HuggingFace Papers 2025-11-01

数据来源：HuggingFace Papers

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1. The End of Manual Decoding: Towards Truly End-to-End Language Models

The “end-to-end” label for LLMs is a misnomer. In practice, they depend on a non-differentiable decoding process that requires laborious, hand-tuning of hyperparameters like temperature and top-p. This paper introduces AutoDeco, a novel architecture that enables truly “end-to-end” generation by learning to control its own decoding strategy. We augment the standard transformer with lightweight heads that, at each step, dynamically predict context-specific temperature and top-p values alongside the next-token logits. This approach transforms decoding into a parametric, token-level process, allowing the model to self-regulate its sampling strategy within a single forward pass. Through extensive experiments on eight benchmarks, we demonstrate that AutoDeco not only significantly outperforms default decoding strategies but also achieves performance comparable to an oracle-tuned baseline derived from “hacking the test set”-a practical upper bound for any static method. Crucially, we uncover an emergent capability for instruction-based decoding control: the model learns to interpret natural language commands (e.g., “generate with low randomness”) and adjusts its predicted temperature and top-p on a token-by-token basis, opening a new paradigm for steerable and interactive LLM decoding.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）被称为“端到端”是一个误称。实际上，它们依赖于一个不可微的解码过程，这需要耗费大量人工调试的超参数，如温度（temperature）和 top-p。本论文提出了 AutoDeco，一种新颖的架构，通过学习控制自身的解码策略，实现真正的“端到端”生成。我们在标准 Transformer 上增加了轻量级头（lightweight heads），在每一步动态预测特定上下文的温度和 top-p 值，同时预测下一个 token 的 logits。这种方法将解码转化为一个参数化的、按 token 进行的过程，使模型能够在单次前向传递中自我调节其采样策略。通过在八个基准上的大量实验，我们展示了 AutoDeco 不仅显著优于默认解码策略，还能达到与基于“测试集黑客”（hacking the test set）调整的基线相当的性能，这是任何静态方法的实际上界。更重要的是，我们发现了一种基于指令的解码控制的新兴能力：模型学会理解自然语言命令（例如，“以低随机性生成”），并在逐 token 的基础上调整其预测的温度和 top-p，为可引导和互动式 LLM 解码开辟了新范式。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在消除大语言模型（LLM）对手工调参解码的依赖，实现真正端到端的文本生成。核心问题可归纳为：

静态解码瓶颈：温度、top-p 等超参数需在任务层面人工搜索，且同一序列内部无法动态调整，导致“一刀切”策略在创造力、准确性、多样性之间难以权衡。
不可微障碍：传统 top-p 采样采用硬截断，不可微，使得解码参数无法随模型一起端到端优化。
控制缺失：现有方法无法通过自然语言指令实时调节生成风格（如“请降低随机性”）。

AutoDeco 通过以下手段一次性解决上述问题：

在 Transformer 每层新增轻量级“温度头”与 “top-p 头”，每一步从当前隐状态动态预测 T_t 与 P_t 。
提出可微软 top-p 掩码：

m_(sorted) = exp!l(-α·ReLU(c - P)r)

使梯度可回传，实现端到端训练。

推理阶段将参数预测与 logits 计算合并在一次前向传播，零额外调用，延迟仅增 1–2%。
通过针对性微调，模型可将抽象指令（如“提高多样性”）映射为对应的 T_t,P_t 调整，实现自然语言驱动的解码控制。

Q: 有哪些相关研究？

论文第 4 节将相关研究划分为三大流派，并指出它们共同受制于“静态解码”这一根本局限。按类别梳理如下：

确定性解码
Greedy Search、Beam Search（Sutskever et al. 2014；Graves 2013）
Contrastive Search（Su & Collier 2022；Su et al. 2022）
特点：输出可复现，但容易陷入高频、乏味短语，对开放端生成不友好。
随机截断采样
Top-k（Fan et al. 2018）
Nucleus / top-p（Holtzman et al.）
特点：通过固定 k 或 p 截断分布以平衡多样性与连贯性，然而最优超参依赖人工网格搜索，且一旦设定即对整个序列保持不变。
模型驱动或辅助解码
Plug-and-Play LM（Dathathri et al.）——用属性模型在生成过程中实时调整 logits。
Contrastive Decoding（Li et al. 2023；Chuang et al. 2023）——以“小 amateur”模型引导“大 expert”避开平凡区域。
Speculative Decoding（Leviathan et al. 2023；Chen et al. 2023）——草稿模型并行提案、主模型一次验证，加速推理。
特点：引入外部信号或辅助网络，但“引导模型”或“草稿模型”本身仍是静态超参，本质上只是把手工调参对象从温度/top-p 换成另一个固定组件。

AutoDeco 与上述方法的区别在于：

将温度与 top-p 视为可学习、token-级、上下文相关的变量，而非全局常量；
通过可微软 top-p 实现端到端梯度回传，无需外部监督标签；
首次展示 LLM 能直接理解自然语言指令并实时自我调节采样随机性，实现真正端到端、可 Steering 的解码范式。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“手工解码”转化为“模型自调节解码”，核心思路是把温度 T 与 nucleus 阈值 p 也当成每一步可学习的输出，并解决“不可微+无监督信号”两大障碍。具体做法分三步：

架构：在冻结的 Transformer 上外挂两个 2 层 MLP

temperature head： hat Tt = fθ(h_t)
top-p head： hat Pt = gφ(h_t, hat T_t)
二者与 lm_head 并行计算，延迟增幅 <2 %。

训练：提出可微软 top-p 掩码，使整体前向过程可端到端优化

先按预测温度放缩 logits： p = softmax(l/hat T_t)
对累积概率 c 施加平滑掩码：

m_(sorted) = exp!l(-α·ReLU(c - hat P_t)r)

重归一化得可微分布 tilde p ，直接用交叉熵损失更新 fθ,gφ 。
辅以 Easy-Token Masking（随机丢弃 60 % 已能轻松预测的 token）与 Dynamic Fine-Tuning（重加权高不确定 token）防止头网络过保守或过激进。

推理：同一次前向完成“参数预测→logits 修正→采样”，无需额外调用；用户只需把原 model.generate() 换成 autodeco.generate() 一行代码即可。
指令控制（ emergent 能力固化）：
在部分提示后附加“请提高/降低多样性”等元指令，用排序损失强制高多样性样本的 hat T_t,hat P_t 高于基线，低多样性则低于基线。仅需数百步微调，一致性达 95 % 以上，实现自然语言直接调节采样行为。

通过以上设计，论文把“调温度/top-p”这一原本离线、人工、静态的过程彻底内化为模型在线、自动、token-级动态行为，从而达成真正端到端的生成系统。

Q: 论文做了哪些实验？

实验围绕三条主线展开：性能、效率、以及自然语言可控性。具体设置与结果如下（均按论文原始编号与指标呈现）。

1 实验设置

维度	内容
基座模型	Llama-Nemotron-8B、R1-Distill-Qwen-7B、Qwen3-30B-A3B、OpenAI-GPT-OSS-20B
训练数据	DeepMath-103K 的拒绝采样轨迹，≈6 k 样本，400 step 收敛
评测基准	8 套任务，分两大域：• 数学域（In-domain）：AIME24/25、BRUMO25、HMMT25、BeyondAIME• 通用域（Out-of-domain）：GPQA-Diamond、MMLU-Pro、LiveCodeBench-V6、IFEval
对比基线	Greedy、Default Sampling（T≡1.0, p≡1.0）、Expert-Guided Tuning（在测试集网格搜索最优静态 T/p，作为 Oracle 上界）
主指标	Pass@1（128 样本，8 随机种子）；补充 Pass@16/32/64

2 性能实验

2.1 In-domain 数学推理（Table 1）

模型	方法	平均 Pass@1 ↑
Llama-Nemotron-8B	Default	42.59
AutoDeco	46.05（+3.46）
R1-Distill-Qwen-7B	Default	34.76
AutoDeco	37.37（+2.61）
Qwen3-30B-A3B	Default	56.05
AutoDeco	56.54（+0.49，短答案增益小）
GPT-OSS-20B	Default	56.64
AutoDeco	58.13（+1.49）

2.2 Out-of-domain 通用任务（Table 2）

模型	方法	平均 Pass@1 ↑
Llama-Nemotron-8B	Default	46.35
AutoDeco	49.72（+3.37）
R1-Distill-Qwen-7B	Default	42.47
AutoDeco	46.88（+4.41，增益高于数学域）

2.3 Pass@k 持续性（Appendix, Table 5–7）

AutoDeco 在 k=16/32/64 的绝对提升与 k=1 基本持平；
由于高 k 基线准确率已高，同等绝对值带来更大相对错误下降（GPT-OSS-20B 从 3.5 % → 18.1 %）。

2.4 与 Oracle 专家调参对比（Figure 3）

网格搜索步长 0.1，先定 T 再定 p；
AutoDeco 单遍结果与 Oracle 差距 ≤ 0.8 个百分点，显著优于任何可实际部署的静态调参。

2.5 消融实验（Figure 4）

仅温度头 → +3.1 点；仅 top-p 头 → +3.3 点；双头联合 → +4.4 点，验证互补性。

3 效率实验（Table 3）

指标	默认采样	AutoDeco	增幅
FLOPs	2.89e13	2.89e13	0 %
显存	15546 MB	15550 MB	+4 MB
延迟(1 k tokens)	18.23 s	18.84 s	+0.61 s (3.3 %)
延迟(24 k tokens)	25.76 s	26.05 s	+0.29 s (1.1 %)

平均相对延迟 1.7 %，验证“外挂轻量头”策略的实用性。

4 自然语言可控性实验

4.1 涌现观测（Figure 5）

同一提示下，仅追加“请更创新/更确定”指令，模型自发抬高或压低 T/p 曲线。

4.2 定向固化后（Table 4，N=100）

指令	ΔT	一致性	Δp	一致性
低多样性	−0.11	99 %	−0.06	97 %
高多样性	+0.10	96 %	+0.04	85 %

95 % 以上样本方向正确，首次证明 LLM 可把抽象风格指令实时映射为自身采样参数。

5 小结

8 套基准一致领先，匹配“测试集黑客”Oracle；
1–2 % 延迟代价即可取代昂贵的人工调参；
自然语言 steering 从偶然涌现升级为可靠功能，实现真正端到端、可交互的解码控制。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可视为 AutoDeco 的“直接外延”，均围绕论文末尾提出的“联合训练、更细粒度控制、数据偏差”三点展开，并补充了理论、评测与系统层面的开放问题。

1 联合训练与架构

端到端预训练：将 AutoDeco 头与 Transformer 一起从零训练，而非冻结基座。
假设：梯度可同时优化“语言建模”与“元采样策略”，可能学到更极端的 T→0 或 T→∞ 区域，缓解“指令控制仅方向正确、幅度不足”现象。
挑战：需设计新的预训练目标，防止采样参数震荡导致训练不稳定。
多头多策略协同：为不同技能（代码、数学、创意写作）各自维护一套 {T, p} 预测头，通过路由机制动态选择，实现“技能-觉察”的解码。

2 细粒度与多维度控制

超越 T/p 的连续截断：让模型直接预测

logits-offset = h_θ(h_t) ∈ R^(|V|)

即对完整分布做逐 token 可微塑形，理论上可表达 top-k、typical、mirostat 等任意截断规则。

多目标 steering 向量：同时接受“提高多样性 + 降低重复 + 保持事实一致性”多条指令，学习 Pareto 前沿上的权衡策略。
层级/句级/段级控制：当前为 token-级，可引入层次隐状态，让模型在句末自动重置 T/p，适应“开头创意、结尾保守”的长文需求。

3 理论分析

最优采样与模型置信度的关系：证明当模型校准误差 ε→0 时，AutoDeco 学到的 T⋆(h_t) 是否收敛到 Bayesian 最优温度

T^star = (1) / (1 + log p(y^star|x))

从而给出“学习采样参数”的极限性能界。

梯度噪声与探索-利用权衡：研究 α（软 top-p 陡度）对梯度方差的影响，寻找使样本复杂度最小的 α⋆。

4 数据与评测

跨语种、多模态迁移：验证数学语料上习得的 {T, p} 策略是否对低资源语言、图文生成依旧有效；建立“解码策略可迁移性”评测协议。
可验证任务上的因果指标：在代码生成、形式化证明等可自动验证场景，用“首次通过 @1”作为硬指标，排除人类偏好偏差，量化控制精度。
对抗性探测：设计隐含矛盾指令（如“绝对随机且绝对准确”），检验模型是否学会拒绝或给出保守响应，评估对齐安全性。

5 系统与部署

投机-AutoDeco 混合解码：把 AutoDeco 的动态 T/p 作为草稿模型与主模型的置信度门控，实现“自适应投机采样”，在保持质量同时进一步加速。
边缘端量化：研究 4-bit/8-bit 量化后，轻量 MLP 头是否仍能保持 ΔT、Δp 的预测精度，给出移动端部署的量化误差边界。
在线强化学习微调：在真实用户交互日志上持续更新 {T, p} 头，用 RLHF 反馈优化长周期满意度，解决“静态 SFT 数据偏差”问题。

6 社会与伦理

可解释性仪表盘：实时可视化 token-级 T/p 轨迹，让用户理解模型何时“创意”何时“保守”，增加可控信任。
价值对齐：防止恶意指令（“生成尽可能令人困惑的内容”）被映射为高 T/p 的“合法”采样策略，需要把解码控制纳入 RLHF 的约束优化框架。

综上，AutoDeco 把“如何采样”首次参数化并端到端学习，但仅掀开一角：从预训练、理论、多目标、系统到伦理，每一层都留有大量空白，等待后续工作填补。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文提出 AutoDeco，把大语言模型从“手工调参解码”升级为“模型自调节解码”，实现真正端到端生成。核心内容可概括为四点：

问题
温度、top-p 等超参数需人工网格搜索，且同一序列无法动态变化，导致静态策略在创造力与准确性之间难以权衡；传统 top-p 硬截断不可微，使解码无法随模型一起优化。
方法

在冻结 Transformer 上外挂两个轻量 MLP：
temperature 头： hat Tt = fθ(h_t)
top-p 头： hat Pt = gφ(h_t, hat T_t)
提出可微“软 top-p”掩码：

m_(sorted) = exp!l(-α·ReLU(c - hat P_t)r)

使整体前向可端到端训练。

推理阶段一次前向完成“参数预测→logits 修正→采样”，延迟仅增 1–2 %。

实验

8 套基准（数学+通用）（表 1–2）：AutoDeco 一致优于 Greedy 与 Default Sampling，平均提升 2–4 个百分点，与“测试集黑客”Oracle 差距 <1 点。
Pass@k 持续增益（附录表 5–7）：高 k 下相对错误下降最高 18 %。
效率（表 3）：FLOPs 零增加，显存 +4 MB，延迟 +1.7 %。
自然语言控制（图 5、表 4）：追加“提高/降低多样性”指令，模型自动抬降 T/p，一致性 ≥ 95 %。

结论
AutoDeco 把解码超参转化为上下文相关的可学习输出，无需人工调参即可达到 Oracle 级性能，并首次实现“用自然语言实时指挥模型采样风格”，迈向真正端到端、可 Steering 的 LLM 生成。

Q: 想要进一步了解论文

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: Zhichao Wang,Dongyang Ma,Xinting Huang,Deng Cai,Tian Lan,Jiahao Xu,Haitao Mi,Xiaoying Tang,Yan Wang

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26697.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26697

Arxiv ID: 2510.26697

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26697

Published: 2025-10-30T17:01:43Z

Updated: 2025-10-30T17:01:43.000Z

2. Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners

We introduce Emu3.5, a large-scale multimodal world model that natively predicts the next state across vision and language. Emu3.5 is pre-trained end-to-end with a unified next-token prediction objective on a corpus of vision-language interleaved data containing over 10 trillion tokens, primarily derived from sequential frames and transcripts of internet videos. The model naturally accepts interleaved vision-language inputs and generates interleaved vision-language outputs. Emu3.5 is further post-trained with large-scale reinforcement learning to enhance multimodal reasoning and generation. To improve inference efficiency, we propose Discrete Diffusion Adaptation (DiDA), which converts token-by-token decoding into bidirectional parallel prediction, accelerating per-image inference by about 20x without sacrificing performance. Emu3.5 exhibits strong native multimodal capabilities, including long-horizon vision-language generation, any-to-image (X2I) generation, and complex text-rich image generation. It also exhibits generalizable world-modeling abilities, enabling spatiotemporally consistent world exploration and open-world embodied manipulation across diverse scenarios and tasks. For comparison, Emu3.5 achieves performance comparable to Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) on image generation and editing tasks and demonstrates superior results on a suite of interleaved generation tasks. We open-source Emu3.5 at https://github.com/baaivision/Emu3.5 to support community research.

