用由可变数量的离散高斯原语组成的显式且无结构的表示。

方法

1. 多教师训练（Multi-Teacher Training）

标准教师模型（Standard Teacher Model, (G_{std})）：使用标准的3DGS训练方法，优化高斯参数以最小化与训练图像的光度误差。
随机扰动教师模型（Perturbation-based Teacher Model, (G_{perb})）：在训练过程中对高斯参数添加随机噪声，增强模型对输入变化的鲁棒性。
随机丢弃教师模型（Dropout-based Teacher Model, (G_{drop})）：在训练过程中随机丢弃部分高斯原语，鼓励模型学习更分布式的场景表示，提高泛化能力。

2. 学生模型训练（Student Model Training）

伪标签生成（Pseudo Label Generation）：通过聚合多个教师模型的输出来生成伪图像，作为学生模型的监督目标。
传统知识蒸馏（Conventional Knowledge Distillation）：学生模型的训练目标是使其渲染输出与伪图像尽可能相似，采用光度损失函数来衡量这种相似性。
空间分布蒸馏（Spatial Distribution Distillation）：为了使学生模型学习到与教师模型相似的空间几何分布，论文提出了一种基于体素直方图的结构相似性损失。通过将3D空间划分为规则的体素网格，并计算每个体素中的点数，生成高维的体素占用直方图。然后，通过计算教师和学生模型的体素占用直方图之间的余弦相似度来衡量它们的空间分布一致性。

实验

1. 数据集

LLFF：包含8个具有前向相机的场景。
Mip-NeRF 360：包含9个不同的场景，包括广阔的户外场景和复杂的室内设置。
Tanks & Temples (T&T)：包含两个场景，用于评估模型在复杂场景中的表现。

2. 评估指标

峰值信噪比（PSNR）：衡量像素级别的保真度。
结构相似性指数度量（SSIM）：衡量结构的一致性。
学习感知图像补丁相似性（LPIPS）：反映更符合人类视觉质量评估的指标。
高斯分布数量（#G）：衡量存储效率。

3. 与现有方法的比较

Distilled-3DGS在多个数据集上的表现优于现有的基于NeRF和3DGS的方法。具体结果如下表所示：

数据集

方法

PSNR↑

SSIM↑

LPIPS↓

G(10^6)↓

Mip-NeRF 360

Ours

27.81

0.827

0.202

0.49

Tanks & Temples

Ours

23.76

0.845

0.179

0.25

Deep Blending

Ours

29.87

0.916

0.251

0.33

4. 消融研究

教师模型数量的影响：通过逐步移除扰动和丢弃教师模型，验证了每个教师模型对最终性能的贡献。
空间分布蒸馏的影响：验证了空间分布蒸馏在提升渲染质量方面的重要性。
体素网格大小的影响：研究了不同体素网格大小对性能的影响。
高斯分布数量的影响：在Mip-NeRF 360的Room场景中，评估了不同高斯分布数量对模型性能的影响。
不同教师模型的影响：分析了不同教师模型组合对学生模型性能的影响。

结论

Distilled-3DGS通过从多个教师模型中提取知识，优化了一个轻量级的学生模型，显著减少了所需的3D高斯分布数量，同时保持了高质量的视图合成。该方法在多个真实世界数据集上表现出色，证明了其在存储效率和渲染质量方面的优势。未来的工作可以探索端到端的蒸馏流程、自适应高斯参数修剪策略、多尺度蒸馏等方向，以进一步提升Distilled-3DGS的性能和效率。

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: Lintao Xiang,Xinkai Chen,Jianhuang Lai,Guangcong Wang

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14037.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.14037

Arxiv ID: 2508.14037

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14037

Published: 2025-08-19T17:59:26Z

Updated: 2025-08-19T17:59:26.000Z

13. Sketch3DVE: Sketch-based 3D-Aware Scene Video Editing

Recent video editing methods achieve attractive results in style transfer or appearance modification. However, editing the structural content of 3D scenes in videos remains challenging, particularly when dealing with significant viewpoint changes, such as large camera rotations or zooms. Key challenges include generating novel view content that remains consistent with the original video, preserving unedited regions, and translating sparse 2D inputs into realistic 3D video outputs. To address these issues, we propose Sketch3DVE, a sketch-based 3D-aware video editing method to enable detailed local manipulation of videos with significant viewpoint changes. To solve the challenge posed by sparse inputs, we employ image editing methods to generate edited results for the first frame, which are then propagated to the remaining frames of the video. We utilize sketching as an interaction tool for precise geometry control, while other mask-based image editing methods are also supported. To handle viewpoint changes, we perform a detailed analysis and manipulation of the 3D information in the video. Specifically, we utilize a dense stereo method to estimate a point cloud and the camera parameters of the input video. We then propose a point cloud editing approach that uses depth maps to represent the 3D geometry of newly edited components, aligning them effectively with the original 3D scene. To seamlessly merge the newly edited content with the original video while preserving the features of unedited regions, we introduce a 3D-aware mask propagation strategy and employ a video diffusion model to produce realistic edited videos. Extensive experiments demonstrate the superiority of Sketch3DVE in video editing. Homepage and code: http://http://geometrylearning.com/Sketch3DVE/

中文摘要

近期的视频编辑方法在风格迁移或外观修改方面取得了令人满意的结果。然而，在视频中编辑3D场景的结构内容仍然是一个挑战，特别是在处理重大视角变化时，例如大的相机旋转或缩放。主要挑战包括生成与原始视频一致的新视图内容，保持未编辑区域的完整性，并将稀疏的2D输入转换为逼真的3D视频输出。为了解决这些问题，我们提出了Sketch3DVE，一种基于草图的3D感知视频编辑方法，以便在显著视角变化的情况下实现视频的详细局部操作。为了解决稀疏输入带来的挑战，我们采用图像编辑方法生成第一帧的编辑结果，并将其传播到视频的其余帧。我们利用草图作为精确几何控制的交互工具，同时也支持其他基于掩模的图像编辑方法。为了处理视角变化，我们对视频中的3D信息进行详细分析和操作。具体而言，我们使用密集立体方法来估计输入视频的点云和相机参数。然后，我们提出了一种点云编辑方法，利用深度图表示新编辑组件的3D几何形状，使其有效对齐原始3D场景。为了无缝合并新编辑的内容与原始视频，同时保持未编辑区域的特征，我们引入了一种3D感知的掩模传播策略，并采用视频扩散模型生成逼真的编辑视频。大量实验表明，Sketch3DVE在视频编辑方面具有优越性。主页和代码：http://geometrylearning.com/Sketch3DVE/

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一种名为 Sketch3DVE 的方法，旨在解决在具有显著视角变化的视频中进行结构内容编辑的挑战。具体来说，该方法试图解决以下几个关键问题：

稀疏输入的挑战：视频编辑通常需要从稀疏的二维输入（例如手绘草图或掩码）生成详细的三维内容。这需要将二维编辑操作有效地映射到三维空间中，并确保新内容与原始场景的一致性。
视角变化的处理：当视频中存在显著的视角变化（如大范围的相机旋转或缩放）时，如何生成与原始视频视角一致的新内容是一个关键问题。这需要对视频中的三维信息进行详细的分析和操作。
未编辑区域的保护：在编辑视频时，需要准确识别和保护未编辑的区域，以确保这些区域的原始特征不被改变。这需要一种有效的策略来跟踪和传播编辑区域的掩码。
生成逼真的编辑结果：最终目标是生成高质量、逼真的编辑视频，这需要一种能够处理复杂三维结构和视角变化的视频生成模型。

为了解决这些问题，Sketch3DVE 提出了一种结合草图交互、三维点云编辑和视频扩散模型的方法，能够实现对视频中场景的详细局部操作，同时保持与原始视频的一致性和连贯性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 本文与以下三个领域的相关研究紧密相关：可控视角的视频生成、深度视频编辑和基于草图的内容编辑。以下是这些领域的关键相关研究：

可控视角的视频生成

隐式相机参数插入方法：
- Wang et al. 2024b：通过影响视频生成模型中的时间注意力机制来插入相机特征。
- Bahmani et al. 2024：将相机参数转换为 Plücker 嵌入，并添加条件网络以实现相机控制。
- He et al. 2024：提出 CameraCtrl，通过将相机参数插入预训练的视频扩散模型中，实现对文本到视频生成的相机控制。
- Xu et al. 2024：利用视极线注意力机制增强相机控制性能。
- Sun et al. 2024a：采用 LoRa 微调技术，进一步提升相机控制效果。
- Bai et al. 2024：使用多视图数据集进行训练，以提高相机控制的性能。
显式方法：
- Hou et al. 2024：提出训练无关的去噪重采样方法，将点云渲染转换为视频。
- Yu et al. 2024：对视频扩散模型进行微调，以实现从点云渲染到视频的转换。
- Gu et al. 2025：利用 3D 跟踪视频作为条件，进行动态内容合成。
- Wang et al. 2025：使用 3D 边界框渲染深度图，为动态内容合成提供条件。

深度视频编辑

早期工作：
- Jamriska et al. 2019：在面部视频编辑方面取得有效成果。
- Kasten et al. 2021：实现了分层编辑传播。
- Liu et al. 2022：提出 DeepFaceVideoEditing，基于草图的深度面部视频编辑方法。
- Ruder et al. 2018：在风格迁移方面取得进展。
- Tzaban et al. 2022：在视频编辑领域进行了相关研究。
扩散模型时代：
- Ceylan et al. 2023：将图像扩散模型扩展到视频编辑，强调时间连贯性。
- Liu et al. 2024e：提出 Video-P2P，利用交叉注意力控制进行视频编辑。
- Ouyang et al. 2024b：提出 CoDeF，通过内容变形场实现时间一致的视频处理。
- Qi et al. 2023：提出 FateZero，利用注意力融合技术实现零样本文本基础视频编辑。
- Wang et al. 2023：提出 AVID，将视频编辑视为草图引导的修复任务，实现基于文本的编辑。
- Zhang et al. 2024c：提出 AnyV2V，一种无需训练的框架，通过合并输入视频的注意力特征与编辑结果进行视频编辑。
- Ouyang et al. 2024a：提出 I2VEdit，通过在时间层上使用 LoRa 进行微调，提取运动信息，生成一致的输出，但在对象插入方面存在挑战。
- Mou et al. 2024a：提出 ReVideo，通过添加 2D 轨迹输入来解决对象插入问题。

基于草图的内容编辑

图像生成：
- Chen et al. 2020：提出 DeepFaceDrawing，基于草图的深度人脸图像生成方法。
- Gao et al. 2020：在草图到图像生成方面进行了相关研究。
- Isola et al. 2017：提出 Pix2Pix，实现图像到图像的翻译。
- Ma et al. 2024：在草图到图像生成领域取得进展。
- Mou et al. 2024b：提出 VidSketch，基于草图的视频生成方法。
- Xie et al. 2024b：在草图到图像生成方面进行了相关研究。
- Zhang et al. 2023：提出一种基于草图的图像生成方法。
- Zhu et al. 2017：提出 CycleGAN，实现无配对的图像到图像翻译。
视频生成：
- Huang et al. 2024：提出 LVCD，基于参考的线稿视频着色方法。
- Jiang et al. 2025：提出 VidSketch，基于草图的视频生成方法。
- Li et al. 2022：在草图到视频生成领域进行了相关研究。
- Xing et al. 2024：提出一种基于草图的视频生成方法。
3D 生成：
- Brodt and Bessmeltsev 2022：提出 Sketch2Pose，从位图草图估计 3D 角色姿态。
- Gao et al. 2024：提出一种基于草图的 3D 重建方法。
- Han et al. 2017：提出 DeepSketch2Face，基于草图的 3D 人脸建模方法。
- Sun et al. 2024b：在草图到 3D 生成领域进行了相关研究。
- Wang et al. 2014：提出一种基于草图的 3D 生成方法。
- Zheng et al. 2024c, 2023：在草图到 3D 生成方面进行了相关研究。
图像编辑：
- Jo and Park 2019：提出 SC-FEGAN，基于用户草图和颜色的面部编辑生成对抗网络。
- Liu et al. 2024d：提出 MagicQuill，一种智能交互式图像编辑系统。
- Portenier et al. 2018：提出 Faceshop，基于深度学习的草图人脸图像编辑方法。
- Yu et al. 2019：提出一种基于草图的图像修复方法。
- Zeng et al. 2022：提出 SketchEdit，基于局部草图的图像编辑方法。
视频编辑：
- Weng et al. 2024：提出 VIRES，基于序列 ControlNet 的草图引导视频编辑方法，但需要为所有帧提供草图和掩码。
- Zhang et al. 2025：提出 FramePainter，利用视频模型实现基于草图/拖动的图像编辑。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决具有显著视角变化的视频中结构内容编辑的问题：

1. 图像编辑模型

MagicQuill：使用 MagicQuill [Liu et al. 2024d] 生成第一帧的编辑结果。MagicQuill 是一个基于草图的图像编辑模型，能够根据输入的草图、掩码和文本提示生成逼真的编辑图像。它基于 Stable Diffusion [Rombach et al. 2022]，并添加了 ControlNet [Zhang et al. 2023] 和一个修复用的 U-Net [Ju et al. 2024]，以实现有效的编辑并保留未编辑区域的特征。