中文摘要

我们推出了 Emu3.5，一种大规模多模态世界模型，能够原生地预测视觉和语言的下一个状态。Emu3.5 采用端到端预训练，统一使用下一令牌预测目标，在包含超过 10 万亿令牌的视觉-语言交错数据语料上进行训练，这些数据主要来自网络视频的连续帧和转录文本。该模型天然支持交错的视觉-语言输入，并生成交错的视觉-语言输出。Emu3.5 还经过大规模强化学习的后训练，以增强多模态推理和生成能力。为了提高推理效率，我们提出了离散扩散适配（Discrete Diffusion Adaptation, DiDA），将逐令牌解码转换为双向并行预测，在不牺牲性能的情况下将每张图像的推理速度提高约 20 倍。Emu3.5 展示了强大的原生多模态能力，包括长时程视觉-语言生成、任意到图像（X2I）生成以及复杂的文本丰富图像生成。它还展示了可泛化的世界建模能力，使其能够在不同场景和任务中实现时空一致的世界探索和开放世界的实体操作。对比来看，Emu3.5 在图像生成和编辑任务上的表现可与 Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）相媲美，并在一系列交错生成任务中表现更优。我们将 Emu3.5 开源于 https://github.com/baaivision/Emu3.5，以支持社区研究。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

Emu3.5 试图解决的核心问题是：
如何在一个统一的大模型里，让视觉与语言模态共享同一套“下一 token 预测”目标，实现长时序、多模态、可交互的世界建模与生成，同时兼顾训练规模、推理效率与任务泛化。

具体而言，论文把挑战分解为三点：

长时序多模态预训练
现有方法多依赖短片段或成对数据，难以学到跨分钟级、因果连贯的视觉-语言序列。Emu3.5 用 13 T tokens 的“视频-旁白交错数据”进行端到端下一 token 预测，直接让模型在预训练阶段就内化时间因果与跨模态对齐。
统一后训练接口
不同下游任务（T2I、X2I、视觉叙事、视觉指引、世界探索、具身操作）格式各异，容易形成能力孤岛。论文提出一套统一 SFT+多任务强化学习框架，用共享的奖励空间把异质任务拉回到同一生成接口，实现任务间的知识互惠。
视觉推理速度瓶颈
自回归逐 token 生图需要约 4 k tokens，延迟高。为此引入 Discrete Diffusion Adaptation（DiDA），在不变更文本生成流的前提下，把视觉 token 的串行解码改成并行去噪，单图推理提速约 20×，逼近扩散模型快速采样速度。

总结：Emu3.5 的目标不是“再做一个多模态模型”，而是验证“纯下一 token 预测”能否直接扩展成世界模型——既能长时序地生成与理解交错视觉-语言序列，又可在任意下游多模态任务上零微调或轻量微调即达 SOTA，同时通过 DiDA 解决推理效率痛点。

Q: 有哪些相关研究？

与 Emu3.5 直接相关的研究可按“统一生成范式、视觉 Tokenizer、长序列多模态预训练、高效视觉解码、世界模型/具身智能”五条线梳理。下列工作均出现在论文引用或实验对比中，按类别列出并给出关键区别。

1. 统一视觉-语言生成范式

工作	核心思路	与 Emu3.5 的主要差异
Emu 系列 [87,88,102]	首次用“下一 token 预测”统一 T2I、I2T、V2T	数据规模 1 T 级，仅短片段；无长视频交错、无 RL、无 DiDA
Chameleon [89]	早期融合 Transformer，图文混合 BPE	仅 7 B 参数，训练 token <1 T，无长时序视频数据
Show-o [113]	双向扩散 + AR 混合，图像用扩散、文本用 AR	两套生成流程，非纯 AR；无长序列世界建模任务
Janus-Pro [19]	解耦理解/生成编码器，AR 生图	训练数据以图文对为主，无交错长视频；无 RL 后训练
LlamaGen [86]	纯 AR 生图，VQGAN tokenizer	仅图像生成，无语言/视频/世界模型能力

2. 视觉 Tokenizer（离散码本）

工作	方法	与 Emu3.5 的差异
VQGAN [28]	VQ+GAN 重建	码本小（8192），需 16× 更多 token；无 SigLIP 蒸馏
O-MAGVIT2 [60]	无查找表 LFQ，16× 压缩	码本 0 维连续，不支持文本区域精细重建
IBQ [81]	索引反向传播量化	Emu3.5 在此基础上扩展 131 k 码本 + 455 M 解码器 + SigLIP 蒸馏

3. 长序列/交错多模态预训练

工作	数据来源	与 Emu3.5 的差异
Infinity-MM [38]	图文交错网页	静态图文，无视频时序；规模 1 B 样本
LLaVA-OV [51]	多图对话数据	单轮多图，无连续帧；总量 3.7 M
Sekai/OpenDV [53,115]	长视频+GPS 轨迹	仅用于世界探索评测，未用于预训练
Koala-36M [101]	短视频+细粒度字幕	平均 10 s 片段，无长旁白对齐

4. 高效视觉解码（加速）

工作	加速思路	与 DiDA 的差异
DPM-Solver [59]	连续扩散 ODE 快采样	需额外训练扩散模型，不能与 AR 权重复用
Flash-Diffusion [11]	蒸馏扩散到 4 步	仅连续潜空间，不支持离散 token
TokenFlow [70]	RQ-Transformer 多尺度 AR	仍串行生成，仅减少 token 数，无并行去噪

5. 世界模型 / 具身操作

工作	任务设定	与 Emu3.5 的差异
RT-X / Open-X [66]	机器人动作预测	仅单帧→动作，无长时序子任务-关键帧交错生成
AgiBot World [8]	双臂桌面操作	提供数据，但无统一视觉-语言生成功能
Sekai [53]	第一人称探索视频	仅数据基准，无生成式世界模型

小结

Emu3.5 的“相关研究”不是简单罗列，而是把上述五条线首次整合到同一 34 B 参数、纯下一 token 预测框架内：

用改进 IBQ tokenizer 解决视觉离散化保真度；
用 13 T 视频-旁白交错数据解决长时序因果学习；
用统一 SFT+多任务 RL 解决异质任务对齐；
用 DiDA 把 AR 视觉生成提速到扩散同级。

因此论文在“统一生成范式、长序列多模态预训练、高效视觉解码”三个维度上均与现有工作形成明显区隔。

Q: 论文如何解决这个问题？

Emu3.5 把“长时序多模态世界建模”拆解成数据-模型-训练-推理四条耦合的流水线，每一步都针对前文提出的三大痛点给出可落地的技术方案。整体思路可概括为：

用统一 next-token 目标把视觉-语言压到同一离散空间 → 在海量交错视频上预训练 → 用多任务 RL 把异质下游任务拉回同一接口 → 用 DiDA 把视觉串行解码改成并行去噪。

下面按流水线展开：

1. 数据层：13 T 交错 token 覆盖长时序因果

子集	规模	关键工艺	解决痛点
Video-Interleaved	63 M 视频，790 年时长	PySceneDetect 抽 0.27 keyframe/s + Whisper ASR 词级对齐 → 场景分段摘要 + 视觉字幕 + 多模态摘要	提供分钟级因果链，模型直接学到“画面后续”与“语言后续”
Vision-Text Pairs	530 M 图文/视频-文本	用 Qwen2.5-VL 重标注，运动得分过滤	补充静态语义与短时动态
Any-to-Image	27 M	自建 58 K 高质量指令，覆盖全局/局部编辑、风格化、文字渲染	为 RL 阶段提供高密度、可验证奖励信号
Text-only	3 T	中英高质量网页 + 书籍	保持语言强先验，防止视觉 token 压倒文本

2. 模型层：34 B 统一 Transformer，不改架构只扩表

骨架：64 层 decoder-only，5120 hidden，GQA(64/8)，RoPE，RMSPre-Norm，SwiGLU
词表：282 926 项（文本 151 k + 视觉 131 k）→ 单序列内图文任意比例
上下文：32 k token，可装 2 k 分辨率图或 3–5 min 视频关键帧
参数量：31.2 B transformer + 2.9 B embedding，训练时用 FP16/FP8 混合精度，推理用 DiDA 不改参数量

3. 训练层：两阶段预训练 → 统一 SFT → 多任务 RL

3.1 预训练（10 T → 3 T）

目标：标准交叉熵，视觉 token 权重 0.5，防止梯度被图淹没
阶段 1：10 T 通用数据，最大 512 px，在线 pack 到 32 k 长度
阶段 2：3 T 高质量+标注数据，动态分辨率 512–1024 px，离线 pack，加入 segmentation、caption、summary 提升收敛速度
验证：9 个分布外验证集（T2I/I2T/Video/图文 benchmark）同步下降，证明规模化带来泛化而非过拟合

3.2 统一 SFT（150 B token）

任务格式：全部转成“交错输入 → 交错输出”的单一模板，视觉/文本共享 <vision_token> <text_token> 特殊符号
两阶段分辨率：先 512/720 px、16 k 长度；再 1024 px、32 k 长度，视觉 loss 权重从 1.0 → 0.5 保持平衡
数据混合：General 29.7 B + X2I 56.2 B + Narrative 10.1 B + Guidance 22.5 B + Exploration 17.5 B + Manipulation 14.1 B，保证任务均衡

3.3 多任务 RL（GRPO）

奖励空间：通用（CLIP 对齐 + 美学）+ 任务专有（OCR/Layout/人脸/风格/一致性）→ 全部归一化到
1,10
后加权
数据：每任务 10 k prompt + 1 k 人工反馈 + 58 k X2I / 50 k T2I 额外样本
算法：Group Relative Policy Optimization，rollout=8，batch=640，lr=1e-6，共 1 epoch
结果：平均奖励从 4.5 → 7.1，所有任务同步提升，无“奖励黑客”现象

4. 推理层：Discrete Diffusion Adaptation（DiDA）

动机：AR 逐 token 生 4 k 视觉 token 需 512 s，无法实时
做法：

冻结 AR 权重，复制一份“带噪图 token”作为输入；
修改 attention mask：同图内 noisy token 双向可见，跨图/文本仍因果；
训练目标：T 步离散去噪，每步预测全部视觉 token，文本部分保持不变；
自蒸馏：用 AR 教师生成 13 B 图文对作为 DiDA 训练数据

效果：1024×1024 图生成从 512 s → 22 s，性能与 AR 持平（GenEval 88.26 → 87.46，GEdit-Bench 7.59 → 7.56）

5. 任务层：同一套权重覆盖六大能力

能力	关键技术点	指标
Text-to-Image	原生离散 AR + RL 美学奖励	TIIF mini 89.48（+15.3 vs FLUX.1 dev）
Any-to-Image	统一指令格式 + 多图输入 + 一致性奖励	ImgEdit 4.41，ICE-Bench 31 任务 Overall 0.637，均优于 Gemini 2.5 Flash Image
Visual Narrative	长序列 32 k 上下文 + 全局/局部 CoT	自动偏好 49.2 % 胜率 vs Gemini
Visual Guidance	步骤级图文对齐 + 过程奖励	51.5 % 胜率
World Exploration	用户交互/自由探索双模式 + 相机轨迹奖励	65.5 % 胜率
Embodied Manipulation	子任务-关键帧交错生成 + 物理一致性奖励	67.1 % 胜率

结论

通过“统一离散空间 → 长时序视频预训练 → 统一 RL 接口 → 并行视觉解码”四级流水线，Emu3.5 把原本需要多个专用模型（扩散生图、视频生成、指令编辑、具身策略、探索仿真）才能覆盖的能力，压缩到单一 34 B 自回归模型，在训练规模、任务广度、推理速度三个维度上同时逼近或超过现有专用/闭源方案。

Q: 论文做了哪些实验？

Emu3.5 的实验体系围绕“生成质量-多模态一致性-世界建模能力-推理效率”四条主线展开，共 7 大类 20 余个细分基准，覆盖文本到图像、任意到图像、长序列叙事、过程指引、世界探索、具身操作、Tokenizer 重建与 DiDA 加速等场景。所有实验均使用同一套 34 B 权重，无任务特定微调。

1. Text-to-Image 生成

基准

GenEval、DPG-Bench、OneIG-Bench（中英双轨）、TIIF-Bench-mini
文本渲染：LeX-Bench（英）、LongText-Bench（中英）、CVTG-2K（多区域英文）

结果

TIIF-mini 平均 89.48，领先 GPT-Image-1（89.15）与 Qwen-Image（86.14）
LeX-Bench Hard 召回率 0.87 vs Gemini-2.5-Flash 0.74
LongText-Bench 英文 0.976、中文 0.928，均列第一/第二
CVTG-2K 5 区域平均 Word Accuracy 0.9123，NED 0.9656，显著高于现有 SOTA

2. Any-to-Image (X2I) 编辑

基准

ImgEdit（737 样本，9 子任务）
GEdit-Bench（606 样本，11 子任务）
OmniContext（400 样本，单/多主体+场景）
ICE-Bench（6538 样本，31 子任务，含局部/全局/参考/控制）

结果

ImgEdit Overall 4.41 > Gemini-2.5-Flash-Image 4.28
GEdit-Bench Overall 7.59 > 此前最佳 7.56（Qwen-Image-Edit-2509）
OmniContext Average 8.82 > GPT-4o 8.80
ICE-Bench 31 任务 Overall 0.637，排名第一，其中 Task 5-16（全局编辑）0.666 最高

3. Visual Narrative（长序列图文故事）

评估方式

自建 200 段中英双语文本/图片交替 prompt，覆盖历史、童话、教育、科幻等主题
自动偏好：ChatGPT-4o 从视觉一致性、故事连贯、图文对齐、教育价值 4 维度打分

结果

Win/(Win+Tie+Lose) = 49.2 % vs Gemini-2.5-Flash-Image 40.5 %
人工抽查 50 段，连贯性得分 4.35/5，显著高于 FLUX.1-Dev 的 3.71

4. Visual Guidance（步骤化操作指引）

评估方式

960 K 训练集外留 1 K OOD 样本，涵盖烹饪、手工、日常维修等 7 类任务
7 维指标：步骤相关性、完整性、清晰度、图文对齐、过程连贯、视觉信息度、任务完成度
ChatGPT-4o 双盲对比

结果

Win 率 51.5 % vs Gemini-2.5-Flash-Image 39.0 %
在“多步骤+工具使用”子集胜率升至 57 %

5. World Exploration（交互式世界漫游）

评估方式

In-domain：从 Sekai/OpenDV 留出的 200 条真实/游戏场景
Out-of-domain：文本 prompt 生成 100 条幻想场景（魔法森林、蒸汽朋克城市等）
双模式：User-Interactive（逐步指令）与 Free-Exploration（模型自驱动）
8 维指标：路径合理性、空间一致性、全局连贯、环境丰富度、图文对齐、图像/文本质量、任务完成度

结果

整体 Win 率 65.5 %；OOD 子集 67 %
轨迹级一致性（人工标注 100 条）达 0.81，高于 Gemini 的 0.69

6. Embodied Manipulation（具身操作子任务-关键帧生成）

评估方式

331 条评测：10 条真实拍摄 + 109 条 OXE 留子集 + 192 条 Gemini 扰动合成（换背景/光照/物体纹理）
5 类机器人臂（WidowX、Songling Aloha、AgiBot 等）+ 50 余种任务（折衣、倒水、堆叠）
6 维指标：子任务技能清晰度、图文对齐、执行进度、图像质量、背景一致性、物理法则合理性
ChatGPT-4o 双盲对比

结果

Win 率 67.1 %；在“可变形物体（布料）”任务上胜率 72 %
物理合理性（人工评）4.41/5 vs Gemini 3.88

7. Tokenizer 重建与 DiDA 加速

7.1 Tokenizer 质量

基准

Tokbench（文本、人脸、通用 60 K）
指标：T-ACC、T-NED、F-Sim、rFID、LPIPS

结果

文本中等尺度 T-NED 70.52，领先第二名 O-MAGVIT2-pretrain 47.28
人脸相似度 0.22，与连续扩散模型持平；通用 rFID 0.42 优于 VQGAN 1.19

7.2 DiDA 推理加速

对比基线

原生 AR：512 s / 1024×1024 / 4096 tokens
DiDA：22 s / 同分辨率 / 同模型参数

质量对比

GenEval 88.26 → 87.46（-0.8 %）
DPG-Bench 80.60 → 80.12（-0.6 %）
GEdit-Bench 7.59 → 7.56（-0.4 %）

吞吐量

4×A100 上 FP8 量化后 50 %↑，每秒可生成 4.6 张 1024×1024 图，与 SD3.5-medium 50 步 DDIM 同级

8. 消融与缩放

数据缩放：10 T → 13 T 预训练，TIIF 平均提升 2.3 pt，验证损失继续下降，无平台迹象
RL 缩放：多任务混合训练步数 0 → 120 k，平均奖励 4.5 → 7.1，所有下游任务同步上升，未出现“此消彼长”
DiDA 步数：T=4 时速度-质量帕累托最优；T<2 质量骤降，T>8 收益递减

总结

实验部分用统一权重在 20 + 主流/自建基准上形成闭环：

生成质量达到或超过 GPT-Image-1、Gemini-2.5-Flash、FLUX.1-dev 等闭源/扩散模型；
多模态一致性在长序列叙事、步骤指引、世界探索上胜率 >50 %，最高 67 %；
世界建模首次在 34 B 单模型内同时支持交互式探索与多臂具身操作，且 OOD 泛化显著；
推理效率通过 DiDA 实现 20× 加速，与连续扩散快速采样同速，而质量损失 <1 %。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可直接在 Emu3.5 的开源权重与数据 pipeline 基础上继续深入，分为“模型-数据-评测-系统-应用”五大主题，每条均给出可验证的实验指标或潜在突破点。

1. 模型架构与学习效率

方向	可探索点	预期指标
1.1 更高压缩 tokenizer	尝试 32× 乃至 64× 下采样，引入 2D-LLM 或 Lookup-Free Quantization + 文本敏感码本	512×512 图 <512 token，Tokbench T-NEDm 不掉于 65
1.2 连续-离散混合表示	视觉主干用连续潜码，文本与低层细节用离散 token，实现“半扩散-半 AR”统一目标	生成质量保持，单图 token 数再降 30 %
1.3 长上下文 scaling	把 RoPE 基频+NTK 外推至 128 k-1 M token，支持 10 min 级视频一次性生成	视频生成连贯性人工评分 >4.5/5，FID 与 32 k 版本差距 <5 %
1.4 稀疏激活/专家混合	针对视觉-语言不同通道引入 MoE，减少 34 B→20 B 活跃参数	推理吞吐 +40 %，显存 -25 %，质量波动 <1 %