2. 三维信息提取

点云和相机参数提取：使用 DUSt3R [Wang et al. 2024a] 从输入视频中提取点云和相机参数。DUSt3R 是一种密集立体模型，能够预测同一相机坐标系下的点图，并通过全局点图对齐获得完整的三维信息。

3. 深度引导的点云编辑

深度图生成：通过 3D 投影生成第一帧的深度图，然后使用编辑后的图像生成新的深度图。通过最小化未编辑区域的像素距离，计算出对齐系数（平移和缩放），将编辑后的深度图对齐到原始场景中。
点云更新：利用对齐后的深度图，通过反投影生成编辑后的点云。这确保了编辑区域与原始场景的几何一致性。

4. 三维掩码传播

三维掩码构建：基于编辑后的深度图，构建一个三维掩码模型。该模型由顶部表面、底部表面和侧面组成。顶部表面通过合并编辑前后的几何信息生成，底部表面使用统一的深度值构建，侧面连接前后表面的轮廓。
掩码渲染：将三维掩码模型渲染到每一帧中，生成一系列二维掩码，用于在视频编辑中标识编辑区域。

5. 视频扩散模型

条件输入：将编辑后的点云渲染结果、原始视频（编辑区域被掩码覆盖）和编辑后的图像作为条件输入到视频扩散模型中。这些条件输入帮助模型理解编辑内容与原始视频之间的关系，从而实现无缝融合。
模型训练：使用自监督训练策略，通过创建包含输入帧、点云渲染图像和随机生成的二维掩码的配对数据来训练视频扩散模型。模型通过扩散过程学习生成逼真的编辑视频。

6. 实验验证

定性结果：展示了多种编辑操作（如对象插入、替换、移除和组件修改）的结果，证明了方法在处理具有显著视角变化的视频时的有效性。
定量比较：通过自动评估指标（如 CLIP 相似度和 PSNR）与现有方法进行比较，验证了方法在保持未编辑区域特征和时间连贯性方面的优越性。
消融研究：通过移除关键组件（如深度图、掩码和点云渲染）进行实验，证明了这些组件在生成高质量编辑结果中的必要性。
用户研究：邀请用户对不同方法的结果进行评分，结果表明该方法在所有标准上均优于现有方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证所提出方法的有效性：

1. 定性结果

编辑操作展示：展示了多种编辑操作的结果，包括对象插入、替换、移除和组件修改等。这些结果表明，该方法能够在具有显著视角变化的视频中生成逼真的编辑内容，同时保留未编辑区域的原始特征。
多样化场景：展示了该方法在不同场景（包括室内和室外场景）中的应用，证明了其在多样化场景中的适用性。

2. 定量比较

自动评估指标：
- CLIP 相似度：用于评估视频中连续帧之间的时间连贯性。该方法在 CLIP 相似度上优于现有方法，表明其生成的视频在时间上更加连贯。
- PSNR（峰值信噪比）：用于评估编辑后视频与原始视频在未编辑区域的相似度。该方法在 PSNR 上显著优于现有方法，表明其能够更好地保留未编辑区域的原始特征。
比较方法：
- AnyV2V [Ku et al. 2024]：一种无需训练的视频编辑方法，通过合并原始视频的特征与编辑图像来生成结果。
- I2VEdit [Ouyang et al. 2024a]：通过在时间层上使用 LoRa 进行微调，提取运动信息，生成一致的输出。
- ViewExtrapolation [Liu et al. 2024c]：一种无需训练的视频生成方法，通过细化点云渲染来生成视频。
- ViewCrafter [Yu et al. 2024]：通过微调视频扩散模型以接受点云渲染作为额外输入，使其对视角变化更加鲁棒。

3. 消融研究

深度引导对齐：验证了深度图在对齐编辑区域与原始场景中的必要性。通过与传统的点云对齐方法（如 ICP [Besl and McKay 1992]）进行比较，证明了深度引导对齐能够生成更合理的点云渲染结果，从而提高视频编辑的质量。
条件输入的重要性：
- 掩码条件：验证了掩码在保护未编辑区域中的重要性。没有掩码条件时，模型会错误地改变未编辑区域的特征。
- 点云渲染条件：验证了点云渲染在指导编辑区域几何结构中的重要性。没有点云渲染条件时，模型无法在视角变化中保持编辑区域的复杂结构。

4. 用户研究

用户评分：邀请了 24 名参与者对不同方法的结果进行评分。评分标准包括视角变化一致性（VC）、未编辑区域保留（UP）、时间连贯性（TC）和整体编辑质量（EQ）。结果表明，该方法在所有标准上均优于现有方法，进一步验证了其优越性能。

5. 应用拓展

相机可控视频生成：展示了如何利用该方法进行相机可控的视频生成。用户可以通过定义相机轨迹来生成具有新颖视角的视频，并进一步编辑输入图像以更新生成的视频内容。
更多交互工具：
- 基于笔触的视频编辑：用户可以通过绘制颜色笔触来改变对象的外观，这些编辑操作可以合理地传播到整个视频中。
- 基于修复的视频编辑：扩展了多种图像修复方法到 3D 场景视频编辑中。用户可以利用文本或参考图像来编辑第一帧，然后将这些编辑操作传播到其他帧中，生成逼真的视频结果。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 Sketch3DVE 方法在具有显著视角变化的视频编辑方面取得了显著进展，但仍有一些潜在的改进方向和可以进一步探索的点：

1. 3D 信息估计的鲁棒性

问题：当前方法依赖于 DUSt3R [Wang et al. 2024a] 来估计点云和相机参数，但在处理具有挑战性的场景（如复杂光照、反射或透明物体）时可能会失败。
探索方向：
- 改进 3D 信息估计方法：研究更鲁棒的 3D 信息估计方法，如结合多视图几何和深度学习的混合方法，以提高在复杂场景下的性能。
- 数据增强和模型微调：通过数据增强技术（如添加噪声、光照变化等）来增强训练数据，使模型对不同场景更具鲁棒性。

2. 处理 360° 视角变化

问题：当前方法在处理 360° 视角变化时可能会引入明显的伪影，这主要是由于训练数据中缺乏此类场景。
探索方向：
- 扩展训练数据集：增加包含 360° 视角变化的视频数据，以提高模型在处理此类场景时的性能。
- 循环一致性约束：在训练过程中引入循环一致性约束，确保视频在完成一个完整旋转后能够回到初始状态。

3. 动态对象的处理

问题：当前方法主要针对静态场景，对于同时包含显著视角变化和动态对象的视频，处理能力有限。
探索方向：
- 运动分割和分离：研究如何将动态对象从背景中分离出来，并分别处理其运动和结构变化。
- 动态对象的 3D 重建：开发能够处理动态对象的 3D 重建方法，以实现更复杂的编辑操作。

4. 编辑细节的提升

问题：在处理非常小的编辑对象时，当前方法可能会导致细节丢失，尤其是在细粒度特征上。
探索方向：
- 高分辨率局部生成：开发能够在高分辨率下独立生成小对象的方法，并将其与原始视频融合。
- 多尺度编辑：引入多尺度编辑策略，允许用户在不同尺度上进行编辑操作，以提高细节的保真度。

5. 交互性和用户体验

问题：当前方法需要用户在第一帧上绘制草图和掩码，这可能对非专业用户来说较为复杂。
探索方向：
- 简化交互工具：开发更直观的交互工具，如基于语音或手势的编辑工具，以降低使用门槛。
- 实时反馈：提供实时反馈机制，让用户能够即时看到编辑操作的效果，从而更方便地进行调整。

6. 物理现象的模拟

问题：当前方法生成的阴影和反射效果虽然在视觉上较为合理，但并不严格遵循物理定律。
探索方向：
- 物理模拟集成：将物理模拟技术（如光照和反射模型）集成到视频编辑流程中，以生成更真实的物理现象。
- 基于物理的训练数据：生成包含物理现象的训练数据，以提高模型在处理这些现象时的准确性。

7. 多模态输入的融合

问题：当前方法主要依赖于草图、掩码和文本提示，但其他模态（如语音、手势等）的输入尚未充分利用。
探索方向：
- 多模态交互：研究如何将语音、手势等多模态输入与现有编辑方法相结合，以提供更丰富的交互体验。
- 多模态融合模型：开发能够处理多模态输入的融合模型，以提高编辑的灵活性和准确性。

8. 计算效率和实时性

问题：当前方法在处理高分辨率视频时可能会面临计算效率和实时性的问题。
探索方向：
- 优化算法：优化现有算法，减少计算复杂度，提高处理速度。
- 硬件加速：利用 GPU 或专用硬件（如 FPGA、ASIC）加速计算过程，以实现实时视频编辑。

这些方向的探索将有助于进一步提升 Sketch3DVE 方法的性能和适用性，为视频编辑领域带来更多的创新和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种名为 Sketch3DVE 的基于草图的三维感知视频编辑方法，旨在解决在具有显著视角变化的视频中进行结构内容编辑的挑战。该方法通过结合草图交互、三维点云编辑和视频扩散模型，实现了对视频中场景的详细局部操作，同时保持与原始视频的一致性和连贯性。

研究背景与动机

视频编辑需求：视频生成和编辑在电影制作、教育、机器人技术和 AR/VR 等领域有广泛应用。然而，现有的视频编辑方法在处理具有显著视角变化的视频时存在挑战，如大范围的相机旋转或缩放。
关键挑战：包括生成与原始视频一致的新视角内容、保护未编辑区域以及将稀疏的二维输入转换为逼真的三维视频输出。

方法概述

图像编辑模型：使用 MagicQuill [Liu et al. 2024d] 生成第一帧的编辑结果，该模型基于 Stable Diffusion [Rombach et al. 2022]，并添加了 ControlNet [Zhang et al. 2023] 和一个修复用的 U-Net [Ju et al. 2024]。
三维信息提取：利用 DUSt3R [Wang et al. 2024a] 从输入视频中提取点云和相机参数。
深度引导的点云编辑：通过深度图对齐编辑后的点云与原始场景，确保编辑区域与原始场景的几何一致性。
三维掩码传播：构建三维掩码模型，通过渲染生成每一帧的掩码，以标识编辑区域。
视频扩散模型：将编辑后的点云渲染结果、原始视频和掩码作为条件输入，生成最终的编辑视频。

实验与结果

定性结果：展示了多种编辑操作（如对象插入、替换、移除和组件修改）的结果，证明了方法在处理具有显著视角变化的视频时的有效性。
定量比较：通过自动评估指标（如 CLIP 相似度和 PSNR）与现有方法进行比较，验证了方法在保持未编辑区域特征和时间连贯性方面的优越性。
消融研究：通过移除关键组件（如深度图、掩码和点云渲染）进行实验，证明了这些组件在生成高质量编辑结果中的必要性。
用户研究：邀请用户对不同方法的结果进行评分，结果表明该方法在所有标准上均优于现有方法。

结论与局限性

主要贡献：
- 提出了一种新的基于草图的三维感知视频编辑方法，能够生成逼真的编辑结果。
- 提出了一种利用深度图对齐编辑区域与原始场景的点云编辑方法。
- 开发了一种三维掩码传播策略和精确区域修改的视频扩散模型，能够合成编辑组件的新视角结果，同时准确保留未编辑区域。
局限性：
- 依赖于 DUSt3R 进行 3D 信息估计，在处理具有挑战性的场景时可能会失败。
- 当前方法无法处理 360° 视角变化的视频。
- 主要针对静态场景，对于同时包含显著视角变化和动态对象的视频，处理能力有限。
- 在处理非常小的编辑对象时，可能会导致细节丢失。

未来工作

改进 3D 信息估计方法：研究更鲁棒的 3D 信息估计方法，以提高在复杂场景下的性能。
扩展训练数据集：增加包含 360° 视角变化的视频数据，以提高模型在处理此类场景时的性能。
处理动态对象：开发能够处理动态对象的 3D 重建方法，以实现更复杂的编辑操作。
提升编辑细节：开发能够在高分辨率下独立生成小对象的方法，并将其与原始视频融合。
简化交互工具：开发更直观的交互工具，如基于语音或手势的编辑工具，以降低使用门槛。

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: Feng-Lin Liu,Shi-Yang Li,Yan-Pei Cao,Hongbo Fu,Lin Gao

Categories: cs.GR,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13797.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13797

Arxiv ID: 2508.13797

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13797

Published: 2025-08-19T12:57:31Z

Updated: 2025-08-19T12:57:31.000Z

14. RotaTouille: Rotation Equivariant Deep Learning for Contours

Contours or closed planar curves are common in many domains. For example, they appear as object boundaries in computer vision, isolines in meteorology, and the orbits of rotating machinery. In many cases when learning from contour data, planar rotations of the input will result in correspondingly rotated outputs. It is therefore desirable that deep learning models be rotationally equivariant. In addition, contours are typically represented as an ordered sequence of edge points, where the choice of starting point is arbitrary. It is therefore also desirable for deep learning methods to be equivariant under cyclic shifts. We present RotaTouille, a deep learning framework for learning from contour data that achieves both rotation and cyclic shift equivariance through complex-valued circular convolution. We further introduce and characterize equivariant non-linearities, coarsening layers, and global pooling layers to obtain invariant representations for downstream tasks. Finally, we demonstrate the effectiveness of RotaTouille through experiments in shape classification, reconstruction, and contour regression.