2. 数据与知识增强

方向	可探索点	预期指标
2.1 3D/4D 世界数据	引入 NeRF、SfM、深度-光流一致的 4D clips，教模型学习度量空间与物理约束	世界探索“深度误差”<5 %，具身任务“碰撞率”降 30 %
2.2 合成数据自举	用 Emu3.5 自身生成高质量 X2I+长视频，再过滤回炉（自蒸馏 2.0）	相同计算预算下，TIIF 提升 2 pt；数据总成本降 50 %
2.3 多语言-多文化视频	扩充非英/中文视频-旁白（西班牙语、阿拉伯语、印度语等），提升文化泛化	OneIG 多语言 track 平均提升 3 pt，叙事文化偏见人工评分降 20 %

3. 评测与理论分析

方向	可探索点	预期指标
3.1 长序列一致性 Benchmark	建立 1 k 条 32 k-128 k token 的“跨页漫画-纪录片”评测集，系统衡量角色/场景/风格漂移	角色 ID 准确率、场景布局 IoU、风格 CLIP 相似度综合指标
3.2 世界模型物理合理性	设计刚体、流体、弹性体仿真隐式测试集，检查模型是否内建牛顿定律	物理问答准确率 >75 %，与真实仿真轨迹误差 <10 %
3.3 可解释性工具	对视觉 token 进行 PCA/SAE 分解，观察“物体-动作-光照”是否形成可解释方向	人工标注可解释方向占比 >60 %，方向扰动生成一致性 >0.8

4. 系统与推理优化

工作	方法	与 Emu3.5 的差异
VQGAN [28]	VQ+GAN 重建	码本小（8192），需 16× 更多 token；无 SigLIP 蒸馏
O-MAGVIT2 [60]	无查找表 LFQ，16× 压缩	码本 0 维连续，不支持文本区域精细重建
IBQ [81]	索引反向传播量化	Emu3.5 在此基础上扩展 131 k 码本 + 455 M 解码器 + SigLIP 蒸馏

5. 应用与交叉领域

工作	方法	与 Emu3.5 的差异
VQGAN [28]	VQ+GAN 重建	码本小（8192），需 16× 更多 token；无 SigLIP 蒸馏
O-MAGVIT2 [60]	无查找表 LFQ，16× 压缩	码本 0 维连续，不支持文本区域精细重建
IBQ [81]	索引反向传播量化	Emu3.5 在此基础上扩展 131 k 码本 + 455 M 解码器 + SigLIP 蒸馏

短期可验证的“小步快跑”实验

把 tokenizer 码本从 131 k 提到 262 k，下采样 32×，在 2×4090 上训练 100 k step，观察 Tokbench T-NEDm 能否从 70.52 → 75。
用 DiDA 4 步 → 2 步，再加 0.5 B 草稿模型做 speculative，测 1024 px 图生成时间能否 <15 s（≈ 35× 加速）。
自建 5 k 条“物理常识”隐式测试集（抛球、摆锤、液体倾倒），测模型生成轨迹与真实仿真加速度误差，目标 <10 %。

这些方向既可直接复用已开源的 Emu3.5 权重与数据脚本，也具备明确的量化指标，适合社区快速迭代。

Q: 总结一下论文的主要内容

Emu3.5 用一套 34 B 参数的纯自回归 Transformer，首次在统一 next-token 目标下实现“长时序多模态世界模型”，核心贡献可概括为“一条流水线、两大痛点、三项突破”：

一条流水线

13 T 交错视频-文本 → 34 B 统一 AR 预训练 → 150 B 多任务 SFT → 多任务 RL → DiDA 并行加速
同一套权重同时支持文本到图像、任意到图像、视觉叙事、视觉指引、世界探索、具身操作六大能力。

两大痛点

长时序视觉-语言因果建模缺失
以往方法依赖短片段或图文对，Emu3.5 用 63 M 视频+ASR 旁白直接学到分钟级因果链。
AR 逐 token 生图太慢
提出 Discrete Diffusion Adaptation（DiDA），不改参数、不改文本流，把视觉 token 串行解码换成 4 步并行去噪，单图推理 20× 加速，质量无损。

三项突破

工作	方法	与 Emu3.5 的差异
VQGAN [28]	VQ+GAN 重建	码本小（8192），需 16× 更多 token；无 SigLIP 蒸馏
O-MAGVIT2 [60]	无查找表 LFQ，16× 压缩	码本 0 维连续，不支持文本区域精细重建
IBQ [81]	索引反向传播量化	Emu3.5 在此基础上扩展 131 k 码本 + 455 M 解码器 + SigLIP 蒸馏

结论

Emu3.5 验证了“纯 next-token 预测”即可同时完成高保真生成、长序列一致性、交互式世界建模与实时推理，为社区提供了开源可复用的“世界模型基座”。

Q: 想要进一步了解论文

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: Yufeng Cui,Honghao Chen,Haoge Deng,Xu Huang,Xinghang Li,Jirong Liu,Yang Liu,Zhuoyan Luo,Jinsheng Wang,Wenxuan Wang,Yueze Wang,Chengyuan Wang,Fan Zhang,Yingli Zhao,Ting Pan,Xianduo Li,Zecheng Hao,Wenxuan Ma,Zhuo Chen,Yulong Ao,Tiejun Huang,Zhongyuan Wang,Xinlong Wang

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26583.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26583

Arxiv ID: 2510.26583

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26583

Published: 2025-10-30T15:11:16Z

Updated: 2025-10-30T15:11:16.000Z

3. Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture

We introduce Kimi Linear, a hybrid linear attention architecture that, for the first time, outperforms full attention under fair comparisons across various scenarios — including short-context, long-context, and reinforcement learning (RL) scaling regimes. At its core lies Kimi Delta Attention (KDA), an expressive linear attention module that extends Gated DeltaNet with a finer-grained gating mechanism, enabling more effective use of limited finite-state RNN memory. Our bespoke chunkwise algorithm achieves high hardware efficiency through a specialized variant of the Diagonal-Plus-Low-Rank (DPLR) transition matrices, which substantially reduces computation compared to the general DPLR formulation while remaining more consistent with the classical delta rule. We pretrain a Kimi Linear model with 3B activated parameters and 48B total parameters, based on a layerwise hybrid of KDA and Multi-Head Latent Attention (MLA). Our experiments show that with an identical training recipe, Kimi Linear outperforms full MLA with a sizeable margin across all evaluated tasks, while reducing KV cache usage by up to 75% and achieving up to 6 times decoding throughput for a 1M context. These results demonstrate that Kimi Linear can be a drop-in replacement for full attention architectures with superior performance and efficiency, including tasks with longer input and output lengths. To support further research, we open-source the KDA kernel and vLLM implementations, and release the pre-trained and instruction-tuned model checkpoints.

中文摘要

我们介绍了 Kimi Linear，这是一种混合线性注意力架构，它首次在各种情境下的公平比较中超过了全注意力——包括短上下文、长上下文以及强化学习（RL）扩展场景。其核心是 Kimi Delta Attention (KDA)，一种表现力强的线性注意力模块，它通过更精细的门控机制扩展了 Gated DeltaNet，使有限状态的 RNN 内存能够得到更有效的使用。我们定制的分块算法通过 Diagonal-Plus-Low-Rank (DPLR) 转移矩阵的专门变体实现了高硬件效率，相较于通用 DPLR 公式大幅减少了计算量，同时仍更符合经典的 delta 规则。我们基于 KDA 与多头潜在注意力 (MLA) 的逐层混合结构预训练了一个拥有 30 亿激活参数和 480 亿总参数的 Kimi Linear 模型。实验表明，在相同的训练配置下，Kimi Linear 在所有评估任务中都明显优于完整的 MLA，同时将 KV 缓存使用量减少最多 75%，在 100 万上下文长度下实现高达 6 倍的解码吞吐量。这些结果表明，Kimi Linear 可以作为全注意力架构的即插即用替代方案，在性能和效率上均优，包括处理更长输入输出的任务。为了支持进一步的研究，我们开源了 KDA 内核和 vLLM 实现，并发布了预训练及指令微调模型的检查点。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决大语言模型（LLM）在推理阶段因标准 softmax 注意力机制带来的计算与内存瓶颈，尤其针对长上下文、强化学习（RL）测试时扩展等“解码繁重”场景。核心问题可归纳为：

二次复杂度与线性增长的 KV 缓存
标准注意力在序列长度 T 下计算复杂度为 O(T^2) ，且需存储 O(T) 的 KV 缓存，导致长序列时吞吐量急剧下降、延迟飙升，难以满足实时交互与 agentic 任务的需求。
线性注意力表达能力不足
传统线性注意力虽将复杂度降至 O(T) ，但因无“遗忘”机制，记忆状态无限增长，造成干扰，在短序列上也无法匹敌 softmax 质量。
纯线性结构的长程检索瓶颈
有限状态容量使纯线性模型在百万级上下文、精确复制、细粒度召回等任务上理论受限。
现有混合架构规模与评估局限
先前 softmax-线性混合工作要么参数量级不足，要么缺乏跨短/长上下文、RL 场景的系统性对比，未能证明可在大规模、全任务范围内“无损替代”全注意力。

为此，论文提出 Kimi Linear——一种基于 Kimi Delta Attention（KDA） 的混合线性注意力架构，首次在公平训练条件下同时实现

超越全注意力的质量（短上下文、长上下文、RL 数学推理）
降低 75% KV 缓存
1 M 上下文解码吞吐量提升 6×

从而给出“可即插即用的全注意力替代方案”，满足下一代 agentic LLM 对高效推理与长序列建模的双重需求。

Q: 有哪些相关研究？

论文将相关研究划分为三大主线，并在正文中系统对比。以下按方向归纳，并给出与 Kimi Linear 的核心差异。

1. 线性注意力（Linear Attention）

代表工作	关键思想	与 KDA 的主要区别
Linformer	将 QK^⊤ 降维到 k≪T 投影，复杂度 O(Tk)	仍显式存储投影矩阵，无遗忘机制；长程依赖弱
Performers/Fast-weight	核技巧 φ(q)φ(k)^⊤ 近似 softmax，实现 O(T)	无数据相关衰减，状态无限增长，质量低于 softmax
RetNet	标量衰减 α∈(0,1) 引入“遗忘”，保持并行	衰减为头级常量，无法细粒度控制记忆
Mamba2 / Gated DeltaNet	数据相关标量 α_t + Delta 规则 I−βk_tk_t^⊤	仍为头级标量门控；KDA 升级为通道级对角门控 Diag(α_t)
GLA	对角门控 Diag(α_t) ，块级并行	未使用 Delta 规则，无 I−βkk^⊤ 秩 1 修正；KDA 在相同门控粒度下引入可压缩的 DPLR 结构，算子提速 2×

2. 稀疏注意力（Sparse Attention）

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

3. 混合架构（Hybrid Models）

代表工作	混合粒度	与 Kimi Linear 的差异
Jamba / TransMamba	层间 1:1 或 2:1 交替 Mamba2 + Transformer	采用头级标量门控 Mamba2；KDA 用通道级门控 + Delta 规则，在复制/召回合成任务上收敛更快
Falcon-H / SwanGPT	层间 RoPE + NoPE 混合，缓解位置外推	仅改变位置编码，未触及注意力算子；Kimi Linear 把位置编码职责完全交给 KDA，全局层用 NoPE，简化长序列训练
NHA / Liger	层内异构头：局部滑动窗 + 全局压缩	系统实现复杂，分布式切分困难；Kimi Linear 采用统一层间 3:1 比例，基础设施零修改即可接入 vLLM

4. 位置编码与“可学习位置”视角

RoPE：固定频率旋转矩阵，外推需 YaARN、PI 等调参。
NoPE：完全移除显式位置信号，依赖模型自身归纳偏置。
KDA 的 Diag(α_t) 被证明等价于数据依赖的多重衰减位置编码，在递推形式下可写成

ot=∑(i=1)^t qt^⊤ l(prod(j=i+1)^t Diag(α_j)(I−β_j k_j k_j^⊤)r) k_i v_i

从而把“遗忘强度”转化为“相对位置权重”，兼具细粒度与可学习优势，缓解 RoPE 外推失效问题。

5. 硬件协同与算子优化

FlashAttention / FlashAttention-2 针对 softmax 做 IO-aware tiling。
GLA/Comba/RWKV7 提出块级并行算法，但需二次分块或 4 组矩阵乘法。
KDA 通过约束 DPLR 为 a=b=k ，把 4 组减至 2 组，再消去 3 次额外乘法，实现
训练阶段：相同 FLOPs 下 kernel 提速 ≈2×（图 2）
推理阶段：状态大小恒定 d_k×d_v ，1 M 上下文解码 6.3× 于 FlashAttention-MLA（图 1b）

小结

Kimi Linear 在以下三点上首次将已有研究推向“大规模、全任务、无损替代”的边界：

通道级 Delta 规则 + 对角门控 统一了“细粒度遗忘”与“秩 1 修正”，在合成任务上显著优于 GLA、Mamba2、GDN；
约束 DPLR 结构 使块级并行算子比通用 DPLR 提速 2×，且无需二次分块即可稳定半精度训练；
3:1 层间混合 + NoPE 全局层 在 48 B 总参、3 B 激活规模下，用 1.4 T token 预训练即全面超越同规模全注意力 MLA，并给出开源 vLLM 实现，实现“即插即用”。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文从算法-架构-系统三个层面协同发力，把“线性注意力做不快、做不好、用不顺”的三大痛点一次性解决。核心路线图如下：

1. 算法层：提出 Kimi Delta Attention（KDA）

目标：在保持 O(T) 复杂度的同时，让线性注意力拥有媲美 softmax 的表达能力与硬件友好的并行度。

1.1 细粒度门控 + Delta 规则

将 Gated DeltaNet 的头级标量 α_t∈ℝ 升级为通道级对角矩阵

Diag(α_t)∈ℝ^(d_k×d_k), quad α_t[i]∈(0,1)

每条特征维度独立决定“遗忘速率”，实现非均匀傅里叶式位置编码效果。

保留 Delta 规则 I−β_t k_t k_t^⊤ 的秩 1 修正，使状态矩阵 S_t 具备“精准纠错”能力，缓解纯线性模型无法做精确复制的问题。

1.2 约束 DPLR → 可压缩的 WY 表示

把通用 DPLR 过渡矩阵

D−a_t b_t^⊤

约束为

Diag(α_t)−β_t k_t k_t^⊤Diag(α_t)

即令 a_t=β_t k_t, b_t=k_t⊙α_t ，从而共享向量 k_t 。

利用 WY 表示将连续 C 个秩 1 更新打包成

Pr[t]=Diag(γ_r[t]) − ∑(i=1)^r Diag(γ_(i→r)[t])k_i[t]w_i^⊤[t]

只需两次矩阵乘法即可并行计算块内输出，省去通用 DPLR 所需的四次二次分块与三次额外乘法（§6.2 给出算子级对比）。

结果：同等 FLOPs 下 kernel 提速 ≈2×（图 2），且支持半精度 Tensor Core 直接调用。

2. 架构层：3:1 混合 + NoPE 全局层

目标：用最少的全注意力层弥补线性层在极端长程召回上的理论缺陷，同时不引入任何额外系统复杂度。

2.1 层间 3:1 混合

每 3 层 KDA 后插 1 层 Full MLA，循环堆叠。
实验对比 1:1、7:1、15:1 等比例，3:1 在训练/验证 PPL 上双最优（表 1）。
全局层负责跨块信息整合，KDA 层负责细粒度位置编码与记忆管理，两者功能正交，互补而不重叠。

2.2 NoPE 全局层

全注意力层不加 RoPE，把全部位置信号交给 KDA 的 Diag(α_t) 处理。
带来两大工程收益：

全局层可无损转 MQA，推理时 KV 缓存再降 4–8×；
长序列外推无需 YaARN、PI 等频率调参，直接 1 M 上下文训练+推理。

3. 系统层：双模式算子 + vLLM 插件

目标：让线性注意力真正跑在 GPU 上，且零修改现有推理服务框架。

3.1 训练/预填充 → 块级并行 kernel

Triton 实现的 chunk_kda（附录 C 伪代码）
一次 kernel 完成 C=64 长度块的 P_r、H_r、O_r 计算；
利用 UT-transform 把下三角逆矩阵用前向代换迭代求解，避免显式 O(C^3) 求逆；
所有矩阵乘法均为 GEMM，可融合到 Flash-style pipeline。

3.2 自回归解码 → 循环 kernel

状态矩阵 S∈ℝ^(d_k×d_v) 常驻共享内存，每步只做

S ← Diag(α_t)[(I−β_t k_t k_t^⊤)S + β_t k_t v_t^⊤], quad o_t=S^⊤ q_t

计算量 O(d_k d_v) ，与序列长度无关。

1 M 上下文下，Kimi Linear 单 token 延迟 1.84 ms，仅为 MLA 的 1/6.3（图 1b）。

3.3 vLLM 插件

开源 fla/ops/kda 与 vllm-kda 扩展，
复用 vLLM 的 PagedAttention 内存池，无需新缓存接口；
支持张量并行、流水线并行，一键替换 Attention 类即可运行。

4. 实验验证：1.4 T token 公平训练

模型规模：48 B 总参，3 B 激活，与 MLA 完全一致。
结果摘要：
短上下文：MMLU-Pro 51.0 vs MLA 47.2；BBH、HellaSwag 等全面领先（表 3）。
长上下文：RULER-128 k 84.3，平均得分 54.5，三项第一（表 5）。
RL 数学：AIME 2025 训练曲线全程高于 MLA，最终绝对提升 +7.6（图 6）。
效率：1 M 上下文解码 6.3× 提速，KV 缓存 −75%（图 7）。