中文摘要

轮廓或闭合平面曲线在许多领域中很常见。例如，它们出现在计算机视觉中的物体边界、气象学中的等高线，以及旋转机械的轨迹中。在许多情况下，从轮廓数据学习时，输入的平面旋转将导致相应的输出旋转。因此，深度学习模型保持旋转等变性是非常重要的。此外，轮廓通常表示为有序的边缘点序列，其中起点的选择是任意的。因此，深度学习方法在循环平移下保持等变性也是非常重要的。我们提出了RotaTouille，一个用于从轮廓数据学习的深度学习框架，通过复数值圆卷积实现旋转和循环平移的等变性。我们进一步引入并描述了等变非线性、粗化层和全局池化层，以获得针对下游任务的不变表示。最后，我们通过形状分类、重建和轮廓回归的实验展示了RotaTouille的有效性。

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 RotaTouille 的深度学习框架，旨在解决轮廓数据（contours）的旋转等变性（rotation equivariance）和循环移位等变性（cyclic shift equivariance）问题。具体来说，论文试图解决以下问题：

旋转等变性：在许多应用中，轮廓数据（如物体边界、气象等值线、旋转机械的轨道等）在输入发生平面旋转时，期望输出也相应地发生旋转。因此，深度学习模型需要对输入的旋转具有等变性，即模型的输出会随着输入的旋转而旋转相同的角度。
循环移位等变性：轮廓通常表示为有序的边缘点序列，而序列的起始点是任意选择的。这意味着深度学习方法还需要对循环移位具有等变性，即模型的输出不会因为输入序列的循环移位而改变。
不变性表示：在某些下游任务中，需要从轮廓数据中提取对旋转和循环移位不变的特征表示，以便进行分类、回归等任务。因此，论文还提出了如何通过全局池化层（global pooling layers）从等变特征中获得不变特征表示。

总结来说，论文的目标是开发一个能够处理轮廓数据的深度学习框架，该框架不仅能够保持对旋转和循环移位的等变性，还能生成对这些变换不变的特征表示，从而提高模型在轮廓数据上的泛化能力和效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与轮廓数据处理、旋转等变性和不变性相关的研究工作，这些工作为本文的研究提供了背景和基础。以下是相关研究的分类和简要介绍：

传统形状分析方法

Curvature Scale Space (CSS) 和 Generalized CSS (GCSS)：这些方法通过计算轮廓的曲率尺度空间表示来进行形状匹配和分类。CSS 和 GCSS 被证明在旋转不变性方面表现良好，并且被用于早期的形状分析工作中[^1^][^6^]。
Shape Context (SC) 描述子：基于对数极坐标直方图的描述子，用于捕捉局部几何结构，具有旋转不变性[^5^]。
基于轮廓片段和骨架特征的方法：结合轮廓片段和骨架特征来提高形状识别的性能[^35^][^36^][^37^]。

深度学习方法

ContourCNN：使用实值循环卷积对点序列建模，通过自定义的池化策略丢弃形状冗余点[^15^]。
基于图像的 CNN 方法：将轮廓数据转换为图像，然后应用二维 CNN

Authors: Odin Hoff Gardaa,Nello Blaser

Categories: cs.LG,cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.16359.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.16359

Arxiv ID: 2508.16359

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.16359

Published: 2025-08-22T13:05:55Z

Updated: 2025-08-22T13:05:55.000Z

15. InMind: Evaluating LLMs in Capturing and Applying Individual Human Reasoning Styles

LLMs have shown strong performance on human-centric reasoning tasks. While previous evaluations have explored whether LLMs can infer intentions or detect deception, they often overlook the individualized reasoning styles that influence how people interpret and act in social contexts. Social deduction games (SDGs) provide a natural testbed for evaluating individualized reasoning styles, where different players may adopt diverse but contextually valid reasoning strategies under identical conditions. To address this, we introduce InMind, a cognitively grounded evaluation framework designed to assess whether LLMs can capture and apply personalized reasoning styles in SDGs. InMind enhances structured gameplay data with round-level strategy traces and post-game reflections, collected under both Observer and Participant modes. It supports four cognitively motivated tasks that jointly evaluate both static alignment and dynamic adaptation. As a case study, we apply InMind to the game Avalon, evaluating 11 state-of-the-art LLMs. General-purpose LLMs, even GPT-4o frequently rely on lexical cues, struggling to anchor reflections in temporal gameplay or adapt to evolving strategies. In contrast, reasoning-enhanced LLMs like DeepSeek-R1 exhibit early signs of style-sensitive reasoning. These findings reveal key limitations in current LLMs’ capacity for individualized, adaptive reasoning, and position InMind as a step toward cognitively aligned human-AI interaction.

中文摘要

大型语言模型（LLM）在以人为中心的推理任务上展示了强大的性能。尽管以往的评估探讨了LLM是否能够推断意图或检测欺骗，但它们常常忽视了影响人们在社交背景中理解和行动的个性化推理风格。社交推理游戏（SDG）为评估个性化推理风格提供了一个自然的测试平台，在相同条件下，不同玩家可能采用多样但在上下文中有效的推理策略。为了解决这个问题，我们提出了InMind，一个以认知为基础的评估框架，旨在评估LLM是否能够捕捉和应用个性化推理风格于SDG中。InMind通过收集观察者和参与者模式下的回合级策略痕迹和赛后反思，增强了结构化的游戏数据。它支持四个以认知为动机的任务，这些任务共同评估静态对齐和动态适应。作为一个案例研究，我们将InMind应用于游戏亚瑟王，评估了11个最先进的LLM。通用大型语言模型，即使是GPT-4，往往依赖于词汇线索，难以将反思锚定在时间性游戏中或适应不断演变的策略。相比之下，增强推理的LLM如DeepSeek-R1则展现了风格敏感型推理的早期迹象。这些发现揭示了当前LLM在个性化、适应性推理方面的关键局限性，并将InMind定位为朝向认知对齐的人机互动的一步。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何评估大型语言模型（LLMs）在捕捉和应用个体化人类推理风格方面的能力。具体来说，论文指出，尽管现有的大型语言模型在人类中心的推理任务中表现出色，但它们往往忽视了个体化的推理风格，这种风格影响着人们在社会情境中如何解释和行动。因此，作者提出了一个名为InMind的认知基础评估框架，旨在评估LLMs是否能够捕捉并应用在社会推理解谜游戏（Social Deduction Games, SDGs）中的个性化推理风格。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

Theory of Mind Reasoning in LLMs

Kim et al., 2025：研究了LLMs在错误信念归因、意图识别和动机推理方面的能力，表明LLMs能够近似某些社会认知方面。
Sarıtaş et al., 2025：对LLMs在ToM任务中的表现进行了系统性回顾，探讨了LLMs在社会认知方面的推理能力。
Xu et al., 2024：提出了OpenToM基准测试，用于评估LLMs的ToM推理能力。
Sap et al., 2019：介绍了Social IQa基准测试，用于评估LLMs在社会互动中的常识推理能力。
Seo et al., 2024：提出了KoCommonGEN v2基准测试，用于评估LLMs在韩语常识推理任务中的表现。
Yu et al., 2025：探索了基于对话的ToM推理，研究LLMs在对话环境中的社会推理能力。
Lu et al., 2025：利用强化学习设置来探索LLMs的深度社会推理能力。

Cognitive and Strategic Modeling in SDGs

Feng et al., 2024：研究了LLMs在社会推理解谜游戏中的角色识别、信念追踪和欺骗检测能力。
Yoo and Kim, 2024：探讨了LLMs在社会情境中识别欺骗者的能力。
Wu et al., 2024a：提出了在社会推理解谜游戏中增强LLMs推理能力的方法。
Light et al., 2023：介绍了Avalonbench基准测试，用于评估LLMs在Avalon游戏中的表现。
Stepputtis et al., 2023：研究了基于长时对话理解的角色识别能力。
Liu et al., 2024：提出了InterIntent基准测试，用于评估LLMs在互动游戏环境中的意图理解能力。

这些研究为InMind框架的提出提供了背景和基础，特别是在评估LLMs的ToM推理能力和在社会推理解谜游戏中的表现方面。然而，这些研究大多集中在输出的合理性上，而没有深入探讨模型的推理过程本身，尤其是在个体化推理风格方面的评估。InMind框架正是为了填补这一空白而提出的。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方式解决如何评估大型语言模型（LLMs）在捕捉和应用个体化人类推理风格方面的能力的问题：

提出InMind框架

框架概述：InMind是一个认知基础的评估框架，旨在评估LLMs是否能够在社会推理解谜游戏（SDGs）中捕捉并应用个性化推理风格。框架通过增强结构化的游戏数据，结合回合级别的策略追踪和游戏后的反思总结，来支持对LLMs的评估。

设计两种游戏模式

观察者模式（Observer Mode）：在这种模式下，主体从另一个玩家的角度被动地进行推理，而不采取任何行动。这种设置有助于模型从观察到的行为中分离出战略推理，从而更准确地重建个体推理风格。
参与者模式（Participant Mode）：在这种模式下，主体积极参与游戏，并从自己的角度提供注释。这种模式允许评估模型在动态、交互式环境中应用所学推理风格的能力。

引入双层认知注释

策略追踪（Strategy Traces）：在每个回合结束时，记录主体的实时推理信号，如信念更新、意图推断和反事实思考。
反思总结（Reflective Summaries）：在游戏结束后，主体提供对整个游戏的反思，包括关键事件的回顾、对其他玩家行为的评估以及对自身推理的总结。

定义四个认知激励任务

玩家识别（Player Identification）：测试模型是否能够识别出与特定推理风格相符的行为模式。
反思对齐（Reflection Alignment）：评估模型将抽象的后游戏反思与具体游戏行为对齐的能力。
轨迹归因（Trace Attribution）：探测模型是否能够模拟随时间演变的、情境化的推理过程。
角色推断（Role Inference）：评估模型是否能够将推理风格内化，以支持在不确定性下的信念建模。

以Avalon游戏为案例研究

InMind-Avalon数据集：作者在Avalon游戏中实例化了InMind框架，创建了一个包含30个完整人类游戏会话的新数据集InMind-Avalon。这些会话被详细注释了认知追踪和反思总结。
模型评估：通过在InMind-Avalon数据集上评估11个最先进的LLMs，作者揭示了当前LLMs在个体化、适应性推理方面存在关键限制，并展示了InMind框架在促进人类-AI交互方面的潜力。

实验和分析

策略画像分析：分析了不同模型生成的策略画像的质量和结构差异。
玩家识别任务：评估了模型在识别个体化推理风格方面的表现。
反思对齐任务：测试了模型将后游戏反思与具体游戏行为对齐的能力。
轨迹归因任务：评估了模型在模拟随时间演变的推理过程中的表现。
角色推断任务：考察了模型在不确定性下进行角色推断的能力。

通过这些方法，InMind框架不仅能够捕捉个体化的推理风格，还能够评估LLMs在动态社会推理解谜游戏环境中应用这些风格的能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

实验设计

数据集：作者在Avalon游戏中实例化了InMind框架，创建了一个包含30个完整人类游戏会话的新数据集InMind-Avalon。这些会话被详细注释了认知追踪和反思总结。
模型选择：评估了11个最先进的LLMs，包括通用模型（如GPT-4o、Qwen2.5、Yi1.5、GLM4、InternLM2.5）和推理增强模型（如DeepSeek-R1、QwQ、O3-mini）。
任务设置：基于InMind框架定义的四个认知激励任务，分别评估了模型在以下方面的能力：
- 玩家识别（Player Identification）：识别与特定推理风格相符的行为模式。
- 反思对齐（Reflection Alignment）：将抽象的后游戏反思与具体游戏行为对齐。
- 轨迹归因（Trace Attribution）：模拟随时间演变的、情境化的推理过程。
- 角色推断（Role Inference）：在不确定性下进行角色推断。

实验结果

策略画像分析

模型表现：DeepSeek-R1能够生成多维度的策略画像，捕捉推理风格、话语倾向和适应策略。而GLM-4-9B生成的画像则较为模糊，缺乏具体的游戏情境基础。

玩家识别任务

结果：大多数模型的Top-1准确率低于0.20，Top-3准确率接近六分之一的随机水平。DeepSeek-R1表现最佳，Top-1准确率为0.240，Top-3准确率为0.616，且BERT匹配度最低（0.144），表明其更依赖于抽象推理而非表面的词汇相似性。

反思对齐任务

结果：当提供策略追踪时，模型表现良好；当不提供策略追踪时，准确率大幅下降，表明模型难以将抽象的反思与具体的游戏事件对齐。

轨迹归因任务

结果：大多数模型在访问前一轮的策略追踪时表现没有显著提升，甚至有些模型的准确率下降，表明模型难以利用先前的推理来指导当前的预测。

角色推断任务

结果：提供策略追踪的模式A在严格评分和宽松评分下均取得了最高分数，表明主观注释（即使可能存在偏差或不完整）可以支持更有效的角色推断。而从第一人称切换到第三人称视角的模式C并没有显示出明显的性能提升。

实验结论

关键限制：当前的LLMs在适应个体化人类推理风格方面存在关键限制，特别是在动态适应策略推理和将推理风格内化以支持信念建模方面。
潜在改进：某些模型（如DeepSeek-R1）显示出早期的风格敏感推理迹象，为未来的研究提供了可能的改进方向。

通过这些实验，作者揭示了当前LLMs在个体化、适应性推理方面的不足，并展示了InMind框架在促进人类-AI交互方面的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提到了以下可以进一步探索的点：

扩展到其他游戏环境

游戏多样性：当前的InMind框架仅在Avalon游戏中进行了实例化和评估。未来工作可以扩展到其他社会推理解谜游戏（SDGs），如Blood on the Clocktower、The Resistance和Werewolf。这些游戏具有不同的社会结构和互动模式，可以丰富推理风格和动态的多样性。
跨游戏泛化能力：通过在多种游戏中应用InMind框架，可以评估LLMs在不同游戏环境中的泛化能力，进一步理解模型在不同情境下的适应性。

提高数据集规模和多样性

数据集扩展：当前的InMind-Avalon数据集包含30个完整的游戏会话，规模有限。扩大数据集的规模可以提高评估的统计显著性和模型训练的效果。
注释多样性：尽管专家注释者参与了整个过程，但个体化推理的主观性仍然可能导致注释偏差。通过增加注释者的数量和多样性，可以减少这种偏差，提高数据集的质量和可靠性。

探索更复杂的社会互动

多智能体动态：InMind框架目前主要关注单个玩家的推理风格。未来可以探索多智能体之间的互动，评估LLMs在更复杂的社交场景中的推理和协作能力。
实时互动：支持实时、多智能体的动态评估，可以更好地模拟真实世界中的社会互动，为评估和增强LLMs在复杂、社会情境中的表现提供更有力的工具。

深入认知建模

认知机制：进一步研究LLMs在社会推理中所采用的具体认知机制，如信念更新、意图推断和反事实思考等，可以为模型的改进提供更深入的见解。
个体差异：探索不同个体在推理风格上的差异，以及这些差异如何影响LLMs的性能，可以为个性化AI系统的开发提供理论基础。

评估和增强模型的适应性

动态适应性：当前的LLMs在动态适应策略推理方面表现出明显的不足。未来的研究可以专注于开发新的方法和技术，以提高模型在动态环境中的适应性。
长期推理：评估LLMs在长期、多回合游戏中的推理能力，可以揭示模型在持续互动中的表现和潜在的改进方向。

伦理和社会影响

伦理考量：随着LLMs在社会互动中的应用越来越广泛，需要进一步探讨其伦理和社会影响，确保模型的使用符合道德和法律标准。
公平性和偏见：研究LLMs在社会推理中可能出现的偏见和不公平现象，以及如何通过数据和模型设计来减少这些偏见，是未来研究的重要方向。

通过这些进一步的探索，可以更全面地评估和增强LLMs在社会推理解谜游戏中的表现，推动人工智能在人类中心任务中的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一个名为InMind的认知基础评估框架，旨在评估大型语言模型（LLMs）是否能够在社会推理解谜游戏（SDGs）中捕捉并应用个性化推理风格。通过增强结构化的游戏数据，结合回合级别的策略追踪和游戏后的反思总结，InMind框架能够对LLMs进行细粒度的评估。文章以Avalon游戏为案例研究，创建了InMind-Avalon数据集，并对11个最先进的LLMs进行了广泛的评估，揭示了当前LLMs在个体化、适应性推理方面的关键限制。研究结果表明，尽管某些模型（如DeepSeek-R1）显示出早期的风格敏感推理迹象，但大多数模型仍然依赖于表面的词汇模式，难以在动态环境中适应和应用个性化的推理风格。这些发现为未来的研究提供了方向，特别是在提高LLMs的动态适应性和个体化推理能力方面。

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: Zizhen Li,Chuanhao Li,Yibin Wang,Qi Chen,Diping Song,Yukang Feng,Jianwen Sun,Jiaxin Ai,Fanrui Zhang,Mingzhu Sun,Kaipeng Zhang

Categories: cs.AI,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.16072.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.16072

Arxiv ID: 2508.16072

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.16072

Published: 2025-08-22T04:04:00Z

Updated: 2025-08-22T04:04:00.000Z

16. CARFT: Boosting LLM Reasoning via Contrastive Learning with Annotated Chain-of-Thought-based Reinforced Fine-Tuning

Reasoning capability plays a significantly critical role in the the broad applications of Large Language Models (LLMs). To enhance the reasoning performance of LLMs, diverse Reinforcement Learning (RL)-based fine-tuning approaches have been proposed to address the limited generalization capability of LLMs trained solely via Supervised Fine-Tuning (SFT). Despite their effectiveness, two major limitations hinder the advancement of LLMs. First, vanilla RL-based approaches ignore annotated Chain-of-Thought (CoT) and incorporate unstable reasoning path sampling, which typically results in model collapse, unstable training process, and suboptimal performance. Second, existing SFT approaches generally overemphasize the annotated CoT, potentially leading to performance degradation due to insufficient exploitation of potential CoT. In this paper, we propose a Contrastive learning with annotated CoT-based Reinforced Fine-Tuning approach, i.e., \TheName{}, to enhance the reasoning performance of LLMs while addressing the aforementioned limitations. Specifically, we propose learning a representation for each CoT. Based on this representation, we design novel contrastive signals to guide the fine-tuning process. Our approach not only fully exploits the available annotated CoT but also stabilizes the fine-tuning procedure by incorporating an additional unsupervised learning signal. We conduct comprehensive experiments and in-depth analysis with three baseline approaches, two foundation models, and two datasets to demonstrate significant advantages of \TheName{} in terms of robustness, performance (up to 10.15\%), and efficiency (up to 30.62\%). Code is available at https://github.com/WNQzhu/CARFT.

中文摘要

推理能力在大语言模型（LLMs）的广泛应用中发挥着至关重要的作用。为了提高LLMs的推理性能，提出了多种基于强化学习（RL）的微调方法，以解决仅通过监督微调（SFT）训练的LLMs的有限泛化能力。尽管这些方法有效，但有两个主要限制阻碍了LLMs的发展。首先，普通的基于RL的方法忽视了已标注的思维链（CoT），并融合了不稳定的推理路径采样，这通常导致模型崩溃、不稳定的训练过程和次优的性能。其次，现有的SFT方法通常过度强调已标注的CoT，可能导致由于未能充分利用潜在CoT而造成的性能下降。在本文中，我们提出了一种基于已标注CoT的对比学习强化微调方法，即\TheName{}，以提高LLMs的推理性能，同时解决上述限制。具体而言，我们提出为每个CoT学习一个表示。基于这个表示，我们设计了新颖的对比信号来指导微调过程。我们的方法不仅充分利用了可用的已标注CoT，还通过结合额外的无监督学习信号稳定了微调过程。我们进行了全面的实验和深入分析，使用三个基线方法、两个基础模型和两个数据集，以展示\TheName{}在稳健性、性能（提高高达10.15%）和效率（提高高达30.62%）方面的显著优势。代码可在https://github.com/WNQzhu/CARFT获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在推理能力方面存在的局限性，特别是在通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）进行微调时遇到的两个主要问题：

忽略标注的推理路径（Chain-of-Thought, CoT）：现有的基于RL的微调方法在提升LLMs的推理能力时，没有充分利用训练数据中已有的标注CoT。这些标注CoT是由经验丰富的专家或高性能LLMs生成的，对于模型的微调非常有价值。然而，现有的RL方法仅依赖于在线采样得到的CoT，这些采样得到的CoT可能由于奖励劫持（reward hacking）问题而不准确或不正确，从而可能导致模型性能下降。
训练过程不稳定：现有的RL微调方法在训练过程中存在不稳定性，这种不稳定性可能导致模型崩溃（model collapse），即模型在训练过程中的行为显著恶化。这种不稳定性严重影响了LLMs的性能，并可能导致不可预测的输出。

为了解决这些问题，论文提出了一种新的方法，即通过对比学习（Contrastive Learning）和基于标注CoT的强化微调（Reinforced Fine-Tuning）相结合的方法，称为CARFT。该方法旨在充分利用训练数据中的标注CoT，同时通过对比信号稳定微调过程，从而提升LLMs的推理性能和训练稳定性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究工作：

基于监督微调（SFT）的方法

Chain-of-Thought Prompting：Wei et al. (2022) 提出了一种通过提示（prompting）来激发LLMs推理能力的方法。他们发现，通过在提示中加入链式思考（Chain-of-Thought, CoT），可以显著提升LLMs在数学问题解决等任务上的表现。这种方法为后续基于SFT的推理增强方法奠定了基础。
Supervised Fine-Tuning with Annotated CoT：一些研究直接利用标注好的CoT数据进行监督微调。例如，Luong et al. (2024) 在他们的工作中使用了标注的CoT来对LLMs进行微调，以提升模型在数学问题解决任务上的性能。然而，这种方法通常只利用了单一的标注CoT，限制了模型对多种可能CoT的探索，从而影响了模型的泛化能力。

基于强化学习（RL）的方法

Reinforcement Learning for Reasoning：Luong et al. (2024) 提出了ReFT（Reasoning with Reinforced Fine-Tuning），这是一种基于RL的微调方法，通过在线采样CoT来动态探索多种可能的推理路径，从而提升LLMs的泛化能力。ReFT利用近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法，在每个训练步骤动态采样CoT，这种方法虽然有效，但存在训练不稳定和模型崩溃的问题。
Direct Preference Optimization (DPO)：Rafailov et al. (2023) 提出了DPO，这是一种避免显式奖励模型训练的偏好优化方法。DPO通过直接优化模型的输出以匹配人类的偏好，但在处理需要探索多种CoT的任务时，由于其离线性质，可能会限制模型对多样性的探索。
GRPO and Variants：Shao et al. (2024) 提出了GRPO（Generalized Reinforcement Policy Optimization），这是一种用于提升LLMs推理能力的在线RL方法。GRPO通过估计广义优势（Generalized Advantage Estimation, GAE）来优化策略，其改进版本如DAPO（Yu et al., 2025）和Dr.GRPO（Liu et al., 2025）在长CoT场景和消除偏差方面进行了优化。然而，这些方法通常计算复杂度较高，且依赖于在线采样，忽略了训练数据中已有的标注CoT。

对比学习在NLP中的应用

Contrastive Learning for Visual Representations：Chen et al. (2020) 提出了一种简单的对比学习框架，用于视觉表示的学习。这种方法通过对比正负样本对来学习数据的表示，已被证明在计算机视觉领域非常有效。本文借鉴了这种对比学习的思想，将其应用于LLMs的推理能力提升中，通过对比标注CoT和采样CoT的表示来生成对比信号，从而指导模型的微调过程。
Contrastive Learning in NLP Tasks：对比学习在自然语言处理（NLP）任务中也得到了广泛应用，例如在文本分类、语义匹配等任务中。这些研究通常利用对比学习来学习文本的语义表示，以提高模型对文本相似性和差异性的理解能力。本文提出的CARFT方法可以看作是对比学习在LLMs推理能力提升中的一个创新应用，通过对比不同CoT的表示来稳定和优化模型的微调过程。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种新的方法——对比学习与基于标注的推理强化微调（CARFT），来解决大型语言模型（LLMs）在推理能力提升时遇到的问题。以下是CARFT方法解决这些问题的具体步骤和机制：

1. 对比学习框架

CARFT的核心思想是通过对比学习充分利用标注的推理路径（Chain-of-Thought, CoT）和在线采样得到的CoT，从而提升LLMs的推理能力和训练稳定性。

1.1 学习CoT的统一表示

CARFT首先为每个CoT学习一个统一的表示。具体来说，给定一个CoT ( c ) 的长度 ( L )，表示为 ( c = [a_1, a_2, \ldots, a_L] )，对应的token嵌入和状态值分别为 ( H = [H_1, H_2, \ldots, H_L] ) 和 ( V_\phi = [V_\phi(1), V_\phi(2), \ldots, V_\phi(L)] )。通过计算加权和来获得整个CoT的紧凑表示： [ e = \text{Softmax}(V_\phi) \odot H ] 其中，(\odot) 表示逐元素相乘。为了减少内存消耗，可以将每个嵌入 ( H_i ) 投影到低维空间。

1.2 构建对比信号

基于CoT的统一表示，CARFT设计了两种对比信号：正信号和负信号。

正信号：对于一批训练样本 ({(x_i, c_{\text{annotated}, i}, y_i)}{i=1}^B)，通过LLM自动生成一批rollout CoT ({(x_i, c{\text{rollout}, i}, y_i)}{i=1}^B)。利用CoT嵌入模块，分别获得标注CoT和rollout CoT的嵌入 ({e{\text{annotated}, i}}{i=1}^B) 和 ({e{\text{rollout}, i}}{i=1}^B)。通过InfoNCE损失构建正对比信号： [ L{c1} = \sum_{i=1}^B - \log \frac{\exp(\langle e_{\text{annotated}, i}, e_{\text{rollout}, i} \rangle / \tau) \odot M_1}{\sum_{j=1}^B \exp(\langle e_{\text{annotated}, i}, e_{\text{rollout}, j} \rangle / \tau)} ] 其中，(M_1) 是一个二进制掩码，当对应的CoT导致正确答案时取值为1，否则为0。
负信号：对于标注的CoT和对应的负CoT (c’{\text{annotated}, i}) 和 (c’{\text{rollout}, i})，首先计算它们的最长公共子序列（LCS）。基于LCS和排除LCS的部分序列，分别构造四个嵌入 (e_{\text{annotated}, i, \text{LCS}}), (e_{\text{annotated}, i, \text{exc}}), (e_{\text{rollout}, i, \text{LCS}}), 和 (e_{\text{rollout}, i, \text{exc}})。然后，负对比信号定义为： [ L_{c2} = \sum_{i=1}^B - \log \frac{\exp(\langle e_{\text{rollout}, i, \text{LCS}}, e_{\text{annotated}, i, \text{exc}} \rangle / \tau) \odot M_2}{\sum_{j=1}^B \exp(\langle e_{\text{rollout}, i, \text{LCS}}, e_{\text{rollout}, j, \text{exc}} \rangle / \tau)} ] 其中，(M_2) 是一个二进制掩码，当对应的CoT导致错误答案时取值为1，否则为0。