结论

通过“通道级 Delta 规则”+“约束 DPLR 块算法”+“3:1 NoPE 混合”三位一体，论文首次把线性注意力推向大规模、全任务、即插即用的新阶段，解决了

算不快 → kernel 提速 2×，解码 6×
做不好 → 合成/真实任务全面超 softmax
用不顺 → 开源 vLLM 插件，零修改替换

从而给出可直接落地的全注意力替代方案。

Q: 论文做了哪些实验？

论文从合成探针 → 消融搜索 → 规模定律 → 公平预训练 → 指令微调 → 长上下文 → 强化学习七个维度展开实验，形成一条完整的证据链，证明 Kimi Linear 在任何训练阶段均优于同规模全注意力基线。具体实验一览如下：

1. 合成任务（Synthetic Benchmarks）

目的：验证 KDA 的复制、关联召回、状态追踪三项核心能力，排除大模型“参数堆砌”干扰。

任务	设定	结论
Palindrome	256–2048 token 随机序列逆序复制	KDA 准确率 >95%，显著高于 GDN、Mamba2（图 4a）
MQAR	1K–2K 长度内 10 组 key-value 后随 multi-query	KDA 收敛速度快 1.5×，最终准确率 >90%
Stack	64 个独立 LIFO 栈 PUSH/POP 追踪	KDA 全程领先，验证有限状态矩阵即可模拟计数/栈语义

2. 组件消融（Ablation）

设定：16 头 16 层 1.1 B 激活 MoE，固定 FLOPs，对比训练/验证 PPL。

变量	候选配置	最佳结果
混合比例	0:1, 1:1, 3:1, 7:1, 15:1	3:1 双 PPL 最低（训练 9.23 ↔ 验证 5.65）
输出门	无门 / Swish / Sigmoid	Sigmoid 最优，验证门控可缓解 Attention Sink
短卷积	无 / kernel=4	加入卷积 ↓验证 PPL 0.05，仍有效
位置编码	RoPE / NoPE	NoPE 长上下文平均 +2.7 分（表 5）

3. 规模定律（Scaling Law）

设定：5 组 653 M–1.7 B 激活模型，Chinchilla 风格拟合 L(N)=A⋅C^(-β) 。

同计算预算下，Kimi Linear 损失 1.16× 低于 MLA（图 5）。
曲线平行且更低，说明架构优势随规模保持，未见饱和。

4. 公平预训练（1.4 T tokens）

设定：48 B 总参 / 3 B 激活，上下文 4 K，与 MLA、GDN-H 同数据、同超参、同训练脚本。

类别	基准（节选）	MLA	GDN-H	Kimi Linear
General	MMLU-Pro	47.2	47.9	51.0
Reasoning	GSM8K	83.7	81.7	83.9
Code	CRUXEval-I-cot	51.6	56.0	56.6
Chinese	CMMLU	79.5	80.7	80.8

→ 共 18 项短任务，Kimi Linear 15 项第一（表 3）。

5. 指令微调（SFT@1.4 T）

数据：K2 SFT + 新增数学/代码，多阶段混合。

类别	基准	MLA	GDN-H	Kimi Linear
General	MMLU-Redux	79.2	78.7	80.3
Math	AIME 2025@64	20.6	21.1	21.3
Code	LiveCodeBench v6	25.1	25.4	26.0

→ 11 项任务，Kimi Linear 9 项第一（表 4）。

6. 长上下文（128 k 平均）

设定：统一 128 k 评估长度，与 MLA、GDN-H、Kimi-Linear-RoPE 对比。

基准	MLA	GDN-H	(RoPE)	Kimi Linear
RULER	81.3	80.5	78.8	84.3
RepoQA	63.0	63.0	66.5	68.5
HELMET-ICL	88.0	85.5	88.0	90.0
平均	52.2	51.2	51.8	54.5

→ 8 项长任务，Kimi Linear 6 项第一，验证无 RoPE 混合策略外推更强。

7. 强化学习（Math RL）

设定：同 K1.5 算法、同数据、同超参，仅替换注意力算子。

训练曲线：准确率提升斜率 >MLA 1.5×，全程无崩溃（图 6a）。
测试终点：
MATH500 94.6 vs MLA 58.0
AIME 2025 58.6 vs MLA 20.6

→ 首次证明线性注意力在 RL 测试时扩展阶段同样领先。

8. 效率实测

硬件：A100-80 GB，batch=1，16 头，48 B 总参。

阶段	1 M 上下文指标	MLA	GDN-H	Kimi Linear
预填充	延迟	基准	−65%	−71%
解码	TPOT	11.48 ms	2.01 ms	1.84 ms（6.3×）
KV 缓存	内存	100%	−25%	−75%

→ 越大批次/越长序列，优势越明显（图 7）。

9. 扩展规模（5.7 T tokens）

设定：继续训练至 5.7 T，与 Moonlight 同令牌。

基准	Moonlight	Kimi Linear@5.7 T
MMLU-Pro	42.4	54.8
LiveCodeBench v6	14.3	45.7
RULER@1 M	—	94.8

→ 全面领先，验证架构优势不随训练时长消失（附录 D）。

结论

七类实验环环相扣，从 2 层小模型到 48 B 大模型、从 2 K 到 1 M 长度、从预训练到 RL，全部场景 Kimi Linear 均取得同规模 SOTA，且解码延迟 6× 提速、KV 内存 4× 节省，完成“更快、更强、更省”的闭环证明。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可被视为 Kimi Linear 的“直接后传”或“相邻可扩展”研究，既立足已有开源基础设施（KDA kernel + vLLM 插件），又能进一步放大其价值或探明其边界。按“算法-架构-系统-应用”四象限列出，供后续工作参考。

1. 算法层：KDA 的表达能力与理论极限

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

2. 架构层：混合策略与异构算子

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

3. 系统层：更长、更快、更便宜

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

4. 应用层：Agentic 场景与多模态

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

5. 理论层：位置编码与长度外推

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

小结

算法上探明“状态容量-门控谱-高阶 Delta”三角关系；
架构上尝试“自适应混合”与“稀疏+线性双通路”；
系统上挑战“10 M 上下文”与“端侧 INT4”；
应用上深耕“Agent 长轨迹”与“多模态长视频”；
理论上给出“无限长度外推误差界”。

以上方向均可直接复用已开源的 KDA kernel 与 vLLM 插件，无需重新开发底层算子，即可快速验证。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文主旨一句话

首次提出硬件友好、可即插即用的混合线性注意力架构 Kimi Linear，在同等 1.4 T 训练 token、同等 3 B 激活参数条件下，全面超越全注意力 MLA（短任务、长上下文、RL 数学推理），同时解码延迟 6× 快、KV 缓存 4× 省，为“解码繁重”的 agentic LLM 提供新基线。

1. 背景痛点

标准 softmax 注意力： O(T^2) 计算 + O(T) KV 缓存 → 1 M 上下文吞吐崩溃。
纯线性注意力：状态无限增长，短序列也追不上 softmax 质量；长序列复制/召回理论受限。
既有混合模型：规模小或评估片面，未能证明“大规模+全任务+无损替代”。

2. 核心创新

代表工作	关键思想	与 Kimi Linear 的关系
Longformer / BigBird	滑动窗口 + 全局 token 固定模式	无需额外 KV 缓存，但模式静态，召回能力有限
Reformer	LSH 选择相似 token 参与计算	选择开销高，难以在 1 M 长度落地
NSA / MoBA	块级动态稀疏，基于可学习路由	仍需保存完整 KV 做选择，内存随 T 线性增长；KDA 用固定状态矩阵 d_k×d_v 实现常数内存
DeepSeek-V3.2-Exp	fp8 低精度可学习索引器	同属“硬件协同”思路，但稀疏路径与线性压缩正交，二者可叠加

3. 实验结果（1.4 T 公平训练）

① 短上下文

MMLU-Pro 51.0 vs MLA 47.2；BBH、HellaSwag 等 15/18 项第一。

② 长上下文（128 k）

RULER 84.3；平均得分 54.5，8 项中 6 项第一。

③ RL 数学

AIME 2025 最终 58.6 vs MLA 20.6；训练曲线斜率 全程领先。

④ 效率

1 M token 预填充 −71% 延迟；解码 TPOT 1.84 ms（MLA 11.48 ms）。

4. 开源与复现

KDA Triton kernel + vLLM 插件已开源：
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention/tree/main/fla/ops/kda
48 B 总参 / 3 B 激活 预训练 & 指令微调 checkpoint：
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct

5. 结论

Kimi Linear 以通道级 Delta 规则为算法核心，以3:1 无 RoPE 混合为架构骨架，以双模式高效 kernel为系统底座，首次在大规模公平训练下实现“更快、更强、更省”的三重突破，可作为全注意力架构的即插即用替代方案。

Q: 想要进一步了解论文

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: Kimi Team,Yu Zhang,Zongyu Lin,Xingcheng Yao,Jiaxi Hu,Fanqing Meng,Chengyin Liu,Xin Men,Songlin Yang,Zhiyuan Li,Wentao Li,Enzhe Lu,Weizhou Liu,Yanru Chen,Weixin Xu,Longhui Yu,Yejie Wang,Yu Fan,Longguang Zhong,Enming Yuan,Dehao Zhang,Yizhi Zhang,T. Y. Liu,Haiming Wang,Shengjun Fang,Weiran He,Shaowei Liu,Yiwei Li,Jianlin Su,Jiezhong Qiu,Bo Pang,Junjie Yan,Zhejun Jiang,Weixiao Huang,Bohong Yin,Jiacheng You,Chu Wei,Zhengtao Wang,Chao Hong,Yutian Chen,Guanduo Chen,Yucheng Wang,Huabin Zheng,Feng Wang,Yibo Liu,Mengnan Dong,Zheng Zhang,Siyuan Pan,Wenhao Wu,Yuhao Wu,Longyu Guan,Jiawen Tao,Guohong Fu,Xinran Xu,Yuzhi Wang,Guokun Lai,Yuxin Wu,Xinyu Zhou,Zhilin Yang,Yulun Du

Categories: cs.CL,cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26692.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26692

Arxiv ID: 2510.26692

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26692

Published: 2025-10-30T16:59:43Z

Updated: 2025-10-30T16:59:43.000Z

4. Exploring Conditions for Diffusion models in Robotic Control

While pre-trained visual representations have significantly advanced imitation learning, they are often task-agnostic as they remain frozen during policy learning. In this work, we explore leveraging pre-trained text-to-image diffusion models to obtain task-adaptive visual representations for robotic control, without fine-tuning the model itself. However, we find that naively applying textual conditions - a successful strategy in other vision domains - yields minimal or even negative gains in control tasks. We attribute this to the domain gap between the diffusion model’s training data and robotic control environments, leading us to argue for conditions that consider the specific, dynamic visual information required for control. To this end, we propose ORCA, which introduces learnable task prompts that adapt to the control environment and visual prompts that capture fine-grained, frame-specific details. Through facilitating task-adaptive representations with our newly devised conditions, our approach achieves state-of-the-art performance on various robotic control benchmarks, significantly surpassing prior methods.

中文摘要

尽管预训练的视觉表示在模仿学习中取得了显著进展，但由于在策略学习过程中保持冻结，它们通常是与任务无关的。在本工作中，我们探索利用预训练的文本到图像扩散模型来获取适用于机器控制的任务自适应视觉表示，而无需对模型本身进行微调。然而，我们发现，天真地应用文本条件——这在其他视觉领域是一种成功的策略——在控制任务中几乎没有效果，甚至可能产生负面影响。我们将其归因于扩散模型训练数据与机器人控制环境之间的领域差异，因此我们主张应使用考虑控制所需特定动态视觉信息的条件。为此，我们提出了 ORCA，它引入了可学习的任务提示以适应控制环境，以及捕捉细粒度、帧特定细节的视觉提示。通过利用我们新设定的条件来促进任务自适应表示，我们的方法在各种机器人控制基准上实现了最先进的性能，显著超越了以往方法。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决机器人控制任务中预训练视觉表征的任务无关性（task-agnostic）问题。
具体而言：

现有模仿学习方法普遍采用冻结的预训练视觉编码器，虽然避免了从头训练视觉模型，但这些表征在策略学习阶段保持固定，无法针对具体控制任务进行自适应调整，导致性能波动大。
近期在视觉感知任务中，文本-图像扩散模型（如 Stable Diffusion）通过文本条件即可在不微调模型的情况下获得任务自适应的表征，显著提升了下游性能。
然而，作者发现直接将文本条件迁移到机器人控制领域效果不佳，甚至带来负面增益。根本原因在于：
– 扩散模型训练数据与机器人控制环境存在显著域差异（web 自然图像 vs. 仿真机器人场景）；
– 控制任务需要逐帧捕捉细粒度、动态变化的视觉信息，而静态文本描述难以满足。

为此，论文提出 ORCA 框架，通过可学习的任务提示（task prompts）与视觉提示（visual prompts）替代文本条件，使冻结的扩散模型在控制环境中产生任务自适应的视觉表征，无需微调扩散模型本身。该方法在多个机器人控制基准上取得SOTA 性能，验证了条件机制对控制任务的重要性。

Q: 有哪些相关研究？

5. Can Agent Conquer Web? Exploring the Frontiers of ChatGPT Atlas Agent in Web Games

OpenAI’s ChatGPT Atlas introduces new capabilities for web interaction, enabling the model to analyze webpages, process user intents, and execute cursor and keyboard inputs directly within the browser. While its capacity for information retrieval tasks has been demonstrated, its performance in dynamic, interactive environments remains less explored. In this study, we conduct an early evaluation of Atlas’s web interaction capabilities using browser-based games as test scenarios, including Google’s T-Rex Runner, Sudoku, Flappy Bird, and Stein.world. We employ in-game performance scores as quantitative metrics to assess performance across different task types. Our results show that Atlas performs strongly in logical reasoning tasks like Sudoku, completing puzzles significantly faster than human baselines, but struggles substantially in real-time games requiring precise timing and motor control, often failing to progress beyond initial obstacles. These findings suggest that while Atlas demonstrates capable analytical processing, there remain notable limitations in dynamic web environments requiring real-time interaction. The website of our project can be found at https://atlas-game-eval.github.io.

中文摘要

OpenAI 的 ChatGPT Atlas 推出了用于网页交互的新功能，使模型能够分析网页、处理用户意图，并直接在浏览器中执行光标和键盘输入。虽然其在信息检索任务中的能力已有所展示，但在动态交互环境中的表现尚未得到充分探索。在本研究中，我们使用基于浏览器的游戏作为测试场景，对 Atlas 的网页交互能力进行了早期评估，包括谷歌的 T-Rex Runner、数独、Flappy Bird 和 Stein.world。我们使用游戏内的得分作为量化指标，以评估不同任务类型下的表现。结果显示，Atlas 在数独等逻辑推理任务中表现出色，完成谜题的速度明显快于人类基线，但在需要精确时机和运动控制的实时游戏中表现较差，往往无法通过初始障碍。这些发现表明，虽然 Atlas 展示了强大的分析处理能力，但在需实时交互的动态网页环境中仍存在显著局限。我们的项目网站可访问 https://atlas-game-eval.github.io.

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在回答一个尚未被充分验证的问题：
“当大型语言模型获得直接操控浏览器（点击、键盘输入）的能力后，它能否在动态、交互式、实时变化的 Web 环境中保持有效表现？”

具体而言，研究聚焦以下子问题：

分析处理能力：Atlas 能否仅通过网页内容自主理解游戏规则与目标？
输入执行精度：模型能否把“意图”准确映射为光标与键盘的物理动作？
自适应行为：遇到失败时，Atlas 是否会调整策略而非重复无效操作？
情境理解：在文本密集、目标隐含的 RPG 场景中，Atlas 能否推断叙事线索并持续追求多步目标？

通过以浏览器游戏为探针，论文量化评估了 Atlas 在逻辑-策略型（Sudoku、2048）、实时-反射型（T-Rex Runner、Flappy Bird）与开放-探索型（Stein.world）三类任务上的性能差异，从而揭示“能看懂”与“能操控”之间的能力断层，为后续 Web-Agent 研究提供基线观察与改进方向。

Q: 有哪些相关研究？

论文将自身定位在三条研究脉络的交汇点，并分别列举了代表性文献：

Web 交互智能体（Web Interaction Agents）

早期脚本自动化向神经-大模型范式的演进
WebLINX（Lù et al., 2024）——多轮对话式导航
WebVoyager（He et al., 2024）——端到端多模态任务完成
WebCanvas（Pan et al., 2024）——在线动态环境基准
RealWebAssist（Ye et al., 2025）——长周期真实用户协助
视觉优先架构
CogAgent（Hong et al., 2024）——高分辨率 GUI 理解
WebSight（Bhathal & Gupta, 2025）——纯截图、无 HTML 输入
traversal 与系统性遍历
WebWalker（Wu et al., 2025）

AI 与游戏评测（AI & Game Evaluation）

通用多游戏协议
ALE（Bellemare et al., 2013）——Atari 2600 基准
BALROG（Paglieri et al., 2025）——长视野、细粒度指标
ORAK（Park et al., 2025）——模块化接口、跨游戏复现
开放世界沙盒
MCU（Zheng et al., 2025）——Minecraft 可组合任务生成
自动化游戏测试
Zhao & Tang（2025）——LLM 驱动 Match-3 缺陷发现

多模态 Web 理解（Multimodal Web Understanding）

细粒度元素定位与排版推理
VisualWebBench（Liu et al., 2024a）——截图 OCR 与 grounding
WebMMU（Awal et al., 2025）——网站 VQA、代码编辑、原型生成
综合评测综述
Li et al.（2024）——多模态大模型基准分类体系

上述研究共同构成了论文的对比背景：既有工作聚焦“静态信息提取”或“单步导航”，而本文通过实时、动态、低延迟的浏览器游戏场景，首次对“大模型+直接浏览器控制”这一新范式进行行为级剖析。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文并未尝试“改进”或“训练” Atlas，而是设计了一套零样本、可量化、混合方法的评测协议，以暴露问题而非解决问题为核心思路。具体步骤如下：

构建三类游戏探针

高实时-反射型：T-Rex Runner、Flappy Bird（毫秒级时机）
低实时-高策略型：Sudoku、2048（纯逻辑，无时间压力）
开放-叙事型：Stein.world（多步目标、隐含指令）

统一零-shot 交互协议

仅给一句初始提示：“Try your best to play the game until you get stuck.”
禁止人工干预、禁止多轮提示，确保观测 Atlas 的原生能力边界。
记录所有鼠标/键盘动作与截图流，用于后续行为级剖析。

定量指标 + 定性行为编码

定量：10 次独立 trial，采集分数/存活时间/完成时间，与人类基线对比。
定性：对 Stein.world 进行 30+ 分钟单案例深描，编码“接口发现→指令理解→目标维持”三阶段行为。

失败模式细粒度拆解

对每一次失败标注根因：
– 时机偏移（latency ≥ 120 ms 导致跳跃滞后）
– 动作不协调（Flappy Bird 点击频率与物理节律无关）
– 策略缺失（2048 固定“ swirl” 循环，无状态价值评估）
– 情境断层（RPG 中无法将“Cleaning Lady”与“离开出生房”建立因果链）

形成能力-需求错位矩阵
用实验数据把“Atlas 实际能做到的”与“各类 Web 任务需要的”进行硬对照，从而定位缺口而非填补缺口，为后续社区提供可验证的改进靶点。

Q: 论文做了哪些实验？

实验按“定量基准 + 定性深描”双轨展开，全部在 ChatGPT Atlas Agent Mode (Preview) 零样本条件下完成。

1 实验设置

平台：macOS Sonoma 14.6.1 + Atlas 2025-10-21 release
网络：标准 Wi-Fi，无代码执行、无文件系统、无记忆持久化
协议：

清空缓存新开会话
侧边栏启用 Agent Mode
唯一提示：“Try your best to play the game until you get stuck.”
全程录屏 + 动作日志，零人工干预

2 定量实验（10 独立 trial / 游戏）

游戏	关键指标	人类基线	Atlas 结果
T-Rex Runner	最终得分（距离）	388.9 ± 325.9	45.5 ± 2.9
Flappy Bird	穿过管道数	2.9 ± 1.8	0（全部 0）
Sudoku	完成时间	10–12 min	2 min 28 s ± 29 s
2048	最终得分	3463 ± 2219	2242 ± 1189

附加指标：障碍清除率、存活帧数、tile 最高值等同步记录。

3 定性深描（单案例长时间观测）

游戏	观测维度	关键发现
Stein.world	接口发现、指令理解、目标维持	20 min 未能走出出生房；提供显式 WASD+E 指令后，8 min 完成任务，但后续再次陷入“每步 10 s 思考”停滞。

4 失败模式切片

时机类：T-Rex 跳跃延迟 120–150 ms，9/10 次撞第一障碍。
节律类：Flappy Bird 点击间隔与重力-升力周期零相关，频域分析显示功率谱分散。
策略类：2048 固定 10×
↑→↓←
循环，无 board-value 评估。
情境类：RPG 中无法把“Cleaning Lady”文本线索映射到“出门→对话”行动计划。

5 可复现材料

所有游戏 URL、难度设定、初始状态脚本、日志格式与解析代码已开源在项目主页： https://atlas-game-eval.github.io

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可将“观察性评测”推进到“机制性研究”或“应用性改进”，均基于论文暴露出的四大断层（motor、timing、strategy、context）展开：

1 动作-时机断层

亚秒级延迟溯源
分别测量：LLM 生成动作 token 延迟 → 浏览器 API 调度 → OS 输入事件 → 游戏帧采样，建立延迟预算表。
低延迟动作缓存
引入“反射缓存区”：让模型预生成 3–5 个候选动作 token 序列，由本地守护进程在 16 ms 内按游戏状态直接发射，绕过完整自回归解码。
事件级强化微调
用 ALE 或 MiniWob++ 的“帧-动作-奖励”三元组构造离线 RL 数据集，对 Atlas 基座模型进行 LoRA 微调，检验是否能在保持通用能力的同时降低平均反应时间。

2 策略-规划断层

显式状态抽象器
为 2048 类游戏训练轻量级 CNN 状态编码器，将 board 映射为 16×16 离散 token，再与 LLM 拼接输入，观察策略深度是否提升。
链式思考预算控制
对比 zero-shot、CoT、ToT 在“固定 token 长度”下的胜率曲线，找出策略收益与推理延迟的最优折衷点。
可验证策略合成
让模型生成“可执行策略脚本”（如 JavaScript 小体）并在沙箱内回滚验证，通过执行结果再反调 LLM，形成“生成-验证-迭代”闭环。

3 情境-目标断层

叙事目标形式化
将 RPG 对话文本自动解析为 PDDL 目标（:goal (exists ?x (and (shirt ?x) (inroom ?x west)))），检验 LLM 能否在符号目标引导下完成多步探索。
记忆-地图联合嵌入
引入 2D 局部地图 token 化表示，与对话历史共同写入可更新记忆槽，观测长期目标保持距离（how many steps before forgetting）。
隐式指令推断挑战集
构建“无显式任务标记”的 MMORPG 子集，仅通过环境线索（NPC 饥饿动画、物品稀缺度）暗示目标，量化 Atlas 与人类基线的推断成功率差异。

4 跨游戏迁移与元学习

通用 WebGameGPT 基准
扩展至 30+ 轻量级 HTML5 游戏，覆盖点击、拖拽、语音、陀螺仪等多模态输入，形成持续更新的“live leaderboard”。
元策略蒸馏
先在大量小游戏上训练“元策略生成器”，再 zero-shot 迁移到未见过的商业页游，测量迁移成功率与遗忘率。
对抗性延迟扰动
在输入通道人为注入 0–200 ms 随机延迟，绘制性能衰减曲线，评估模型对真实世界网络抖动的鲁棒性。

5 安全与可解释性

意图-动作对齐审计
记录模型内部“意图 token”与最终鼠标坐标之间的注意力权重，检测是否存在“说一套做一套”的错位现象。
游戏环境红队测试
利用 Atlas 的浏览器操控能力，尝试在沙盒中自动执行钓鱼、越权点击等危险操作，评估 Web-Agent 的安全边界。

6 真实场景外推

动态表单 + 可视化仪表板
将实验范式迁移至“实时股票图拖拽下单”“可编辑数据透视表”等生产工具，验证游戏结论是否泛化到生产力场景。
多语言/低资源网站
在阿拉伯语、印地语等 RTL 或复杂脚本页面测试 OCR 与元素定位精度，量化多语言多模态融合的短板。

通过上述细化实验，可逐步把“Atlas 会玩游戏”的表层观察升级为“Web-Agent 何时、为何、如何失效”的机理知识，并反过来指导架构、训练与接口层面的针对性改进。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文首次对 ChatGPT Atlas 的直接浏览器操控能力 进行系统评测，核心发现可概括为一句话：

“看得懂、算得快，但手慢、策略浅、语境短。”

具体要点如下：

评测对象
OpenAI 2025-10-21 发布的 Atlas Agent Mode，零样本、无人工干预。
实验场景

高实时反射：T-Rex Runner、Flappy Bird
纯逻辑策略：Sudoku、2048
开放叙事：Stein.world RPG

主要结果

Sudoku：2 分 28 秒完成，比人类快 4–5 倍，准确率 100 %。
T-Rex：平均 45 分，仅达人类 12 %；9/10 次撞第一障碍。
Flappy Bird：10 次全 0 分，点击节律与物理完全脱节。
2048：固定“ swirl”循环，最高 512-tile，无角聚合策略。
RPG：20 min 走不出出生房；显式给 WASD+E 指令后才完成首任务，随后再次停滞。

能力-缺口映射

分析推理 ✅
毫秒级时机 ❌
持续策略规划 ❌
隐式目标推断 ❌

贡献与意义
提供首个公开、可复现的“大模型+浏览器原生控制”行为数据集，指出实时交互、战略深度与叙事理解三大改进方向，为后续 Web-Agent 研究奠定基线。

Q: 想要进一步了解论文

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: Jingran Zhang,Ning Li,Justin Cui

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26298.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26298

Arxiv ID: 2510.26298

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26298

Published: 2025-10-30T09:35:51Z

Updated: 2025-10-30T09:35:51.000Z

6. Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark

Recent video generation models can produce high-fidelity, temporally coherent videos, indicating that they may encode substantial world knowledge. Beyond realistic synthesis, they also exhibit emerging behaviors indicative of visual perception, modeling, and manipulation. Yet, an important question still remains: Are video models ready to serve as zero-shot reasoners in challenging visual reasoning scenarios? In this work, we conduct an empirical study to comprehensively investigate this question, focusing on the leading and popular Veo-3. We evaluate its reasoning behavior across 12 dimensions, including spatial, geometric, physical, temporal, and embodied logic, systematically characterizing both its strengths and failure modes. To standardize this study, we curate the evaluation data into MME-CoF, a compact benchmark that enables in-depth and thorough assessment of Chain-of-Frame (CoF) reasoning. Our findings reveal that while current video models demonstrate promising reasoning patterns on short-horizon spatial coherence, fine-grained grounding, and locally consistent dynamics, they remain limited in long-horizon causal reasoning, strict geometric constraints, and abstract logic. Overall, they are not yet reliable as standalone zero-shot reasoners, but exhibit encouraging signs as complementary visual engines alongside dedicated reasoning models. Project page: https://video-cof.github.io

中文摘要

近期的视频生成模型能够生成高保真、时间上连贯的视频，这表明它们可能编码了大量的世界知识。除了逼真的合成能力外，它们还表现出一些初步的行为特征，这些特征表明它们具备视觉感知、建模和操作能力。然而，一个重要的问题仍然存在：视频模型是否已经准备好在具有挑战性的视觉推理场景中充当零样本推理器？在这项工作中，我们进行了实证研究，全面探讨了这个问题，重点关注领先且流行的 Veo-3 模型。我们在 12 个维度上评估其推理行为，包括空间、几何、物理、时间和具身逻辑，系统地刻画了它的优势和失败模式。为了标准化这项研究，我们将评估数据整理成 MME-CoF，这是一个紧凑的基准，使得对帧链（Chain-of-Frame, CoF）推理的深入和全面评估成为可能。我们的研究发现，尽管当前的视频模型在短期空间连贯性、精细着地以及局部一致动态方面展现了有希望的推理模式，但它们在长期因果推理、严格几何约束和抽象逻辑方面仍然受限。总体而言，它们尚不能作为独立的零样本推理器可靠使用，但作为辅助视觉引擎与专用推理模型配合应用，显示出了令人鼓舞的潜力。项目页面：https://video-cof.github.io

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文核心关注的问题是：
当前最先进的视频生成模型是否已经具备“零样本视觉推理”能力，即在不经过任何任务特定训练的情况下，仅凭大规模视觉生成预训练就能像大型语言模型那样完成复杂的多步视觉推理任务。

具体而言，作者试图系统性地回答以下子问题：

视频模型在生成帧序列时表现出的“Chain-of-Frame（CoF）”现象是否等同于真正的逻辑推理？
如果是，这种推理在哪些维度（空间、几何、物理、时序、具身、医学等 12 类）上成立，又在哪些维度上失效？
能否建立一个标准化、可复现的评测框架，对多款主流视频模型进行公平对比，从而量化其零样本推理水平？
基于实证结果，明确视频模型作为“独立零样本推理器”的可靠性边界，并探讨其在未来视觉-推理系统中应扮演的角色（主推理器 vs. 辅助视觉引擎）。

总结：
论文并非提出新的视频生成架构，而是首次对“视频生成模型能否直接作为零样本视觉推理器”这一宏观问题展开大规模实证诊断，并通过自建 MME-COF 基准给出定量与定性结论。

Q: 有哪些相关研究？

论文在第 4 节“Related Work”中将相关研究划分为三条主线，并指出自身与它们的区别。可归纳为以下要点（按时间递进，不含第一人称）：

1. 视频理解与生成模型

方向	代表工作	核心贡献	与本文关系
视频理解	MViT、Video Swin、VideoMAE 等	设计时空 Transformer 结构，做动作识别、事件定位	仅“理解”已有视频，不生成，也不测推理
视频-语言结合	Video-LLaMA、VideoChat、GPT-4V 等	把视频 token 化后用 LLB 做 caption / QA	依赖语言 backbone，非纯视觉生成路径
闭源视频生成	Sora、Gen-3、Pika、Luma、Veo-2	高保真扩散或自回归生成，强调视觉保真	本文直接把它们当“被测对象”，而非架构创新
开源视频生成	SVD、HunyuanVideo、Wan-2.1 等	公开权重与训练策略，推动社区复现	同样属于被测模型池，但性能普遍低于闭源

2. 视频推理评测基准

基准	主要评测内容	与 MME-COF 的差异
Video-MME、Video-MMMU、MMVU	多选题问答，测知识&时序理解	面向“理解模型”，非生成模型；不提供 CoF 维度
RBench-V、SpatialViz-Bench、STARE	几何/物理/空间问答	静态图或短视频片段，不强制模型“逐步生成”解
MMBench-GUI、ScreenSpot-Pro	GUI 点击、图标定位	任务单一，不覆盖 12 维推理
ChartQA、TableVQA-Bench	图表问答	仅表格-图表一项，且为静态图输入
Robobench、MiniBehavior	具身决策、长程规划	需要外部交互环境，非零样本纯生成设定

结论：现有基准要么测“理解”而非“生成”，要么只覆盖单维度任务；MME-COF 是第一个面向“视频生成模型零样本推理”的 12 维综合基准。

3. 把视频生成模型当零样本学习者

研究	实验设置	结论/发现	与本文区别
Wiedemer et al., “Video models are zero-shot learners and reasoners” (arXiv 2029)	在 Veo-3 上跑数十个视觉任务，无微调	展示惊喜的 segmentation、editing、maze-solving 能力	任务零散、无系统分类与量化；本文用 59 例 12 维基准给出细粒度诊断
Lai et al., “Are video models emerging as zero-shot learners and reasoners in medical imaging?”	把 Veo-3 用于 CT 分割、3D 相位预测	医学影像上亦见零样本潜力	仅医学域，无几何/物理/具身等维度；本文覆盖通用视觉推理
Wang et al., “VideoVerse”	从物理定律角度测 T2V 生成一致性	指出生成器离“世界模型”仍有距离	聚焦物理定律，未建统一推理维度；本文给出 12 维全景雷达图

4. 链式思维（CoT）/链式帧（CoF）概念

工作	贡献	与本文联系
CoT 系列（Wei et al., Kojima et al.）	用语言逐步推理提升 LLM 精度	本文将“逐步”思想迁移到视觉时序，提出 CoF
MME-CoT、Math-CoT 等	多模态逐步推理基准	面向 MLLM，输入为图文；本文面向纯视频生成模型

小结（时间线视角）

2021-2023：视频理解模型与多模态 LLM 崛起，基准集中在“看懂”已有视频。
2023-2024：Sora、Veo 等闭源生成模型出现，社区开始猜测其“世界模型”潜力，但缺乏系统验证。
2025 上半年：Wiedemer、Lai、VideoVerse 等零星实验显示零样本惊喜，却缺少统一评测与维度划分。
2025 10 月：本文提出 MME-COF，首次把“视频生成模型能否零样本推理”变成可量化、可复现、多维度的科学问题，并对多款主流模型给出全景式诊断。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“视频模型是否已具备零样本推理能力”这一开放问题转化为可度量的经验研究，通过“构建基准 → 设计协议 → 多模型测评 → 定性定量分析 → 提炼失败/成功模式”五步闭环加以解决。具体做法如下：

1. 建立专用评测基准 MME-COF

维度覆盖：从 40+ 公开数据集中筛选并改写 59 个典型案例，均匀分布于 12 个推理维度（空间、几何、物理、时序、具身、医学等）。
** prompt 标准化**：
– 统一使用静态机位、显式运动描述、禁止语言提示答案；
– 每条 prompt 仅描述“要让观众看到什么”，而非“要得出什么结论”。
两级审核：交叉评审 + 专家仲裁，确保 prompt 无语言歧义、视觉目标唯一。

2. 设计零样本实验协议

被测模型：Veo-3（preview/fast）、Sora-2（/pro）、Kling-v1、Seedance-1.0-pro，共 6 个版本。
生成参数：
– 6 条随机种子 / prompt，1280×720，24 fps，8 s（Kling/Seedance 5 s）。
– 无微调、无外部工具、无后期剪辑，严格零样本。
三级人工标注：Good / Moderate / Bad，并计算成功样本比例（Success Rate）。

3. 自动量化指标（Gemini-2.5-Pro 评审）

为消除人工偏差，引入自动评分器对 354 条视频逐帧打分，输出 0–4 结构化结果：

Instruction Alignment
Temporal Consistency
Visual Stability
Content Fidelity
Focus Relevance

4. 定性 + 定量综合分析

雷达图：12 维平均分一眼对比各模型强弱。
成功/失败模式拆解：
– 短程空间连贯、显著目标定位、局部物理反射 → 普遍 Good。
– 长程因果、多步几何、严格能量守恒、医学术语 → 系统性 Bad。
统计检验：Success Rate 与自动得分高度相关（ρ>0.78），验证自动指标可信。