2. 嵌入增强的部分奖励

为了进一步提高对比信号的稳定性和性能，CARFT提出了一种嵌入增强的部分奖励方法。与ReFT中对负CoT分配固定的部分奖励不同，CARFT引入了一种细粒度的部分奖励，通过统一的CoT嵌入来衡量CoT的相似性： [ r(x, y) = \langle e_{\text{annotated}}, e_{\text{rollout}} \rangle \times 0.1 + 0.2 ] 内积 (\langle e_{\text{annotated}}, e_{\text{rollout}} \rangle) 的范围从-1到1，因此部分奖励的范围为 [0.1, 0.3]。当CoT不相似时，内积接近-1，奖励接近0.1；当CoT相似时，奖励接近0.3。这种策略鼓励生成行为良好的CoT，通过为负CoT分配不同的奖励，进一步提高了强化微调过程的稳定性和LLMs的最终性能。

3. 优化过程

CARFT通过优化以下强化学习损失来学习策略： [ L = L_{\text{RL}} + c {L_{c1} \text{或} L_{c2}} ] 其中，(c) 平衡了PPO损失和对比损失在强化微调过程中的相对重要性。

4. 实验验证

论文通过在两个公开数据集（SVAMP和GSM8K）上进行广泛的实验，验证了CARFT的有效性。实验结果表明，CARFT在性能（最高提升10.15%）和效率（最高提升30.62%）方面显著优于现有的基线方法，同时在强化微调过程中表现出更好的稳定性和鲁棒性。

通过上述方法，CARFT有效地解决了现有方法中存在的问题，提升了LLMs的推理能力，并稳定了训练过程。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 实验设置

数据集：使用了两个公开的数据集，分别是SVAMP和GSM8K。SVAMP包含3076个训练样本和1000个测试样本；GSM8K包含7465个训练样本和1319个测试样本。
基础模型：实验基于两个基础模型进行，分别是CodeLlama-7B和Qwen2.5-7B-Instruct。
对比方法：将CARFT与三种基线方法进行比较，包括监督微调（SFT）、ReFT（Luong et al., 2024）和Dr.GRPO（Liu et al., 2025）。

2. 性能评估

SVAMP数据集：
- CodeLlama-7B模型：CARFT的准确率从SFT的62.3%提升到64.8%，绝对提升了2.5%；而ReFT的准确率为62.5%，仅比SFT提升了0.2%。
- Qwen2.5-7B-Instruct模型：CARFT的准确率从SFT的86.9%提升到88.0%，绝对提升了1.1%；ReFT的准确率为85.9%，比SFT降低了1.0%。
GSM8K数据集：
- CodeLlama-7B模型：CARFT的准确率从SFT的43.82%提升到50.95%，绝对提升了7.13%；ReFT的准确率为50.27%，比SFT提升了6.45%。
- Qwen2.5-7B-Instruct模型：CARFT的准确率从SFT的80.67%提升到84.31%，绝对提升了3.64%；ReFT的准确率为66.11%，比SFT降低了14.56%。

3. 消融研究

正信号与负信号的对比：
- 在CodeLlama-7B模型和SVAMP数据集上，CARFT使用正信号时准确率为64.8%，使用负信号时准确率为64.2%，均高于ReFT的62.5%。这表明正信号在提升性能方面更为有效。
对比损失系数c的鲁棒性：
- 通过改变对比损失系数c的值（从5×10^-4到1.5×10^-3），CARFT在所有测试值下均优于SFT和ReFT，证明了其鲁棒性。
嵌入增强的部分奖励对稳定性的提升：
- 在CodeLlama-7B模型和SVAMP数据集上，使用嵌入增强的部分奖励的CARFT准确率为64.2%，比不使用该方法的CARFT（准确率62.5%）提高了1.7%，且训练过程更加稳定。

4. 计算效率

在SVAMP数据集上，基于CodeLlama-7B模型，CARFT的准确率为64.2%，时间成本为16.99小时；ReFT的准确率为62.5%，时间成本为14.12小时；Dr.GRPO的准确率为63.7%，时间成本为24.49小时。这表明CARFT在保持较高准确率的同时，时间成本低于Dr.GRPO，但高于ReFT。

5. 批量大小对性能的影响

在GSM8K数据集上，使用CodeLlama-7B模型，当批量大小从64增加到96时，CARFT的准确率从51.48%下降到50.95%，说明较大的批量大小可能会降低模型性能。

6. 准确率曲线

在SVAMP数据集上，使用Qwen2.5-7B-Instruct模型，CARFT的准确率曲线在训练过程中保持稳定且高于SFT和ReFT；使用CodeLlama-7B模型时，CARFT同样展现出良好的稳定性和较高的准确率。
在GSM8K数据集上，使用Qwen2.5-7B-Instruct模型，ReFT出现模型崩溃，导致准确率较低；CARFT则在整个微调过程中表现出色，准确率高于SFT和ReFT。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管CARFT在提升LLMs的推理能力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. 更高效的对比学习机制

对比学习的效率：当前的对比学习机制需要计算CoT的嵌入和对比损失，这增加了计算开销。可以探索更高效的对比学习算法，例如通过稀疏表示或近似方法来减少计算复杂度。
动态对比学习：目前的对比学习是基于固定的数据集和采样策略。可以研究动态对比学习机制，根据模型的当前状态和性能动态调整对比信号的生成和权重。

2. 多模态对比学习

结合视觉信息：在某些推理任务中，视觉信息可以提供重要的线索。可以探索将视觉特征与文本CoT结合起来，进行多模态对比学习，以进一步提升模型的推理能力。
跨模态对比学习：研究如何在不同模态之间进行对比学习，例如在文本和图像、文本和语音之间构建对比信号，以增强模型对不同模态信息的理解和推理能力。

3. 长期推理和复杂任务

长文本推理：当前的研究主要集中在较短的文本和简单的推理任务上。可以探索如何将CARFT应用于更长文本和更复杂的推理任务，例如长篇故事理解、多步骤推理等。
多跳推理：在多跳推理任务中，模型需要进行多步逻辑推理。可以研究如何通过对比学习来优化多跳推理路径，提高模型在这些任务上的性能。

4. 模型崩溃的进一步研究

模型崩溃的早期检测：尽管CARFT在一定程度上缓解了模型崩溃的问题，但模型崩溃仍然是一个挑战。可以研究如何早期检测模型崩溃的迹象，并采取相应的措施来避免或减轻崩溃的影响。
模型崩溃的机制分析：深入研究模型崩溃的机制，了解其根本原因，并探索更有效的稳定训练策略，例如通过正则化、自适应学习率调整等方法来提高模型的稳定性。

5. 对比学习的理论分析

理论保证：目前对比学习在实践中取得了良好的效果，但其理论基础仍有待进一步完善。可以研究对比学习的理论性质，例如对比信号的最优性、对比学习的收敛性等，为对比学习提供更坚实的理论支持。
对比学习的泛化能力：研究对比学习在不同任务和数据集上的泛化能力，探索如何设计更具有泛化能力的对比信号，以提高模型在新任务和新数据上的表现。

6. 对比学习与其他技术的结合

与知识蒸馏结合：研究如何将对比学习与知识蒸馏技术结合起来，通过对比学习生成的对比信号来指导知识蒸馏过程，进一步提升模型的性能。
与元学习结合：探索对比学习与元学习的结合，通过对比学习来优化模型的元学习能力，使其能够更快地适应新任务和新环境。

7. 跨语言和跨文化推理

跨语言对比学习：在多语言环境中，可以研究如何通过对比学习来提升模型在不同语言之间的推理能力，促进跨语言知识的迁移和共享。
跨文化对比学习：不同文化背景下的推理可能存在差异。可以探索如何通过对比学习来理解和适应不同文化背景下的推理模式，提高模型在跨文化任务中的性能。

8. 模型解释性和可解释性对比学习

对比学习的解释性：研究对比学习生成的对比信号对模型解释性的影响，探索如何通过对比学习来提高模型的可解释性，使模型的推理过程更加透明和易于理解。
可解释性对比学习：设计对比学习方法，专门用于提升模型的解释性，例如通过对比不同解释路径的表示来优化模型的解释生成能力。

这些方向不仅可以进一步提升CARFT的性能和效率，还可以为LLMs的推理能力研究提供新的视角和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 CARFT: Boosting LLM Reasoning via Contrastive Learning with Annotated Chain-of-Thought-based Reinforced Fine-Tuning

作者

Wenqiao Zhu, Ji Liu, Rongjuncheng Zhang, Haipang Wu, Yulun Zhang

机构

HiThink Research, Shanghai Jiao Tong University

摘要

本文提出了一种新的方法CARFT（Contrastive learning with Annotated Chain-of-Thought-based Reinforced Fine-Tuning），旨在通过对比学习和基于标注的推理强化微调来提升大型语言模型（LLMs）的推理能力。现有的基于强化学习（RL）的微调方法存在两个主要问题：一是忽略了训练数据中已有的标注推理路径（Chain-of-Thought, CoT），二是训练过程不稳定，容易导致模型崩溃。CARFT通过学习每个CoT的统一表示，并基于此设计对比信号来指导微调过程，充分利用标注的CoT并稳定训练过程。实验结果表明，CARFT在性能（最高提升10.15%）和效率（最高提升30.62%）方面显著优于现有方法。

1. 引言

推理能力是LLMs在广泛应用中的关键因素，例如数学问题解决、金融分析和医学应用等。传统的监督微调（SFT）方法通过训练样本中的标注CoT来提升LLMs的推理能力，但这种方法仅利用了单一标注的CoT，限制了模型的泛化能力。为了克服这一限制，提出了基于RL的微调方法，如ReFT，通过在线采样CoT来动态探索多种可能的推理路径。然而，现有的RL方法存在训练不稳定和模型崩溃的问题。本文提出的CARFT方法通过对比学习充分利用标注的CoT，并通过对比信号稳定训练过程。

2. 相关工作

基于监督微调（SFT）的方法：通过标注的CoT进行微调，但仅利用单一标注的CoT，限制了模型的泛化能力。
基于强化学习（RL）的方法：通过在线采样CoT来动态探索多种可能的推理路径，但存在训练不稳定和模型崩溃的问题。
对比学习在NLP中的应用：通过对比正负样本对来学习数据的表示，已被证明在计算机视觉领域非常有效。本文借鉴了这种对比学习的思想，将其应用于LLMs的推理能力提升中。

3. 方法

3.1 强化微调的初步

强化微调通过从奖励模型或预定义规则中获得的反馈信号来指导LLMs的训练。目标是最大化预期累积奖励，通过PPO算法实现稳定和有效的微调过程。

3.2 CARFT

CARFT方法包括两个阶段：监督微调（SFT）和对比反馈。SFT阶段通过标注的CoT提升模型的指令跟随能力。对比反馈阶段通过对比信号指导微调过程，充分利用标注的CoT并稳定训练过程。

CoT嵌入：通过加权和计算CoT的紧凑表示，减少内存消耗。
对比信号构建：
- 正信号：通过InfoNCE损失构建正对比信号，利用标注CoT和rollout CoT的嵌入。
- 负信号：通过最长公共子序列（LCS）和排除LCS的部分序列构建负对比信号。
嵌入增强的部分奖励：通过CoT嵌入衡量CoT的相似性，为负CoT分配不同的奖励，进一步提高训练的稳定性和性能。

4. 实验

4.1 实验设置

数据集：SVAMP和GSM8K
基础模型：CodeLlama-7B和Qwen2.5-7B-Instruct
对比方法：SFT、ReFT和Dr.GRPO

4.2 性能评估

SVAMP数据集：
- CodeLlama-7B模型：CARFT的准确率从SFT的62.3%提升到64.8%，绝对提升了2.5%；ReFT的准确率为62.5%。
- Qwen2.5-7B-Instruct模型：CARFT的准确率从SFT的86.9%提升到88.0%，绝对提升了1.1%；ReFT的准确率为85.9%。
GSM8K数据集：
- CodeLlama-7B模型：CARFT的准确率从SFT的43.82%提升到50.95%，绝对提升了7.13%；ReFT的准确率为50.27%。
- Qwen2.5-7B-Instruct模型：CARFT的准确率从SFT的80.67%提升到84.31%，绝对提升了3.64%；ReFT的准确率为66.11%。

4.3 消融研究

正信号与负信号的对比：正信号在提升性能方面更为有效。
对比损失系数c的鲁棒性：CARFT在不同c值下均优于SFT和ReFT，证明了其鲁棒性。
嵌入增强的部分奖励对稳定性的提升：使用嵌入增强的部分奖励的CARFT训练过程更加稳定，最终准确率更高。