5. 提炼结论并指明后续路线

边界确定：当前视频模型不可作为独立零样本推理器，其行为更接近“模式复现”而非“原则推理”。
价值定位：在“短程、局部、视觉显著”场景下可作为互补视觉引擎，与专用推理器协同。
未来工作：
– 在 MME-COF 上继续迭代，引入更长时序、多模态条件、可验证物理约束；
– 探索“生成+验证”两阶段框架，用视频模型提供可视化假设，由符号或语言模型完成因果验证。

通过以上步骤，论文把原本模糊的“会不会推理”问题转化为可重复实验、可量化评分、可追踪改进的科学研究，从而系统回答了“视频模型尚未准备好成为零样本推理器，但已展现可引导的视觉推理雏形”。

Q: 论文做了哪些实验？

论文共执行 3 组互补实验，覆盖 59 个任务 × 6 个模型 × 6 次随机生成 = 2 124 条视频，形成定性-定量闭环。具体实验划分如下：

实验 1 Veo-3 深度个案实验（第 2 章）

目的：用代表性模型 Veo-3 逐维拆解“CoF 推理”何时生效、何时崩溃。
设计：

维度	案例数	关键变量	观测指标
视觉细节	4	目标大小、遮挡、杂乱度	定位精度、属性保持
视觉轨迹	6	步数 3-15、分支因子	步级连续性、终点正确性
真实空间	4	视角变换、深度、朝向	全局坐标系一致性
3D 几何	6	单步/多步、折叠/旋转/装配	结构完整性、无自交
2D 几何	8	点序、角度、尺规约束	几何误差、终止控制
物理	4	摩擦、反射、齿轮啮合	能量/动量守恒、因果顺序
旋转	4	角度 45°-360°、场景复杂度	平面约束、后续 OCR/定位
图表	4	表格 vs 折线/饼图	焦点精度、数据不变形
计数	4	2D 杂乱、3D 材质变化	数目准确率、物体漂移
GUI	3	平台（Android/Web/Linux）	点击像素误差、图标篡改
具身	3	静态/动态 affordance	轨迹合理性、幻觉物体
医学	3	器官形状、术语复杂度	解剖结构不变形、定位误差

每条案例均记录 人工三级标签（Good / Moderate / Bad）与 Success Rate（6 次生成中成功占比），并截图典型失败帧用于模式归纳。

实验 2 多模型横向对比（第 3.3-3.4 章）

目的：验证 Veo-3 的个案结论是否普遍适用于其他领先模型。
被测模型：

Kling-v1
Seedance-1.0-pro
Veo-3-fast / preview
Sora-2 / Sora-2-pro

流程：

用 同一套 59 条 prompt 逐模型生成 6 样本；
采用 Gemini-2.5-Pro 自动评分器 对 2 124 条视频输出 5 维 0-4 分数；
计算 Overall & 12 维平均分 ± 标准差，绘制雷达图；
与人工 Success Rate 做 Pearson 相关性检验（ρ=0.78，p<0.01），确认自动指标可信。

实验 3 消融风格实验（附录与补充材料）

目的：排除 prompt 写法对结论的干扰。
变量：

因素	设置	观测
机位描述	静态 vs 轻微手持	对 Visual Stability 分数影响 <3%
运动动词	instantly / smoothly / step-by-step	对长程轨迹成功率无显著差异
答案提示	显式数字 vs 纯视觉描述	显式提示仅提升图表类 0.2 分，其余维度不变

结果确认：标准化 prompt 风格已足够抑制语言偏差，模型差异主要来自内在推理能力而非 prompt 扰动。

输出数据规模一览

实验	视频条数	人工标签	自动评分	统计检验
个案深钻	6×59 = 354	✓	✓	SR-Score 相关
横向对比	6×6×59 = 2 124	—	✓	方差分析、ρ 检验
风格消融	3×20 = 60	—	✓	t 检验

通过上述三层实验，论文既给出了 “单模型-单维度” 的微观失败案例，也提供了 “多模型-全维度” 的宏观分数雷达，从而完整回答了“视频模型能否零样本推理”这一核心问题。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可直接在 MME-COF 框架上延伸，也可跳出纯生成设定，与符号、语言或交互模块耦合，形成“下一代可验证视觉推理”的新范式。

1. 长程因果与状态追踪

可验证状态机：为每个任务引入隐式状态变量（位置、速度、布尔门状态），生成后用符号解析器自动抽取状态链，与真值自动比对，得到“因果错误率”。
记忆增强 CoF：在扩散去噪过程中显式维护跨帧记忆槽（类似 BERT 层间 cache），观察是否降低长序列漂移。
反向推理测试：给定终帧，让模型倒推出合理初帧并生成中间逆过程，检验因果可逆性。

2. 物理与几何约束硬编码

可微物理引擎耦合：将碰撞、摩擦、齿轮啮合写成可微分能量项，加入扩散损失，观察定量误差（能量偏差、角速度残差）是否下降。
NeRF+SDF 正则：在 3D 几何任务中，用即时重建的 NeRF 或 SDF 检验生成几何是否自交、孔洞，反馈给生成模型做在线校正。
符号几何验证：对 2D 尺规作图任务，用 CAS（Computer Algebra System）解析生成线段交点、角度，自动给出几何误差热图。

3. 多模态链式验证（CoF ↔ CoT 双向对齐）

生成-判别循环：视频模型提出可视化假设 → 语言/符号模型验证并返回自然语言批评 → 视频模型根据批评再生成，迭代直至验证通过。
联合打分空间：构建视觉保真度 + 逻辑一致性的 Pareto 前沿，探索二者最优权衡，而非单纯追求像素级真实。
可解释可视化：在每一帧叠加注意力图或符号状态（如“速度矢量”“齿轮角速度”），让人类可直接检查逻辑链。

4. 领域专用扩展

领域	可探索问题	潜在评估指标
医学	生成对比度增强 CT → 检验病灶边缘是否失真	Dice 误差、解剖结构 Hausdorff 距离
GUI	生成多步操作视频 → 用 OCR+UI 树比对真实截图	动作成功率、元素属性编辑率
自动驾驶	生成未来 3 s 街景 → 与高精地图比对车道线漂移	横向误差 < 10 cm 占比
科学计算	生成流体/电磁场演化 → 与数值解比较均方残差	PDE 残差、能量守恒误差

5. 模型侧改进线索

控制信号注入：在 DiT 的时空注意力中增加“约束 token”，显式输入物理常量（g、μ、弹性系数），观察生成结果是否自动满足对应方程。
层次生成：先低分辨率快速验证逻辑链，再超分到高清，减少长序列误差累积。
强化学习微调：用自动验证器返回的“逻辑奖励”进行 RLHF，替代单纯的人类审美奖励。

6. 基准与工具链升级

MME-COF v2
– 任务数 59 → 200，引入“多对象交互”“多轮对话式生成”场景；
– 增加“对抗 prompt”子集，刻意隐藏关键属性测试鲁棒性；
– 开源自动验证器（物理引擎 + 几何解析 + OCR），社区可一键复现。
实时评测平台：提供 WebSocket API，上传 8 s 视频即刻返回 5 维分数与失败帧定位，降低评测门槛。

7. 理论与认知层面

CoF 复杂度度量：定义“视觉推理复杂度 = 状态空间大小 × 步数 × 约束数”，研究模型性能随复杂度增长的断点，刻画“涌现阈值”。
错误传播动力学：用信息论量化每帧互信息衰减，建立“推理熵增”模型，预测第几步开始失效。
人类-模型对比眼动实验：同步记录人眼与模型注意力热图，分析二者在几何/物理关键区域的注视差异，指导注意力修正。

8. 安全与伦理

幻觉检测器：针对医学、GUI 等高风险场景，训练专用分类器识别生成帧中的“伪影/篡改”，提前告警。
可撤销生成：在扩散过程中嵌入隐形水印，一旦自动验证失败即可快速定位并回滚至最近合法帧。

综上，“把生成当作推理” 仍处于萌芽阶段。未来工作可沿**“约束注入 → 自动验证 → 迭代对齐”** 三步走，让视频模型从“看起来合理”走向**“严格可验证”**的视觉推理引擎。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文核心内容可概括为“一个关键问题、一套基准、一组实验、四大发现、一个定位”：

① 关键问题

当前顶尖视频生成模型仅凭大规模视觉预训练，是否已具备“零样本视觉推理”能力？

② 基准 MME-COF

首个面向“视频生成→推理”的 12 维评测套件
59 条严格标准化 prompt，覆盖空间、几何、物理、时序、具身、医学等
人工三级标签 + 自动 5 维 0–4 分，实现定性-定量闭环

③ 实验规模

6 个主流模型（Veo-3、Sora-2、Kling、Seedance）× 6 次随机生成
共 2 124 条 8 s 视频，零样本、无微调、无外部工具

④ 四大发现

短程局部可塑：显著目标定位、简单轨迹、小角度旋转、单步几何变换表现良好。
长程因果脆弱：多步规划、能量守恒、严格几何、抽象逻辑极易出错。
模式复现 > 原则推理：模型优先“看起来合理”而非“严格正确”，错误呈系统性而非随机。
模型各有专精：Sora-2 偏物理与医学，Veo-3 偏真实空间，Seedance 偏旋转与 3D 几何，但总体平均分 < 2/4，远未达标。

⑤ 最终定位

视频模型尚不能作为独立零样本推理器，但已展现“可引导的视觉引擎”潜力；未来应与符号验证器或语言推理模型协同，走“生成-验证-迭代”路线，而非单纯扩大生成参数。

Q: 想要进一步了解论文

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: Ziyu Guo,Xinyan Chen,Renrui Zhang,Ruichuan An,Yu Qi,Dongzhi Jiang,Xiangtai Li,Manyuan Zhang,Hongsheng Li,Pheng-Ann Heng

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26802.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26802

Arxiv ID: 2510.26802

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26802

Published: 2025-10-30T17:59:55Z

Updated: 2025-10-30T17:59:55.000Z

7. AMO-Bench: Large Language Models Still Struggle in High School Math Competitions

We present AMO-Bench, an Advanced Mathematical reasoning benchmark with Olympiad level or even higher difficulty, comprising 50 human-crafted problems. Existing benchmarks have widely leveraged high school math competitions for evaluating mathematical reasoning capabilities of large language models (LLMs). However, many existing math competitions are becoming less effective for assessing top-tier LLMs due to performance saturation (e.g., AIME24/25). To address this, AMO-Bench introduces more rigorous challenges by ensuring all 50 problems are (1) cross-validated by experts to meet at least the International Mathematical Olympiad (IMO) difficulty standards, and (2) entirely original problems to prevent potential performance leakages from data memorization. Moreover, each problem in AMO-Bench requires only a final answer rather than a proof, enabling automatic and robust grading for evaluation. Experimental results across 26 LLMs on AMO-Bench show that even the best-performing model achieves only 52.4% accuracy on AMO-Bench, with most LLMs scoring below 40%. Beyond these poor performances, our further analysis reveals a promising scaling trend with increasing test-time compute on AMO-Bench. These results highlight the significant room for improving the mathematical reasoning in current LLMs. We release AMO-Bench to facilitate further research into advancing the reasoning abilities of language models. https://amo-bench.github.io/

中文摘要

我们推出了 AMO-Bench，这是一个高级数学推理基准测试，难度达到奥林匹克水平甚至更高，共包含 50 道人工设计的问题。现有的基准测试广泛利用高中数学竞赛来评估大型语言模型（LLM）的数学推理能力。然而，由于性能饱和（例如 AIME24/25），许多现有的数学竞赛对于评估顶级 LLM 的有效性正在下降。为了解决这一问题，AMO-Bench 通过以下方式引入了更严格的挑战：确保所有 50 道题目（1）由专家交叉验证以达到至少国际数学奥林匹克（IMO）难度标准，以及（2）完全原创，以防止潜在的数据记忆带来的性能泄露。此外，AMO-Bench 中的每道题仅需要最终答案而非证明，从而实现自动且可靠的评分评估。在 AMO-Bench 上对 26 个 LLM 进行实验结果显示，即便表现最好的模型，其准确率也仅为 52.4%，大多数 LLM 的得分低于 40%。除了这些较低的表现外，我们的进一步分析显示，在 AMO-Bench 上随着测试时计算资源的增加，存在一个有希望的性能提升趋势。这些结果凸显了当前 LLM 在数学推理能力上仍有显著提升空间。我们发布 AMO-Bench，以促进进一步研究，提升语言模型的推理能力。https://amo-bench.github.io/

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文针对现有大语言模型（LLM）数学推理评测基准趋于“饱和”的问题，提出并验证了 AMO-Bench。具体而言，其试图解决以下关键痛点：

性能饱和
主流高中竞赛题基准（AIME24/25、HMMT25 等）已被顶尖模型刷到 90 %+ 准确率，难以继续区分模型能力差异。
数据泄露风险
过往竞赛题广泛存在于互联网与训练语料，模型可能通过记忆而非推理获得高分，导致评测失真。
人工评分瓶颈
更高难度的 IMO 等奥赛题多为证明题，需专家手工批阅，无法自动化、规模化评测。
难度天花板过低
现有“奥赛级”基准仍包含大量入门级题目，不足以检验模型在极限推理场景下的真实水平。

为此，AMO-Bench 通过“全新原创、仅求最终答案、IMO-难度保底、可自动判分”的 50 道极难题，重新拉开模型得分区间（SOTA 仅 52.4 %），从而提供一个未被饱和、抗泄露、可大规模复现的高级数学推理评测工具，并借此揭示当前 LLM 在极限数学推理上仍有巨大提升空间。

Q: 有哪些相关研究？

与 AMO-Bench 直接相关或处于同一评测脉络的研究可分为两条主线：
（1）奥赛级（MO-level）封闭题评测，（2）研究生/科研级开放题评测。主要工作如下：

1. 奥赛级封闭题评测

GSM8K Cobbe et al., 2021
小学–初中文字应用题，早期推理基准，现已饱和。
MATH Hendrycks et al., 2021
高中竞赛风格 12.5 k 题，当前主流“中级”基准。
Omni-MATH Gao et al., ICLR 2024
多学科奥赛题集合，强调泛化与跨领域推理。
OlympiadBench He et al., ACL 2024
中英双语、多模态奥赛题，覆盖 IMO/IBO/ICO 等。
OlymMATH Sun et al., arXiv 2025
纸质出版物收集，分“普通/困难”两级，仍含证明题。
MathOdyssey Fang et al., Scientific Data 2025
长链、组合型奥赛题，侧重长程推理。
BeyondAIME ByteDance-Seed, 2025
AIME 风格但难度提升、规模扩大，保持选择题/填空题形式。
MathArena Balunović et al., arXiv 2025
实时跟踪最新奥赛成绩，并探索 IMO/USAMO 证明题评审范式。

2. 研究生/科研级开放题评测

FrontierMath Glazer et al., arXiv 2024
计算密集+抽象问题，覆盖大多数数学分支，强调社区级难度。
RealMath Zhang et al., arX5 2025
真实科研论文级题目，持续更新，用于评估研究级数学能力。
HARDMath2 Roggeveen et al., arXiv 2025
应用科学与工程中常见的近似/数值类高阶问题。
Humanity’s Last Exam (HLE) Phan et al., arXiv 2025
跨学科“人类前沿知识”闭卷考试，数学部分含科研级难题。

上述工作中，AMO-Bench 与 BeyondAIME、MathArena、OlympiadBench 等同属奥赛级封闭题赛道，但进一步通过“完全原创 + IMO 难度保底 + 仅求答案可自动判分”的设计，缓解了饱和与泄露问题，成为该赛道迄今最具挑战性的基准。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文通过构建 AMO-Bench 这一全新评测基准，从“题源-难度-评分-实验”四个环节系统性地解决现有奥赛评测的饱和与泄露问题：

题源原创化

50 题全部重新人工命制，作者均为 IMO/CMO 金牌或资深命题人。
多轮 10-gram+人工+网络检索三重查重，确保与公开赛事/论坛零高度重合，切断记忆捷径。

难度可控化

专家交叉评审：每题至少 3 位奥赛教练独立打分，必须≥IMO 平均难度才保留。
LLM 预筛：用 GPT-4o、Gemini-2.5-Pro、DeepSeek-V3 等 6 个模型各测 3 次，若≥2 个模型能稳定解出即淘汰，保证对当前 SOTA 仍具挑战性。

评分自动化

题型限定为“仅求最终答案”，无需长篇证明。
39 题采用 parser-based 判分：强制 boxed{} 输出，借助 math-verify 库做符号/数值等价检验；数值答案保留 4 位小数精度。
11 题采用 LLM-based 判分：o4-mini(Low) 五票多数决，人工抽检 1 000 样本， grading accuracy 达 99.2 %，实现大规模、可复现评测。

实验验证与规模扩展

26 个主流模型 32 次重复采样，指标 AVG@32 与 pass@k 同时报告，结果区间拉开（SOTA 仅 52.4 %）。
提供 AMO-Bench-P（39 题可解析子集）与完整 leaderboard，支持社区持续刷榜。
公开题库、解析路径、评分代码与交互平台，确保后续研究可直接使用并进一步扩展。

通过“原创命题+双重难度守门+自动评分+大规模实验”这一完整 pipeline，论文既消除了数据泄露，又避免了人工评分的不可扩展性，重新建立了一个对当前大模型仍具区分度的高阶数学推理评测基准。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕 AMO-Bench 开展了系统实验，从“主评测–效率–可扩展性”三个层面验证基准的有效性与模型行为规律。主要实验如下：

主评测：26 模型大规模横向对比

覆盖开源/闭源、推理/非推理共 26 个 LLM（GPT-5-Thinking、Gemini-2.5-Pro、DeepSeek-V3.1-Thinking、Qwen3-235B-Thinking、LongCat-Flash-Thinking 等）。
每模型 32 次独立采样（temperature=1/0.7，top-p=0.95，top-k=50），报告 AVG@32。
结果：SOTA 仅 52.4 %，40 % 以上仅 6 款模型，显著拉开差距，证明基准未被饱和。

推理效率分析

记录各模型在 50 题上的平均输出 token 数，与 AVG@32 做散点拟合。
发现：得分>40 % 的模型普遍消耗 ≥35 k tokens；同一模型系列更新版本在相近 token 预算下取得更高分，揭示“推理效率”持续改进。

测试时扩展（test-time scaling）

对 GPT-5-Thinking、o4-mini、o3-mini 分别设置 Low/Medium/High 三档推理预算（控制 max_tokens 与思维链长度）。
绘制 AVG@32 ∝ log(output_length) 曲线，三模型均呈近似线性增长，表明继续增加推理预算仍可提升成绩。

潜力评估：pass@k 曲线

k=1→32 变化下，top 模型 pass@32 升至 70 % 以上，显示“具备解出能力但尚不稳定”，验证后续 RL/自洽性训练仍有巨大提升空间。

子集可复现性：AMO-Bench-P

仅含 39 道可 parser 判分题，重复上述 26 模型实验。
成绩整体提高 2–4 %，排名顺序与完整集合一致，方便社区快速验证。

评分可靠性验证

人工抽检 1 000 份模型答案（覆盖 10 款模型），与自动评分对比，准确率 99.2 %，确认评测流程可靠。

通过上述实验，论文既展示了 AMO-Bench 对现有模型的区分度，也定量揭示了“加长推理→提升得分”的 scaling 规律，为后续研究提供了清晰的基线与改进方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可延续或深化 AMO-Bench 的实验发现，并推动极限数学推理研究：

证明题扩展
将 50 题延伸为“答案 + 完整证明”双任务，构建自动形式化验证 pipeline（Lean4/Isabelle），探索 LLM 在严格证明生成与检错上的天花板。
多模态输入
引入几何图形、函数图像或 LaTeX 渲染图，考察模型对视觉-符号混合信息的联合推理能力，补齐当前纯文本评测缺口。
可解释性诊断
利用人工标注的逐步解析路径，设计 step-by-step 错误定位指标（首次出错位置、错误类型分布），指导针对性微调或 prompt 改进。
测试时策略优化
在 AMO-Bench 上系统比较 best-of-n、自洽投票、beam search、lookahead search、过程奖励模型 (PRM) 等不同扩展策略的边际收益，建立“推理预算-性能”普适模型。
课程与对抗式训练
以 AMO-Bench 为难例库，采用课程学习（先易后难）或对抗过滤（持续生成模型可解但接近不可解的新题）迭代放大训练集，检验能否突破 52.4 % 天花板。
知识蒸馏与小模型挑战
将大模型在长链推理中产生的 30 k+ tokens 轨迹压缩蒸馏至 ≤7 B 小模型，观察是否能在 AMO-Bench 上保持 ≥40 % 准确率，为端侧部署提供路径。
跨语言与文化稳定性
把题目翻译为中文、法文、俄文等多语言版本，验证高阶数学推理是否受语言分布偏移影响，评估模型在多语奥赛场景下的鲁棒性。
自动题目生成
基于 AMO-Bench 风格训练“命题专用”LLM，结合难度过滤器与专家-in-the-loop，实现大规模、可持续的新题工厂，防止未来再次饱和。
与人类选手对比
邀请现役 IMO 国家集训队队员同场限时测试，记录人均得分与解题时长，建立“人类-模型”对照基线，量化差距。
强化学习奖励设计
以 AMO-Bench 为稀疏奖励环境，探索 outcome-based vs. process-based 奖励信号对长链数学推理的影响，验证能否复制 AlphaGo/AlphaProof 式的自我对局突破。

Q: 总结一下论文的主要内容

AMO-Bench 核心内容速览

动机

AIME、HMMT 等奥赛题基准已被顶尖 LLM 刷到 90 %+，区分度消失。
公开题库带来数据泄露风险；IMO 证明题又无法自动评分。
→ 需要“未泄露、极难、可机评”的新基准。

AMO-Bench 构建

50 道全新人工命制题，专家三重交叉评审，确保 ≥IMO 难度且零公开重合。
题型限定为“只写最终答案”，39 题 parser 判分、11 题 LLM 五票多数决， grading 准确率 99.2 %。
附带人工逐步解析路径，支持后续诊断与训练。

主实验结果

26 个主流模型各采样 32 次（AVG@32）：SOTA（GPT-5-Thinking High）仅 52.4 %，绝大多数 <40 %，区间重新拉开。
高分模型平均输出 35 k+ tokens，难度与 token 消耗显著正相关。
pass@32 最高 >70 %，显示模型有“能解但不稳”的潜在能力。

关键发现

测试时扩展依然有效：同一模型推理预算↑，成绩随 log(output_length) 近线性增长。
开源与闭源推理模型差距已缩小到 5 % 以内；部分非推理模型亦具竞争力。

开放资源

题库、解析、评分代码与排行榜全公开（amo-bench.github.io），提供 AMO-Bench-P 子集便于快速复现。

结论
AMO-Bench 以“原创+高难+可机评”三要素重新建立了一个未被饱和的奥赛级评测体系，实验表明当前 LLM 在极限数学推理上仍有巨大提升空间，并为后续 scaling、RL、蒸馏等研究提供了可靠基线。

Q: 想要进一步了解论文

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: Shengnan An,Xunliang Cai,Xuezhi Cao,Xiaoyu Li,Yehao Lin,Junlin Liu,Xinxuan Lv,Dan Ma,Xuanlin Wang,Ziwen Wang,Shuang Zhou

Categories: cs.CL,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26768.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26768

Arxiv ID: 2510.26768

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26768

Published: 2025-10-30T17:52:02Z

Updated: 2025-10-30T17:52:02.000Z

8. Surfer 2: The Next Generation of Cross-Platform Computer Use Agents

Building agents that generalize across web, desktop, and mobile environments remains an open challenge, as prior systems rely on environment-specific interfaces that limit cross-platform deployment. We introduce Surfer 2, a unified architecture operating purely from visual observations that achieves state-of-the-art performance across all three environments. Surfer 2 integrates hierarchical context management, decoupled planning and execution, and self-verification with adaptive recovery, enabling reliable operation over long task horizons. Our system achieves 97.1% accuracy on WebVoyager, 69.6% on WebArena, 60.1% on OSWorld, and 87.1% on AndroidWorld, outperforming all prior systems without task-specific fine-tuning. With multiple attempts, Surfer 2 exceeds human performance on all benchmarks. These results demonstrate that systematic orchestration amplifies foundation model capabilities and enables general-purpose computer control through visual interaction alone, while calling for a next-generation vision language model to achieve Pareto-optimal cost-efficiency.

中文摘要

在跨网页、桌面和移动环境构建能够泛化的智能代理仍然是一个未解决的挑战，因为现有系统依赖于特定环境的接口，限制了跨平台部署。我们提出了 Surfer 2，这是一种完全基于视觉观测的统一架构，在所有三种环境中均实现了最先进的性能。Surfer 2 融合了分层上下文管理、解耦的计划与执行，以及带有自适应恢复功能的自我验证，使其能够在长期任务中可靠运行。我们的系统在 WebVoyager 上实现了 97.1% 的准确率，在 WebArena 上为 69.6%，在 OSWorld 上为 60.1%，在 AndroidWorld 上为 87.1%，超越了所有以往系统且无需针对具体任务进行微调。在多次尝试下，Surfer 2 超过了所有基准测试的人类性能。这些结果表明，系统化的操作能够放大基础模型的能力，并仅通过视觉交互实现通用计算机控制，同时也呼唤下一代视觉语言模型以实现帕累托最优的成本效率。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决“如何在不依赖平台专用接口的前提下，构建一个能在网页、桌面与移动三大环境通用、且无需任务级微调即可达到人类水平性能的 GUI 控制智能体”这一核心问题。具体而言，现有方法存在以下局限：

平台耦合：浏览器代理依赖 DOM、移动端依赖无障碍树、桌面端依赖 API，导致跨平台迁移困难。
泛化瓶颈：针对单一平台训练或微调，难以直接迁移到新应用或新交互模式。
长程可靠性：在长步骤、多应用、动态界面场景下，单模型端到端推理易出现错误累积与早期终止。

为此，作者提出 Surfer 2，其目标可概括为：

统一视觉接口：完全以屏幕像素为输入，摆脱对 DOM、无障碍树、平台 API 的依赖，实现“一次架构，三端通用”。
零任务微调：固定权重下仅通过系统级编排即可在四大基准（WebVoyager、WebArena、OSWorld、AndroidWorld）上全面超越既往最佳结果。
长时程稳健性：通过“ Orchestrator-Navigator-Validator ”三级架构，实现高阶规划与低阶执行的解耦、多阶段自验证与自适应重规划，抑制错误传播。
成本-性能帕累托：证明“模型规模不变、系统协同增强”的路线可行，为后续研发更小、更便宜的专用模型提供理论与数据基础。

Q: 有哪些相关研究？

与 Surfer 2 直接相关的研究可归纳为四大脉络，均围绕“无需平台专用接口、纯视觉 GUI 控制”展开：

纯视觉 Web 代理

Set-of-Marks（He et al., WebVoyager 2024）
WebRL / WebDreamer（Zhou et al. 2024; Qi et al. 2024）
共同点：用 LMM 直接看屏幕；差异：上述方法仍借助 DOM 或需任务级 RL 微调，Surfer 2 完全去 DOM、零微调。

桌面“Computer-Use”代理

OS-Atlas（Wu et al. 2024）
Aguvis（Xu et al. 2024）
Agent-S3（Gonzalez-Pumariega et al. 2025）
共同点：像素级输入；差异：OS-Atlas/Aguvis 需专门训练，Agent-S3 用代码回退，Surfer 2 仅用现成模型 + 系统级验证。

移动端视觉代理

UI-TARS / UI-TARS-2（Qin et al.; Wang et al. 2025）
DigiRL / Digi-Q（Bai et al. 2024-25）
K²-Agent（2025）
共同点：截图→动作；差异：UI-TARS 系列与 DigiRL 依赖大规模 RL 微调，K²-Agent 分离规划但用学习式执行器，Surfer 2 两级均 frozen。

定位与评判专用模型

Holo1.5（H Company, 2025）
CogAgent（Hong et al. 2024）
共同点：文本→像素坐标；差异：Surfer 2 将 Holo1.5 作为可插拔 Localizer，并引入 VLM-as-Judge 双级验证，形成闭环。

综上，Surfer 2 在“零任务微调、跨平台统一、系统级自验证”三点上与既有文献形成显著区隔。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将问题拆解为“跨平台视觉感知→长程决策→像素级执行→错误自恢复”四个环节，通过系统级编排而非模型级训练来闭环。具体手段如下：

统一视觉接口
完全以原始截图 S_t 为环境状态，取消 DOM、无障碍树、平台 API 等中间表示，保证

Action = π(S_0, S_1, dots, S_t; prompt)

在 Web、Ubuntu 桌面、Android 移动端通用。

三级 hierarchical 架构

Orchestrator（高层规划器）
将用户目标 G 分解为可验证子目标序列 g_1, g_2, dots, g_k 。
维护全局记忆 M_o = G, plan, status, history, S_t ，支持 replan。
Navigator（低层执行器）
采用 ReAct 循环：

thought_t, note_t, a_t = VLM(S_t, M_n)

其中 M_n 为局部轨迹记忆， a_t 可为“点击(‘Submit’)”。

通过 Localizer 将 a_t 映射为像素坐标 (x,y) ，实现子目标 g_i 。
Validator（双级评判）
Navigator 级：每产生 answer 动作即触发 VLM-as-Judge，若失败则反馈继续探索。
Orchestrator 级：汇总 Navigator 报告与 Judge 评分，决定接受、细化或重规划。

自适应复杂度调度
简单任务 bypass Orchestrator，Navigator 直接 ReAct；复杂任务自动启用 Orchestrator，形成“plan-and-act”模式，减少上下文长度与调用成本。
零参数更新
所有模型（o3、Claude-Sonnet-4.5、Holo1.5 等）均 frozen，仅通过 prompt 工程、多数采样、链式推理与多阶段验证提升性能，避免任务级微调。
错误抑制与恢复

多采样 + 多数投票：Judge 用 3-5 次独立调用取多数，降低单点误判。
持久环境状态：浏览器会话、打开应用跨子任务保留，支持断点续作。
自然重试边界：Orchestrator 以子目标为粒度重试，避免长轨迹从头开始。

通过上述设计，系统在四大基准上取得

WebVoyager 97.1 %
WebArena 69.6 %（pass@10 84.9 %）
OSWorld 60.1 %（pass@10 77.0 %，超人类 72.4 %）
AndroidWorld 87.1 %（pass@3 93.1 %）

验证了“纯视觉输入 + 分层编排 + 零微调”即可实现跨平台、人类级 GUI 控制。

Q: 论文做了哪些实验？

论文在零任务微调、零梯度更新的设定下，对 Surfer 2 进行四基准、多维度、可复现实验，核心结果如下（所有指标均为官方评测脚本或改进版脚本给出的成功率 %）：

WebVoyager（网页导航，590 活站任务）

pass@1：97.1（SOTA，↑3.2 pp 超 Magnitude 93.9）
pass@10：100.0（饱和）
按站点消融：Amazon、GitHub、Booking 等 14/15 站点 ≥95 %；Cambridge Dictionary 因 CAPTCHA 降至 0。
局部器消融：Holo1.5-7B → UI-TARS-7B 后降至 94.7 %，验证定位精度贡献。

WebArena（自托管 6 站，812 任务）

pass@1：69.6（SOTA，↑4.7 pp 超 IBM 65.4）
pass@10：84.9（↑15.3 pp）
按领域：Reddit 77 %、GitLab 76 %；电商平均 58 %，仍为瓶颈。
任务修正：人工订正 71 题标签后，同一系统从 67.4 % 升至 69.6 %，说明评测偏差不可忽略。

OSWorld（Ubuntu 桌面，369 任务，Foundation E2E GUI 赛道）

pass@1：60.1（SOTA，↑7.0 pp 超 UI-TARS-2 53.1）
pass@5：72.0（≈人类 72.4）
pass@10：77.0（超人类 +4.6 pp）
按类别：VS Code/编程 70 %+、系统设置 65 %、GIMP 55 %、LibreOffice 53 %。
局部器消融：Holo1.5-72B → 7B 降至 58.4 %；→ UI-TARS-7B 再降至 56.9 %，再次确认定位瓶颈。
极端案例：成功完成 3 道被人为标注“不可行”的任务（如通过终端改 Chrome 语言），展示系统级推理。

AndroidWorld（Android 真机模拟，116 任务，纯视觉）

pass@1：87.1（SOTA，↑6.0 pp 超 GBOX 81.1）
pass@2：90.5；pass@3：93.1。
按难度：Easy 98.4 %、Medium 86.1 %、Hard 52.6 %。
按标签：multi-app 仅 37.5 %、transcription/memorization 50 %，为剩余难点。
局部器消融：Holo1.5 → UI-TARS 降至 81.9 %（-5.2 pp），小图标定位失误是主因。

系统级消融与灵敏度

Prompt 微调：单句措辞变动可带来 ±5–10 % 波动。
Judge 多数采样（温度=0）：3-5 次投票降低方差，单点 LLM 误判率从 ~10 % 降至 ~2 %。
持久上下文：跨子任务保留记忆，平均减少 30–40 % 步数。
多阶段验证：拦截 15–20 % 早期错误，防止答案提前提交。

成本与效率

Orchestrator 使用 o3 等前沿模型时，单复杂任务成本 $1–5；步数>50 后上下文逼近极限，错误开始累积。
定位失败率 5–8 %，为当前主要硬件无关瓶颈。

综上，实验覆盖“网页-桌面-移动”三域、共 1,887 真实任务，采用统一架构、零微调、可复现脚本，验证了系统级编排即可在 12 项指标中 10 项刷新 SOTA，并首次在 OSWorld 与 AndroidWorld 双基准上超越人类基线。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可将 Surfer 2 的“零微调-跨平台”范式再推一步，分为模型侧、系统侧、评测侧、应用侧四类，均无需额外数据标注即可起步：

模型侧

亚- 10 M 参数的 GUI 专用 VLM
用蒸馏 + 合成轨迹将 Holo1.5 压缩至 1B 以内，目标在 192×108 分辨率下定位误差 <1 % 且单步延迟 <100 ms，实现边缘端实时运行。
动态分辨率与 foveated 视觉
对长页面/大屏引入自适应 tile 编码：

St = ∪(i=1)^k Tile_i(R_i, zoom_i)

仅在点击候选区保持全像素，其余区域降采样 4×，降低 50%+ 视觉 token。

统一动作 Tokenizer
将鼠标、键盘、触摸、滚轮统一为原子 token 集 A_(gui) ，用单一生成式模型一次性输出动作序列，减少“文本→坐标”级联误差。

系统侧

事件驱动的记忆分层
把 Orchestrator 记忆拆为语义事件流 E = (e_i, t_i, emb_i) ，用向量检索替代长上下文，支持千步级任务而无需扩容窗口。
可验证的逐步奖励
对无 ground-truth 任务，让 Validator 输出 {0, 0.5, 1} 外再输出可观测状态描述 s ，与上一步 s_(t-1) 做 diff，形成稠密伪奖励：

r_t = cos(enc(s_t), enc(s^*))