4.4 计算效率

SVAMP数据集：CARFT的准确率为64.2%，时间成本为16.99小时；ReFT的准确率为62.5%，时间成本为14.12小时；Dr.GRPO的准确率为63.7%，时间成本为24.49小时。CARFT在保持较高准确率的同时，时间成本低于Dr.GRPO。

5. 结论

CARFT通过对比学习充分利用标注的CoT，并通过对比信号稳定训练过程，显著提升了LLMs的推理能力和训练稳定性。尽管CARFT在性能和效率方面取得了显著成果，但仍有进一步改进的空间，例如提高对比学习的效率、探索多模态对比学习、研究长期推理和复杂任务等。

6. 局限性

计算开销：CARFT需要额外的计算开销来计算CoT的嵌入，导致训练时间比ReFT和SFT更长。
数据集中性：CARFT依赖于集中标注的CoT数据集，可能不适用于分散存储的数据。
长文本推理：CARFT目前主要针对较短文本和简单推理任务，对于长文本和复杂推理任务的适用性需要进一步研究。

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: Wenqiao Zhu,Ji Liu,Rongjuncheng Zhang,Haipang Wu,Yulun Zhang

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.15868.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.15868

Arxiv ID: 2508.15868

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.15868

Published: 2025-08-21T00:20:47Z

Updated: 2025-08-21T00:20:47.000Z

17. Learnable SMPLify: A Neural Solution for Optimization-Free Human Pose Inverse Kinematics

In 3D human pose and shape estimation, SMPLify remains a robust baseline that solves inverse kinematics (IK) through iterative optimization. However, its high computational cost limits its practicality. Recent advances across domains have shown that replacing iterative optimization with data-driven neural networks can achieve significant runtime improvements without sacrificing accuracy. Motivated by this trend, we propose Learnable SMPLify, a neural framework that replaces the iterative fitting process in SMPLify with a single-pass regression model. The design of our framework targets two core challenges in neural IK: data construction and generalization. To enable effective training, we propose a temporal sampling strategy that constructs initialization-target pairs from sequential frames. To improve generalization across diverse motions and unseen poses, we propose a human-centric normalization scheme and residual learning to narrow the solution space. Learnable SMPLify supports both sequential inference and plug-in post-processing to refine existing image-based estimators. Extensive experiments demonstrate that our method establishes itself as a practical and simple baseline: it achieves nearly 200x faster runtime compared to SMPLify, generalizes well to unseen 3DPW and RICH, and operates in a model-agnostic manner when used as a plug-in tool on LucidAction. The code is available at https://github.com/Charrrrrlie/Learnable-SMPLify.

中文摘要

在三维人体姿态和形状估计中，SMPLify仍然是一个稳健的基线，通过迭代优化来解决逆向运动学（IK）问题。然而，它的高计算成本限制了其实用性。最近各领域的进展表明，用数据驱动的神经网络替代迭代优化可以在不牺牲准确性的情况下实现显著的运行时间改进。受此趋势的启发，我们提出了可学习的SMPLify，这是一个神经网络框架，用单次回归模型替代SMPLify中的迭代拟合过程。我们框架的设计针对神经IK中的两个核心挑战：数据构建和泛化。为了实现有效的训练，我们提出了一种时间采样策略，从顺序帧中构建初始化-目标对。为了提高在各种运动和未见姿势中的泛化能力，我们提出了一种以人为中心的归一化方案和残差学习，以缩小解空间。可学习的SMPLify支持顺序推理和插件后处理，以精炼现有的基于图像的估计器。大量实验表明，我们的方法作为一个实用且简单的基线建立了自己的立场：与SMPLify相比，它的运行速度几乎快了200倍，能够很好地泛化到未见的3DPW和RICH，并在LucidAction上作为插件工具时以模型无关的方式运行。代码可在https://github.com/Charrrrrlie/Learnable-SMPLify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3D人体姿态和形状估计中的逆运动学（Inverse Kinematics, IK）问题，特别是针对SMPLify方法的局限性。SMPLify是一种基于优化的方法，通过迭代优化来拟合SMPL模型到给定的关节位置，但其计算成本高，依赖于初始值的质量，并且优化过程耗时。为了解决这些问题，论文提出了一种名为Learnable SMPLify的神经网络框架，该框架通过单次前向传播来估计SMPL参数，从而避免了迭代优化过程，同时保持了高准确性和解剖学上的合理性。

具体来说，论文的主要目标包括：

提高运行效率：通过替换SMPLify中的迭代拟合过程，实现显著的运行时间改进。
提高泛化能力：使模型能够泛化到多样化的动作和未见姿态上。
提供一种实用的基线：在多个数据集上验证方法的有效性，展示其在实际应用中的可行性和泛化能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

一般逆运动学

经典数值求解器：通过迭代优化解决逆运动学问题，虽然概念上简单，但计算成本高[^2^][^3^][^4^][^7^][^24^][^56^]。
启发式方法：通过局部调整和近似提供更快的解决方案，而不是全局优化[^3^][^35^][^44^]。
数据驱动方法：训练神经网络直接预测逆解，这些方法在特定任务（如人体运动和姿态编辑）中表现出色[^2^][^10^][^64^]。

人体姿态和形状逆运动学

基于优化的方法：如SMPLify(-X)，通过迭代拟合SMPL(-X)模型到给定的关键点，结合关节拟合误差和基于运动学规则及生成模型的正则化项[^6^][^41^]。这些方法虽然稳健，但对初始化敏感且收敛速度慢。
混合逆运动学方法：尝试从图像中获得闭式解，通过估计扭转角[^30^][^31^]或顶点图[^47^]来加速迭代过程。
学习型方法：通过神经网络直接从关节位置估计SMPL参数，避免依赖额外的视觉输入[^17^][^48^]。例如，Song等人使用神经网络结合SMPL参数梯度进行迭代更新[^48^]，而KAMA通过应用基于运动学树的近似规则推导出解析解[^17^]。

与Learnable SMPLify最相关的研究

Song等人：使用神经网络结合SMPL参数梯度进行迭代更新，但仍然依赖于迭代过程[^48^]。
KAMA：通过应用基于运动学树的近似规则推导出解析解，但以牺牲准确性为代价[^17^]。

其他相关研究

VGGT：在多视图立体视觉中使用数据驱动的神经网络[^53^]。
GAIL：在控制领域中使用数据驱动的神经网络[^14^]。
NeuroSAT：在可满足性求解中使用数据驱动的神经网络[^45^]。
PyMAF：引入迭代反馈机制来细化基于图像的人体姿态和形状估计[^63^]。
ReFit：引入迭代反馈机制来细化基于图像的人体姿态和形状估计[^54^]。

这些研究为Learnable SMPLify提供了背景和动机，展示了数据驱动方法在提高效率和准确性方面的潜力，同时也指出了现有方法的局限性，为提出新的解决方案提供了空间。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 Learnable SMPLify，一个基于神经网络的逆运动学框架，来解决传统 SMPLify 方法在 3D 人体姿态和形状估计中的局限性。具体来说，Learnable SMPLify 通过以下关键方法和策略来解决问题：

1. 单次前向传播回归模型

Learnable SMPLify 用一个单次前向传播的神经网络替代了 SMPLify 中的迭代优化过程。这个网络直接从关节位置回归 SMPL 参数，从而避免了迭代优化的高计算成本。

2. 数据构建策略

为了训练这个神经网络，作者提出了一个基于时间采样的策略来构建初始化 - 目标对。通过从连续帧中采样，模型能够学习如何在一系列真实且合理的数据上将初始 SMPL 参数转移到目标参数。具体来说：

时间采样策略：通过改变帧之间的时间间隔，模型可以学习处理不同难度的初始化 - 目标对[^17^]。
数据增强：通过交换初始化和目标样本，增加训练数据的多样性[^17^]。

3. 人体中心归一化方案

为了提高模型的泛化能力，作者设计了一个以人体为中心的坐标系统来归一化初始和目标关节。这个归一化过程消除了全局方向和位置的变化，从而稳定了模型的推理过程[^17^]。

4. 残差学习

Learnable SMPLify 的网络不是直接回归绝对的 SMPL 参数，而是预测初始参数和目标参数之间的残差。这种残差学习方法缩小了解空间，进一步增强了模型的泛化能力[^17^]。

5. 神经求解器

Learnable SMPLify 的神经求解器包括一个关节特征提取器和一个回归器。关节特征提取器基于一个动作识别网络[^59^]，能够从关节位置中提取运动信息。回归器则基于一个轻量级的多层感知机（MLP）[^54^]，用于预测残差 SMPL 参数。

6. 训练和推理协议

训练：模型通过最小化预测的 SMPL 参数、回归的关键点和人体网格顶点与目标之间的差异来训练[^17^]。
推理：Learnable SMPLify 支持两种推理协议：
- 插件后处理：将任何 SMPL 预测作为初始化，模型通过单次前向传播来细化预测[^17^]。
- 顺序推理：对于顺序数据，模型使用前一帧的输出作为初始化，逐帧预测后续帧的参数[^17^]。

7. 实验验证

作者在多个数据集（包括 AMASS[^36^]、3DPW[^52^] 和 RICH[^15^]）上进行了广泛的实验，证明了 Learnable SMPLify 在速度和准确性上的优势。与传统 SMPLify 方法相比，Learnable SMPLify 实现了近 200 倍的加速，并在所有数据集上实现了超过 5mm 的顶点误差（PVE）改进[^17^]。

总结

通过这些方法，Learnable SMPLify 成功地解决了传统 SMPLify 方法在计算效率和泛化能力上的局限性，提供了一个快速、准确且实用的逆运动学解决方案。

Q: 论文做了哪些实验？

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

1. 样本帧上的评估

实验设置：按照论文提出的时间采样策略，从运动序列中采样初始化和目标姿态，通过改变时间偏移量 ( s ) 来评估模型在不同初始化条件下的性能[^17^]。
数据集：使用 AMASS 数据集进行训练和测试[^36^]，并进行跨域评估，测试集包括 3DPW[^52^] 和 RICH[^15^] 数据集。
评估指标：采用 Per-Vertex Error (PVE) 来衡量预测的人体姿态和形状的准确性[^17^]。
结果：
- 在 AMASS 数据集上，Learnable SMPLify 在 ( s = 1 ) 和 ( s = 5 ) 的情况下分别取得了 3.23 mm 和 9.74 mm 的 PVE，显著优于直接复制初始化姿态的基线方法（分别为 21.36 mm 和 44.02 mm）[^17^]。
- 在 3DPW 数据集上，Learnable SMPLify 在 ( s = 1 ) 和 ( s = 5 ) 的情况下分别取得了 4.35 mm 和 13.09 mm 的 PVE，优于 SMPLify 的 17.21 mm 和 18.31 mm[^17^]。
- 在 RICH 数据集上，Learnable SMPLify 在 ( s = 1 ) 和 ( s = 5 ) 的情况下分别取得了 5.87 mm 和 20.92 mm 的 PVE，同样优于 SMPLify[^17^]。
- 运行时间方面，Learnable SMPLify 的推理时间仅为 0.06 秒，相比 SMPLify 的 11.73 秒（( s = 1 )）和 12.52 秒（( s = 5 )）有近 200 倍 的加速[^17^]。

2. 顺序推理评估

实验设置：使用序列的第一帧 SMPL 参数作为初始化，然后逐帧预测后续帧的参数，将前一帧的输出作为下一帧的初始化[^17^]。
数据集：同样使用 AMASS、3DPW 和 RICH 数据集进行评估[^17^]。
结果：
- 在 AMASS 数据集上，Learnable SMPLify 的 PVE 为 17.22 mm[^17^]。
- 在 3DPW 数据集上，Learnable SMPLify 的 PVE 为 21.23 mm[^17^]。
- 在 RICH 数据集上，Learnable SMPLify 的 PVE 为 27.51 mm[^17^]。
- 这些结果表明 Learnable SMPLify 在顺序推理中能够保持一致性和准确性，即使在未见数据集上也能泛化良好[^17^]。

3. 插件后处理评估

实验设置：将 Learnable SMPLify 作为插件后处理模块，用于细化现有的基于图像的人体姿态和形状估计方法[^17^]。
数据集：使用 LucidAction 数据集进行评估[^11^]。
基线方法：包括 GVHMR[^46^] 和 SMPLest-X[^60^]。
结果：
- Learnable SMPLify 能够有效地从基线方法的预测中细化结果，即使在具有挑战性的动作和复杂场景中也能表现出良好的性能[^17^]。
- 该方法对输入噪声具有鲁棒性，使其成为一个实用且轻量级的插件后处理解决方案[^17^]。

4. 消融研究

实验设置：通过在 AMASS 和 3DPW 数据集上进行实验，评估框架中不同组件的有效性[^17^]。
结果：
- 无人体中心归一化：在 AMASS 数据集上表现尚可，但在 3DPW 数据集上 PVE 显著增加，表明该策略对于跨域泛化至关重要[^17^]。
- 直接预测：使用固定 T 姿态作为初始化，性能远低于 Learnable SMPLify，尤其是在 3DPW 数据集上[^17^]。
- 时间采样范围：当时间采样范围 ( S = 9 ) 时，模型在 AMASS 和 3DPW 数据集上均取得了最佳性能[^17^]。

这些实验全面验证了 Learnable SMPLify 在不同场景下的性能，包括快速推理、泛化能力和实际应用中的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 Learnable SMPLify 在提高 3D 人体姿态和形状估计的效率和泛化能力方面取得了显著进展，但仍有一些潜在的改进方向和进一步探索的点：

1. 模型架构的改进

更高效的网络结构：虽然当前的神经求解器已经能够快速准确地预测 SMPL 参数，但进一步优化网络结构可能会带来更高的效率和更好的性能。例如，探索更轻量级的特征提取器或更高效的回归器。
多模态输入：目前的模型主要依赖于关节位置信息。结合其他模态的数据，如图像特征、深度信息或语义信息，可能会进一步提高模型的准确性和鲁棒性[^17^]。

2. 数据多样性和质量

更广泛的数据集：虽然模型已经在多个数据集上进行了验证，但进一步扩大训练数据集的范围和多样性可能会进一步提高模型的泛化能力。例如，包括更多类型的运动、不同的场景和光照条件[^17^]。
数据增强技术：探索更先进的数据增强技术，如随机扰动、噪声注入或数据混合，可以增强模型对不同输入条件的适应性[^17^]。

3. 实时性和交互性

实时应用：尽管模型已经实现了显著的加速，但在实时应用中，如虚拟现实或增强现实，进一步降低延迟和提高帧率仍然是一个重要的研究方向[^17^]。
交互式系统：开发能够实时响应用户输入的交互式系统，例如通过手势或语音控制，可能会为 3D 人体姿态和形状估计开辟新的应用场景[^17^]。

4. 跨领域应用

医疗和康复：探索 Learnable SMPLify 在医疗和康复领域的应用，如运动分析、康复训练监测等，可能会为这些领域带来新的工具和方法[^17^]。
体育和健身：在体育和健身领域，该模型可以用于动作分析、训练指导和运动表现评估，为运动员和健身爱好者提供个性化的反馈[^17^]。

5. 理论和算法改进

逆运动学的理论基础：深入研究逆运动学问题的理论基础，探索新的算法和优化策略，可能会为解决这一问题提供更深入的理解[^17^]。
模型解释性：提高模型的可解释性，理解模型是如何从关节位置推导出 SMPL 参数的，可能会为模型的改进和应用提供新的思路[^17^]。

6. 与其他技术的结合

强化学习：结合强化学习技术，使模型能够在复杂的环境中自主学习和优化，可能会进一步提高模型的性能和适应性[^17^]。
生成对抗网络（GANs）：探索使用 GANs 来生成更逼真的训练数据，或者作为正则化手段来提高模型的泛化能力[^17^]。

7. 硬件加速和优化

专用硬件：利用专用硬件，如 GPU、TPU 或 FPGA，进一步加速模型的推理过程，可能会使模型更适合于实际应用[^17^]。
模型压缩和量化：通过模型压缩和量化技术，减少模型的存储和计算需求，可能会使模型更适合于在移动设备或嵌入式系统上运行[^17^]。

这些潜在的改进方向和进一步探索的点，不仅可以帮助 Learnable SMPLify 在现有应用中表现得更好，还可能为 3D 人体姿态和形状估计领域带来新的突破和应用前景。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种名为 Learnable SMPLify 的神经网络框架，旨在解决传统 SMPLify 方法在 3D 人体姿态和形状估计中的局限性，特别是其高计算成本和对初始化的依赖。Learnable SMPLify 通过单次前向传播的神经网络替代了 SMPLify 中的迭代优化过程，显著提高了运行效率，同时保持了高准确性和泛化能力。

背景知识

SMPLify：一种基于优化的方法，通过迭代拟合 SMPL 模型到给定的关节位置，但计算成本高，对初始化敏感[^6^]。
逆运动学（IK）问题：从关节位置估计 SMPL 参数，是一个不适定问题，需要有效的初始化和优化策略[^17^]。

研究方法

Learnable SMPLify 框架：通过单次前向传播的神经网络直接从关节位置回归 SMPL 参数，避免了迭代优化[^17^]。
数据构建策略：利用时间采样策略，从连续帧中构建初始化 - 目标对，通过改变时间间隔增加训练数据的多样性[^17^]。
人体中心归一化：通过构建人体中心坐标系统，消除全局方向和位置的变化，提高模型的泛化能力[^17^]。
残差学习：网络预测初始参数和目标参数之间的残差，而不是直接回归绝对参数，缩小了解空间[^17^]。
神经求解器：包括一个基于动作识别网络的关节特征提取器和一个轻量级的 MLP 回归器[^59^][^54^]。

实验

样本帧上的评估：
- 数据集：AMASS[^36^]、3DPW[^52^]、RICH[^15^]。
- 结果：Learnable SMPLify 在所有数据集上均优于直接复制初始化姿态的基线方法和传统 SMPLify，PVE 分别为 3.23 mm、9.74 mm 和 13.09 mm，运行时间仅为 0.06 秒，相比 SMPLify 的 11.73 秒和 12.52 秒有近 200 倍的加速[^17^]。
顺序推理评估：
- 结果：在 AMASS、3DPW 和 RICH 数据集上，Learnable SMPLify 的 PVE 分别为 17.22 mm、21.23 mm 和 27.51 mm，表现出良好的一致性和泛化能力[^17^]。
插件后处理评估：
- 数据集：LucidAction[^11^]。
- 基线方法：GVHMR[^46^] 和 SMPLest-X[^60^]。
- 结果：Learnable SMPLify 能够有效地从基线方法的预测中细化结果，对输入噪声具有鲁棒性[^17^]。
消融研究：
- 无人体中心归一化：在 3DPW 数据集上 PVE 显著增加，表明该策略对于跨域泛化至关重要[^17^]。
- 直接预测：使用固定 T 姿态作为初始化，性能远低于 Learnable SMPLify[^17^]。
- 时间采样范围：当时间采样范围 ( S = 9 ) 时，模型在 AMASS 和 3DPW 数据集上均取得了最佳性能[^17^]。

关键结论

Learnable SMPLify 通过单次前向传播的神经网络替代了传统 SMPLify 的迭代优化过程，显著提高了运行效率，同时保持了高准确性和泛化能力。该方法在多个数据集上表现出色，适用于顺序推理和插件后处理，为 3D 人体姿态和形状估计提供了一个实用且强大的基线[^17^]。

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: Yuchen Yang,Linfeng Dong,Wei Wang,Zhihang Zhong,Xiao Sun

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13562.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.13562

Arxiv ID: 2508.13562

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13562

Published: 2025-08-19T06:53:57Z

Updated: 2025-08-19T06:53:57.000Z

18. Jailbreaking Commercial Black-Box LLMs with Explicitly Harmful Prompts

Evaluating jailbreak attacks is challenging when prompts are not overtly harmful or fail to induce harmful outputs. Unfortunately, many existing red-teaming datasets contain such unsuitable prompts. To evaluate attacks accurately, these datasets need to be assessed and cleaned for maliciousness. However, existing malicious content detection methods rely on either manual annotation, which is labor-intensive, or large language models (LLMs), which have inconsistent accuracy in harmful types. To balance accuracy and efficiency, we propose a hybrid evaluation framework named MDH (Malicious content Detection based on LLMs with Human assistance) that combines LLM-based annotation with minimal human oversight, and apply it to dataset cleaning and detection of jailbroken responses. Furthermore, we find that well-crafted developer messages can significantly boost jailbreak success, leading us to propose two new strategies: D-Attack, which leverages context simulation, and DH-CoT, which incorporates hijacked chains of thought. The Codes, datasets, judgements, and detection results will be released in github repository: https://github.com/AlienZhang1996/DH-CoT.

中文摘要

评估越狱攻击是具有挑战性的，尤其是在提示不是明显有害或未能引发有害输出的情况下。不幸的是，许多现有的红队数据集包含此类不合适的提示。为了准确评估攻击，这些数据集需要进行评估并清理以去除恶意内容。然而，现有的恶意内容检测方法依赖于人工标注，这非常费力，或者依赖大型语言模型（LLM），后者在有害类型上的准确性不一致。为了平衡准确性和效率，我们提出了一种名为MDH（基于LLM与人工协助的恶意内容检测）的混合评估框架，结合了基于LLM的标注和最小化的人为监督，并将其应用于数据集清理和越狱响应的检测。此外，我们发现精心设计的开发者消息可以显著提高越狱成功率，这使我们提出了两种新策略：D-Attack，利用上下文模拟，以及DH-CoT，结合劫持的思维链。代码、数据集、评判和检测结果将发布在github仓库中：https://github.com/AlienZhang1996/DH-CoT。

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对大型语言模型（LLMs）进行红队测试（red teaming）时遇到的两个关键问题：

红队测试数据集的质量问题：
- 论文指出，现有的红队测试数据集包含许多不适合用于越狱攻击（jailbreak attacks）的提示（prompts）。这些提示可以分为三类：
  - 良性提示（Benign Prompts, BP）：这些提示是安全的，对越狱攻击无效。
  - 非明显有害提示（Non-obvious Harmful Prompts, NHP）：这些提示的恶意性较弱，可能不足以触发LLMs的安全防护机制，从而使得越狱攻击的评估变得复杂。
  - 非触发有害响应提示（Non-Triggering harmful-response Prompts, NTP）：这些提示的内容是有害的，但可能会产生良性的响应，从而避免恶意输出，这使得难以确定良性的回复是否是由于触发了防御机制。
- 为了准确评估越狱攻击的效果，需要一个高质量的红队测试数据集，该数据集应排除上述类型的样本，并确保在无攻击（vanilla）设置下提示被拒绝，从而能够准确测量越狱攻击的有效性。然而，大多数现有数据集都包含BP和NHP，有些还包含NTP。
有效的越狱攻击方法的设计问题：
- 论文发现，精心设计的开发者消息（developer messages）可以显著提高越狱攻击的成功率。开发者是OpenAI引入的一个提示角色（prompt role），与用户（User）和系统（System）角色并列。通过模仿官方开发者提示模板（结合上下文模拟、极性转向和少样本上下文学习），可以有效地实现越狱攻击。
- 为了进一步提升越狱攻击的效果，论文提出了两种新的策略：
  - D-Attack：利用上下文模拟来增强攻击效果。
  - DH-CoT（Developer Hijacked Chain of Thought）：将开发者消息的风格与被劫持的思维链（hijacked chain of thought）结合起来，进一步提升性能，能够在GPT-3.5、4o、4.1、o1、o3、o4等模型上实现越狱攻击。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与越狱攻击（jailbreak attacks）和恶意内容检测（malicious content detection）相关的研究工作，以下是主要的相关研究：

越狱攻击（Jailbreak Attack）

白盒攻击（White-box Attacks）
- GCG（Gradient-based Crafted Gradient）：利用梯度信息来构造对抗输入，从而操纵模型的输出。
- LFS（Limited Fine-tuning）：通过有限的微调权限来操纵模型。
灰盒攻击（Gray-box Attacks）
- PAIR（Prompt Adversarial Iterative Refinement）：受生成对抗网络（GANs）启发，使用一个LLM生成越狱提示，另一个LLM检测成功与否，通过迭代改进提示。
黑盒攻击（Black-box Attacks）
- DAN（Do Anything Now）：通过精心设计的提示模板来诱导模型生成恶意输出，但随着其流行度的增加，成功率有所下降。
- DeepInception：利用科幻叙事在角色扮演场景中诱导LLMs产生恶意输出。
- SelfCipher：通过模拟加密通信上下文来突破防御。
- H-CoT（Hijacking the Chain-of-Thought）：通过引入虚假的思维链推理过程来劫持模型的内部逻辑，从而绕过安全检查。

恶意内容检测（Malicious Content Detection）

人工审查（Manual Review）：虽然最可靠，但劳动密集型。
字符串匹配（String Matching）：简单但难以应对LLMs输出的多样化形式。
毒性检测器（Toxicity Detectors）：传统的毒性检测器在处理LLMs的多样化输出时效果有限。
基于LLM的检测（LLM-based Detection）
- 通用LLM检测：使用通用的LLM，并通过精心设计的判断提示来检测恶意内容。
- 微调LLM检测：使用专门针对安全检测进行微调的LLM，例如Llama Guard。

这些相关研究为本文提出的MDH框架和新的越狱攻击方法D-Attack和DH-CoT提供了背景和基础。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下两个主要方面来解决红队测试（red teaming）中遇到的问题：

1. 提出MDH框架用于恶意内容检测和数据集清理

为了提高红队测试数据集的质量，论文提出了一个名为MDH（Malicious content Detection based on LLMs with Human assistance）的混合评估框架。MDH结合了基于LLM的标注和少量人工监督，用于数据集清理和检测越狱响应。具体步骤如下：

Judger Selection（评判者选择）

评估LLMs的稳定评分能力，选择对成人内容敏感的模型作为评判者。
通过一个小型测试集（包含10个与成人内容相关的提示）来评估36个LLMs，选择检测率高于80%的模型。
最终选择了三个商业LLMs（abab6.5s-chatpro、Doubao-lite-32k和grok-3）和Llama Guard作为评判者。

Type-Based Pre-Filtering（基于类型的预过滤）

根据类型过滤掉良性提示（BPs），因为BPs通常是安全的，不会触发LLMs的安全防护机制。
在每个提示类型中，如果大多数提示被标记为BP，则该类型的所有提示都被认为是BP，无需进一步评估。

Multi-Round Voting-Based Fine Filtering（多轮投票细过滤）

采用三轮投票机制来过滤掉明显有害或明显无害的提示，剩下的难以判断的案例则进行人工审查。
第一轮：如果≥JCRT-1个评判者（来自所有评判者）给出的分数≥HST，则标记为不安全并丢弃。
第二轮：如果≥JCRT-2个商业评判者给出的分数≥HST，则标记为不安全并丢弃。
第三轮：如果≥JCRT-3个评判者（来自所有评判者）给出的分数≤BST，则标记为安全并丢弃。
剩下的提示被标记为难处理案例，进行人工审查。

2. 提出D-Attack和DH-CoT两种新的越狱攻击方法

为了设计有效的越狱攻击，论文提出了两种基于开发者消息的新策略：

D-Attack

开发者消息模板：通过模仿OpenAI官方的开发者消息模板结构，设置合适的角色和任务定义，设计有效的行为指令，并包含相关的少样本学习示例。
上下文模拟：结合用户角色中的上下文模拟指令，形成D-Attack。
关键元素：
1. 采用合适的模板结构。
2. 设置适当的角色和任务定义。
3. 设计有效的行为指令。
4. 包含相关的少样本学习示例。

DH-CoT（Developer Hijacked Chain of Thought）

对齐开发者消息和H-CoT上下文：由于推理模型倾向于将通用的开发者消息标记为不安全，直接使用它们可能会降低攻击成功率。通过将开发者消息与H-CoT的教育风格对齐，创建一个更平滑的过渡，减少模型的拒绝率。
结合H-CoT：将对齐后的开发者消息与H-CoT结合起来，形成DH-CoT，从而在更先进的模型（如o3和o4-Mini）上实现越狱攻击。

实验验证

论文通过实验验证了MDH框架在数据集清理和越狱响应检测中的有效性，以及D-Attack和DH-CoT在不同模型上的越狱攻击性能。实验结果表明：

MDH在数据集清理中实现了超过95%的检测率，同时将人工审查率控制在8%以下。
MDH在越狱响应检测中也表现出色，错误率极低。
D-Attack在非推理模型上表现出色，但在推理模型上效果有限。
DH-CoT在推理模型上显著提升了越狱成功率，例如在o3和o4-Mini上分别提升了38%和30%。

通过这些方法，论文有效地解决了红队测试中数据集质量和越狱攻击效果的问题。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多个实验来验证提出的框架和方法的有效性。以下是主要的实验内容和结果：

1. MDH框架的评估

数据集清理能力评估

数据集：SafeBench、QuestionSet、JailbreakStudy、BeaverTails。
方法：首先手动标注这些数据集以识别非明显有害提示（NHPs）作为真实标签。然后应用MDH框架对这些数据集进行标注。
指标：检测率（Detection Rate）和人工审查率（Manual Review Rate）。
结果：
- MDH在所有数据集上实现了超过95%的检测率，表明其能够有效地识别NHPs。
- 人工审查率在4%到8%之间，表明MDH大幅减少了人工工作量，同时保持了高标注准确性。

越狱响应检测能力评估

数据集：RTA系列数据集（RTA-JailbreakStudy、RTA-MaliciousEducator、RTA-SafeBench）和一个包含典型接受和拒绝响应的混合集（ResponsesTest）。
方法：手动标注所有越狱响应集以建立真实标签，然后使用MDH进行标注，计算与真实标签不匹配的比率作为错误率（Error Rate）。
结果：
- MDH在不同数据集、攻击类型和受害者模型上均实现了低错误率，表明其具有强大的越狱检测性能。
- MDH在越狱响应检测中仅需要少量人工参与，进一步证明了其在平衡准确性和效率方面的优势。

2. RTA数据集的构建和评估

方法：使用MDH框架清理SafeBench、QuestionSet、JailbreakStudy和BeaverTails数据集，构建了一个明确有害的数据集系列RTA。
结果：
- RTA数据集在所有测试的LLMs上实现了更低的补全拒绝率（Complemented Rejection Rate, CRR），表明其具有更高的恶意性，适合用于各种越狱攻击。
- 通过比较RTA系列和原始数据集在无攻击（vanilla）设置下的拒绝率，证实了MDH清理的有效性。

3. D-Attack的越狱性能评估

数据集：RTA系列数据集。
受害者模型：GPT-3.5、GPT-4o、GPT-4.1、o3、o4-Mini。
方法：在RTA系列数据集上使用D-Attack对上述模型进行越狱攻击，并计算攻击成功率（Attack Success Rate, ASR）。
结果：
- D-Attack在经典模型（如GPT-3.5和GPT-4o）上表现出高ASR，在较新的非推理模型（如GPT-4.1）上表现出中等ASR，在最新的推理模型（如o3和o4-Mini）上表现出低ASR。
- 这些结果与预期一致，表明D-Attack在非推理模型上效果显著，但在推理模型上效果有限。

4. DH-CoT的越狱性能评估

数据集：RTA-MaliciousEducator。
受害者模型：GPT-3.5、GPT-4o、GPT-4.1、o1-Mini、o1、o3-Mini、o3、o4-Mini。
方法：将DH-CoT与现有的最先进文本越狱方法（包括DeepInception、SelfCipher和H-CoT）进行比较，并计算ASR。
结果：
- DH-CoT在所有推理模型上均实现了越狱，并且与H-CoT相比有明显的改进，例如在o3上ASR提升了38%，在o4-Mini上提升了30%。
- DH-CoT在非推理模型上的表现也优于非CoT基线方法，证明了其在提升越狱能力方面的有效性。

这些实验结果证实了MDH框架在恶意内容检测和数据集清理方面的有效性，以及D-Attack和DH-CoT在不同类型的LLMs上实现越狱攻击的能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的MDH框架、D-Attack和DH-CoT方法虽然在恶意内容检测和越狱攻击方面取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索和改进的地方。以下是一些潜在的研究方向和改进点：

1. MDH框架的改进

提高自动化的程度：尽管MDH已经大幅减少了人工审查的工作量，但完全自动化仍然是一个值得追求的目标。可以探索更先进的自动检测技术，例如通过深度学习模型来进一步提高检测的准确性和效率。
改进评判者选择：目前MDH依赖于预选的LLMs作为评判者，但这些模型的性能可能随时间和具体任务而变化。可以研究动态选择评判者的方法，以适应不同的数据集和攻击场景。
优化投票机制：当前的三轮投票机制虽然有效，但可能存在进一步优化的空间。例如，可以探索加权投票或基于模型置信度的投票策略，以提高检测的准确性和鲁棒性。

2. D-Attack和DH-CoT的改进

提高在推理模型上的效果：D-Attack在推理模型上的成功率较低，这表明需要进一步研究如何设计更有效的开发者消息和用户模板，以提高在这些模型上的越狱成功率。
增强DH-CoT的泛化能力：DH-CoT依赖于为每个任务定制的虚假思维链，这限制了其在其他数据集上的可扩展性。可以研究如何生成更通用的虚假思维链，以提高其在不同数据集和任务上的适用性。
适应更多模型：D-Attack和DH-CoT目前依赖于OpenAI模型中的开发者角色，这限制了它们在其他模型（如Gemini和Claude）上的应用。可以探索如何将这些方法扩展到更广泛的模型类型，例如通过设计更通用的角色消息或利用其他模型的特定特性。

3. 数据集的进一步优化

增加恶意性：尽管RTA数据集已经通过MDH清理，但仍有部分样本被某些模型接受。可以进一步优化这些样本，使其更具恶意性，从而确保所有模型都能拒绝这些提示。
多样化数据集：当前的RTA数据集主要集中在特定类型的恶意内容上。可以考虑扩展数据集，包括更多种类的恶意提示，以更全面地评估LLMs的安全性。
动态更新数据集：随着LLMs的不断发展和安全机制的改进，现有的恶意提示可能逐渐失效。可以研究如何动态更新数据集，以保持其时效性和有效性。

4. 新的攻击方法和防御机制

探索新的攻击方法：随着LLMs的安全机制不断进步，现有的攻击方法可能逐渐失效。可以探索新的攻击方法，例如利用模型的特定漏洞或弱点，以应对更先进的安全防护。
研究防御机制：除了攻击方法，研究如何提高LLMs的防御能力同样重要。可以探索新的防御机制，例如基于行为分析的检测方法、实时监控和响应系统，以及模型的自我修复机制。
对抗性训练：通过将越狱攻击纳入模型的训练过程中，可以提高模型对恶意提示的鲁棒性。可以研究如何设计有效的对抗性训练策略，以增强LLMs的安全性。

5. 跨领域应用

多语言支持：目前的研究主要集中在英文LLMs上。可以探索如何将这些方法扩展到多语言环境，以应对不同语言的恶意内容和攻击。
跨领域应用：除了文本生成，LLMs还在图像生成、语音合成等领域有广泛应用。可以研究如何将越狱攻击和防御机制扩展到这些领域，以全面提高LLMs的安全性。

通过这些进一步的研究和改进，可以不断提高恶意内容检测的准确性和效率，同时设计出更有效的越狱攻击方法，以更好地理解和应对LLMs的安全挑战。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文的核心内容聚焦于对大型语言模型（LLMs）进行红队测试（red teaming）时的两个关键挑战：设计高质量的红队测试数据集和开发有效的越狱攻击方法。文章提出了一个混合评估框架MDH（Malicious content Detection based on LLMs with Human assistance），用于恶意内容检测和数据集清理，并提出了两种新的越狱攻击方法D-Attack和DH-CoT。以下是文章的主要内容概述：

背景知识

红队测试的挑战：红队测试旨在评估LLMs的安全性，但现有数据集存在不适合越狱攻击的提示类型，如良性提示（BP）、非明显有害提示（NHP）和非触发有害响应提示（NTP）。这些提示类型的存在使得越狱攻击的评估变得复杂。
恶意内容检测的现状：现有的恶意内容检测方法依赖于人工标注或LLM标注，但人工标注劳动密集型，而LLM标注在不同类型的恶意内容上准确率不一致。

研究方法

MDH框架：结合LLM标注和少量人工监督，用于数据集清理和越狱响应检测。MDH包括三个阶段：
1. 评判者选择（Judger Selection）：评估LLMs的稳定评分能力，选择对成人内容敏感的模型作为评判者。
2. 基于类型的预过滤（Type-Based Pre-Filtering）：过滤掉良性提示（BPs），因为它们通常是安全的，不会触发LLMs的安全防护机制。
3. 多轮投票细过滤（Multi-Round Voting-Based Fine Filtering）：通过三轮投票机制过滤掉明显有害或明显无害的提示，剩下的难以判断的案例则进行人工审查。
D-Attack和DH-CoT：两种新的越狱攻击方法，基于开发者消息模板。D-Attack通过模仿官方开发者提示模板结构、设置角色和任务定义、设计行为指令和少样本学习示例来增强攻击效果。DH-CoT则通过将开发者消息与H-CoT的教育风格对齐，进一步提升在推理模型上的越狱成功率。

实验

MDH的数据集清理能力评估：在SafeBench、QuestionSet、JailbreakStudy和BeaverTails数据集上应用MDH，手动标注NHPs作为真实标签。MDH实现了超过95%的检测率，人工审查率在4%到8%之间，表明其在减少人工工作量的同时保持了高标注准确性。
MDH的越狱响应检测能力评估：在RTA系列数据集和一个包含典型接受和拒绝响应的混合集上应用MDH，手动标注越狱响应集作为真实标签。MDH在不同数据集、攻击类型和受害者模型上均实现了低错误率，表明其具有强大的越狱检测性能。
D-Attack的越狱性能评估：在RTA系列数据集上对GPT-3.5、GPT-4o、GPT-4.1、o3、o4-Mini等模型进行D-Attack攻击，计算攻击成功率（ASR）。D-Attack在经典模型上表现出高ASR，在较新的非推理模型上表现出中等ASR，在最新的推理模型上表现出低ASR。
DH-CoT的越狱性能评估：在RTA-MaliciousEducator数据集上对GPT-3.5、GPT-4o、GPT-4.1、o1-Mini、o1、o3-Mini、o3、o4-Mini等模型进行DH-CoT攻击，计算ASR。DH-CoT在所有推理模型上均实现了越狱，并且与H-CoT相比有明显的改进，例如在o3上ASR提升了38%，在o4-Mini上提升了30%。

关键结论

MDH框架：MDH在恶意内容检测和数据集清理方面表现出色，能够有效地识别和过滤掉不适合越狱攻击的提示，同时大幅减少了人工审查的工作量。
D-Attack和DH-CoT：这两种新的越狱攻击方法在不同的LLMs上表现出色，特别是在推理模型上，DH-CoT通过与H-CoT的教育风格对齐，显著提高了越狱成功率。

通过这些方法和实验，文章有效地解决了红队测试中数据集质量和越狱攻击效果的问题，为提高LLMs的安全性提供了新的工具和策略。

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: Chiyu Zhang,Lu Zhou,Xiaogang Xu,Jiafei Wu,Liming Fang,Zhe Liu

Categories: cs.CL,cs.CR

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.10390.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2508.10390

Arxiv ID: 2508.10390

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.10390

Published: 2025-08-14T06:46:56Z

Updated: 2025-08-14T06:46:56.000Z