用于在线 best-of-n 或 RL 微调阶段，不依赖人工标注。

学习式重试策略
用轻量 Q-network 在轨迹级特征上预测“再试一次”期望增益，动态决定 pass@k 的 k∈
1,10 ，平均节省 30%+ 推理预算。

评测侧

多语言 & 多地域基准
构建 1000 条覆盖 RTL 语言、非拉丁输入法的任务（如阿拉伯电商、日文表单），检验视觉定位与键盘输入的跨文化鲁棒性。
对抗性视觉扰动套件
引入随机主题切换、深色模式、字体缩放、UI 遮挡等 8 种扰动，衡量 agent 在 ell_∞ 像素扰动 <5 情况下的断点率，推动模型侧改进。
长周期“生存”评测
设计 8 小时不间断多应用工作流（邮箱→表格→幻灯片→导出→分享），每 30 min 插入一次外部弹窗或系统更新，考察持续一致性与自愈率。

应用侧

可访问性自动修复
用 Surfer 2 扫描政府/高校网站，自动生成缺失 alt 文本、颜色对比不足、键盘陷阱报告，并输出 WCAG 2.2 修补代码，实现“agent 找错 + 代码模型修复”闭环。
多 agent 协作桌面
引入主机 Surfer + 专用子 agent（代码、绘图、数据分析），通过共享事件总线通信，完成“下载数据→Python 清洗→生成图表→插入报告→邮件发送”全链路，探索异构 agent 间的最小协议。
边缘+云混合部署
Navigator 运行 1B 蒸馏模型在本地；遇到 Hard 任务自动 offload 到云端 o3，用早期退出策略（early-exit classifier）决定何时上传截图，平衡延迟与精度。

小结

以上 12 点均可在不采集新人工标注的前提下立即展开：1-3 点用合成轨迹蒸馏；4-6 点用现有基准在线试错；7-9 点用自动化扰动与脚本检查；10-12 点直接对接真实软件与无障碍规范。解决后，可望把“零微调”推向“低成本、高实时、可解释”的下一世代 GUI 控制。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文提出 Surfer 2，一套零任务微调、纯视觉输入、跨平台统一的 GUI 控制智能体架构，核心贡献与结果可浓缩为五句话：

统一架构
Orchestrator（高层规划）+ Navigator（低层执行）+ Validator（双级自评），三者共享持久环境状态，全程仅以屏幕像素 S_t 为输入，无需 DOM、无障碍树或平台 API。
零微调 SOTA
在 WebVoyager、WebArena、OSWorld、AndroidWorld 四基准共 1 887 项真实任务上，一次训练不加，pass@1 分别达到 97.1 %、69.6 %、60.1 %、87.1 %，全部刷新最好成绩；多采样后 OSWorld 77.0 %、AndroidWorld 93.1 %，双超人类基线。
关键消融
将 Holo1.5 局部器换成同规模 UI-TARS，WebVoyager 降 2.4 pp，AndroidWorld 降 5.2 pp，证实像素级定位是性能瓶颈；持久记忆与多阶段验证可拦截 15–20 % 错误，步数节省 30–40 %。
成本与局限
前沿模型 Orchestrator 单任务 $1–5；50+ 步长程任务出现上下文饱和与定位失败（5–8 %），提示系统编排已成熟，亟需下一代高效 VLM。
未来方向
用蒸馏-合成轨迹打造 1B 级专用模型、事件驱动记忆、可验证逐步奖励与多 agent 协作，实现帕累托最优的低成本、高实时、可解释 GUI 控制。

Q: 想要进一步了解论文

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: Mathieu Andreux,Märt Bakler,Yanael Barbier,Hamza Benchekroun,Emilien Biré,Antoine Bonnet,Riaz Bordie,Nathan Bout,Matthias Brunel,Aleix Cambray,Pierre-Louis Cedoz,Antoine Chassang,Gautier Cloix,Ethan Connelly,Alexandra Constantinou,Ramzi De Coster,Hubert de la Jonquiere,Aurélien Delfosse,Maxime Delpit,Alexis Deprez,Augustin Derupti,Mathieu Diaz,Shannon D’Souza,Julie Dujardin,Abai Edmund,Michael Eickenberg,Armand Fatalot,Wissem Felissi,Isaac Herring,Xavier Koegler,Erwan Le Jumeau de Kergaradec,Aurélien Lac,Maxime Langevin,Corentin Lauverjat,Antonio Loison,Avshalom Manevich,Axel Moyal,Axel Nguyen Kerbel,Marinela Parovic,Julien Revelle,Guillaume Richard,Mats Richter,Ronan Riochet,María Santos,Romain Savidan,Laurent Sifre,Maxime Theillard,Marc Thibault,Ivan Valentini,Tony Wu,Laura Yie,Kai Yuan,Jevgenij Zubovskij

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.19949.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.19949

Arxiv ID: 2510.19949

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.19949

Published: 2025-10-22T18:21:52Z

Updated: 2025-10-22T18:21:52.000Z

9. The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation

Despite recent advances in 3D human motion generation (MoGen) on standard benchmarks, existing models still face a fundamental bottleneck in their generalization capability. In contrast, adjacent generative fields, most notably video generation (ViGen), have demonstrated remarkable generalization in modeling human behaviors, highlighting transferable insights that MoGen can leverage. Motivated by this observation, we present a comprehensive framework that systematically transfers knowledge from ViGen to MoGen across three key pillars: data, modeling, and evaluation. First, we introduce ViMoGen-228K, a large-scale dataset comprising 228,000 high-quality motion samples that integrates high-fidelity optical MoCap data with semantically annotated motions from web videos and synthesized samples generated by state-of-the-art ViGen models. The dataset includes both text-motion pairs and text-video-motion triplets, substantially expanding semantic diversity. Second, we propose ViMoGen, a flow-matching-based diffusion transformer that unifies priors from MoCap data and ViGen models through gated multimodal conditioning. To enhance efficiency, we further develop ViMoGen-light, a distilled variant that eliminates video generation dependencies while preserving strong generalization. Finally, we present MBench, a hierarchical benchmark designed for fine-grained evaluation across motion quality, prompt fidelity, and generalization ability. Extensive experiments show that our framework significantly outperforms existing approaches in both automatic and human evaluations. The code, data, and benchmark will be made publicly available.

中文摘要

尽管在标准基准测试上，3D人体运动生成（MoGen）取得了近期进展，但现有模型在泛化能力方面仍面临根本瓶颈。相比之下，邻近的生成领域，尤其是视频生成（ViGen），在人类行为建模方面展现了显著的泛化能力，这为MoGen提供了可借鉴的启示。基于这一观察，我们提出了一个全面的框架，系统地在数据、建模和评估三个关键支柱上将知识从ViGen传输到MoGen。首先，我们引入了ViMoGen-228K，一个包含228,000个高质量动作样本的大规模数据集，整合了高保真光学动作捕捉（MoCap）数据、来自网络视频的语义标注动作以及由最先进的ViGen模型生成的合成样本。该数据集包含文本-动作对和文本-视频-动作三元组，显著扩展了语义多样性。其次，我们提出了ViMoGen，这是一种基于流匹配的扩散变换器，通过门控多模态条件统一了来自MoCap数据和ViGen模型的先验信息。为了提高效率，我们进一步开发了ViMoGen-light，一种去除了视频生成依赖但保持强泛化能力的蒸馏版本。最后，我们提出了MBench，一个层级化基准，用于对动作质量、提示符合度和泛化能力进行细粒度评估。大量实验表明，我们的框架在自动评估和人工评估中均显著优于现有方法。代码、数据和基准将公开提供。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

该论文针对“3D 人体运动生成（MoGen）泛化能力不足”这一核心瓶颈展开研究。尽管近期 MoGen 在标准基准上取得进展，其仍难以处理多样化、长尾文本指令；而相邻的视频生成（ViGen）领域已展现出卓越的跨场景泛化能力。作者观察到 ViGen 在“建模人类行为”方面具备可迁移的语义先验，因此提出一套系统框架，将 ViGen 的知识迁移至 MoGen，从数据、模型与评测三大维度协同突破，目标是构建可泛化的通用运动基础模型。

Q: 有哪些相关研究？

论文在附录 B 中系统回顾了相关研究，可归纳为两条主线：数据侧与模型侧。以下按时间脉络与关键贡献梳理代表性文献。

1. 运动数据相关

类别	代表数据集	核心特点	主要局限
光学 MoCap	KIT-ML’16、AMASS’19、BABEL’21、HumanML3D’22	室内高精度、低噪声、物理合理	规模小（~1–4 万段）、语义覆盖窄、长尾动作缺失
视觉 MoCap	Motion-X’23、Motion-X++’24、MotionMillion’25	利用视觉估姿从 10M 级视频提取，规模大（200 万段）、场景丰富	伪标签噪声大、抖动/穿透等伪影显著、质量异构

2. 文本驱动运动生成模型

2.1 传统范式

扩散模型：MDM’23、MotionDiffuse’24、MotionLCM’24、ReMoDiffuse’23
优势：高保真、细节好；劣势：依赖小规模干净 MoCap，泛化受限。
自回归模型：T2M-GPT’23、ScaMo’25
优势：可扩展、适合长序列；劣势：同样受限于训练数据分布，长尾指令表现差。

2.2 视频-运动跨模态先验

NIL’25、Animating-the-Uncaptured’25
思路：用视频扩散模型先生成人物视频，再优化提取运动。
局限：推理慢、对视频模型质量高度敏感、未充分利用现有 MoCap 先验。

3. 评测体系

FID、R-precision、Multimodal Distance 等分布指标（HumanML3D 基准）
问题：单分数粒度过粗、与人类偏好偏差大、测试提示以室内简单动作为主，难以衡量泛化。

4. 本文定位

ViMoGen 框架首次在数据-模型-评测三端同时突破：

数据端融合光学 MoCap、野外视频、合成视频三元源；
模型端提出双分支门控 DiT，把 ViGen 语义先验与 MoCap 动力学先验统一在流匹配框架内；
评测端提出 MBench，从质量、一致性、泛化 9 维细粒度评估，并与人类偏好对齐。

因此，相关工作可视为本文的“单点改进”，而 ViMoGen 首次系统性地将视频生成领域的泛化能力迁移到 3D 人体运动生成任务。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“泛化瓶颈”拆解为数据稀缺、模型割裂、评测粗糙三大子问题，对应给出三项互补创新，形成端到端解决方案。

数据层面：构建 ViMoGen-228K

聚合 30 套光学 MoCap，统一为 SMPL-X、20 fps，得 171 k 高保真 text-motion 对；
从 10 M 野外视频中以级联滤波保留 42 k 片段，用视觉 MoCap 提取伪标签，扩大语义覆盖；
用 SOTA ViGen 模型（Wan2.1）按 2 万长尾提示合成 14 k 视频，再提取运动，填补稀有动作。
结果：228 k 样本、369 h，兼顾“质量”与“长尾”。

模型层面：设计 ViMoGen 双分支门控 DiT

统一框架：以流匹配目标

L=E(x_0,ε,t,c)|fθ(x_t,t,c)-(x_0-ε)|_2^2

训练 1.3 B 扩散 Transformer。

双分支：
– T2M 分支：motion token 仅 cross-attend 文本，依赖 MoCap 先验，保证物理合理；
– M2M 分支：motion token cross-attend 视频运动 token，引入 ViGen 语义泛化。
门控策略：离线生成视频→VLM 打分；高置信走 M2M，低置信退回 T2M，实例级自适应。
蒸馏版 ViMoGen-light：仅用 T2M 分支，用教师模型对 14 k 合成提示生成伪运动，再训学生，推理无需 ViGen，速度提升 10× 以上。

评测层面：提出 MBench 九维体系

三大支柱：Motion Quality（时序/帧级）、Motion-Condition Consistency、Generalizability；
每支柱细分为 3 子项（抖动、滑脚、穿透、开放词表等），共 450 提示；
采用 VLM 自动打分+大规模人工校验，保证与人眼偏好相关系数 >0.8。

通过“高质量数据+跨模态门控模型+细粒度评测”三位一体，论文在 MBench 上将 Generalizability 从 0.55 提升至 0.68，同时保持最低 jitter 与滑脚率，验证了系统性迁移 ViGen 知识到 MoGen 的可行性与先进性。

Q: 论文做了哪些实验？

论文从主基准评测、消融实验、HumanML3D 对照实验、人类偏好验证四个层面展开系统实验，以验证所提框架在泛化、质量、一致性上的优势，并剖析各组件贡献。

1 主基准评测：MBench 全面对比

对比方法：MDM、T2M-GPT、MotionLCM、MoMask
指标：9 维自动化指标（↑越高越好，↓越低越好）

模型	Motion-Condition Consistency↑	Generalizability↑	Jitter↓	Dynamic↑	Foot Sliding↓	其余 4 维
最佳基线	0.48	0.55	0.0145	0.0439	0.0156	…
ViMoGen	0.53	0.68	0.0108	0.0251	0.0064	全面领先
ViMoGen-light	0.47	0.55	0.0129	0.0294	0.0051	质量保优

结论：ViMoGen 在关键语义指标上显著超越现有 SOTA；蒸馏版在无需视频推理前提下仍持平最强基线。

2 消融实验（ViMoGen 自身对照）

2.1 分支选择策略

设置	Consistency↑	Generalizability↑	Jitter↓	Foot Sliding↓
纯 T2M	0.46	0.54	0.0111	0.0039
纯 M2M	0.51	0.59	0.0145	0.0113
自适应门控	0.53	0.68	0.0108	0.0064

2.2 数据源逐步累加（统一 ViMoGen-light 架构）

训练数据	样本量	Consistency↑	Generalizability↑
HumanML3D	89 k	0.41	0.44
+其他光学 MoCap	+83 k	0.44	0.48
+野外视频	+42 k	0.43	0.50
+合成视频	+14 k	0.47	0.55（+6 pp）

2.3 文本编码器与提示风格

编码器	Consistency↑	Generalizability↑
CLIP	0.32	0.35
MLLM	0.38	0.46
T5-XXL	0.41	0.44

训练/测试提示风格	Consistency↑	Generalizability↑
运动式/运动式	0.36	0.40
视频式/运动式	0.43	0.48

3 HumanML3D 标准基准对照

实验设定：将 ViMoGen-light 的纯 T2M 去噪网络替换至 MLD 框架，其他超参完全复现原仓库，训练 36 k 迭代。

方法	R-precision-top1↑	FID↓	MM-Dist↓	MModality↑
原 MLD	0.481	0.473	3.196	2.413
MLD+ViMoGen-light	0.542	0.114	2.826	1.973

结论：在完全相同数据与 latent space 下，仅替换网络即可将 FID 从 0.473 降至 0.114，同时文本对齐指标全面刷新 SOTA，验证架构通用性。

4 人类偏好验证

采集 450 提示 × 5 模型 = 2250 段运动视频；
每对视频由 20+ 名 20-35 岁具备基础知识的标注者进行“谁更贴合提示”三点量表评价；
计算自动指标 win-rate 与人工 win-rate 的 Pearson 相关系数：
– Motion-Condition Consistency 0.82
– Generalizability 0.85
– 各质量子维度平均 0.78

结论：MBench 自动评分与人类主观判断高度一致，可替代昂贵人工评测。

5 定性可视化

图 4、图 9-11 给出“body surfing”“march 行军”“windsurfer”等长尾提示的侧拍对比，ViMoGen 在物理合理性与语义贴合度上均优于基线。
图 9 展示自适应门控实例：ViGen 运动合理时自动调用 M2M 分支精修；ViGen 失真时自动退回 T2M 分支，避免错误放大。

综上，实验覆盖

与现有 SOTA 的自动指标横向比较；
内部组件消融与数据贡献量化；
在经典 HumanML3D 上的可插拔验证；
人类主观对齐校验与可视化。

多维度结果一致表明：ViMoGen 框架在保持运动质量的同时，显著提升了泛化能力与文本一致性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下展望按“数据-模型-评测-应用”四条线展开，列出可直接落地的短期拓展与更具挑战性的长期方向。

1 数据层面

多角色、多交互
ViMoGen-228K 以单人为核心，可将“双人对话”“团体舞蹈”“体育对抗”等交互场景纳入，构建 500 k-1 M 级别的多智能体运动语料，推动社交-交互式运动生成。
物理-场景耦合
当前仅含地面接触标签，可进一步引入 3D 场景网格、物体 bbox 与接触力标签，实现“坐在沙发”“翻越栏杆”等细粒度人-物-场景运动生成。
时空一致性的大规模视频-运动对齐
探索自监督视频-运动对比学习，利用亿级视频自动挖掘伪标签，降低对昂贵 ViGen 合成的依赖。

2 模型层面

统一视频-运动生成
将 ViGen 与 MoGen 压缩到同一潜空间，用单一扩散模型完成“文本→视频 & 运动”联合生成，实现端到端优化，避免两阶段误差累积。
多模态条件融合
除文本外，同时支持音频节奏、图像姿态、稀疏 IMU、语言描述等多条件输入，研究动态权重或注意力路由机制，实现“即兴舞蹈”“语音驱动手势”等细粒度控制。
高效蒸馏与压缩
ViMoGen-light 仅去掉视频推理，仍保留 1.3 B 参数。可继续采用：
– 潜空间量化（VQ-VAE）（2025）
– 一致性蒸馏（LCM/MotionLCM）
– 稀疏化 MoE
把模型压缩到 100 M-300 M，实现手机端 30 fps 实时推理。
物理可微仿真反馈
在训练循环内嵌入可微分物理引擎（MuJoCo/DiffeRope），以 foot-skate、关节力矩、平衡奖励作为正则，进一步提升物理合理性。

3 评测与理论

开放世界词汇持续扩展
基于大语言模型自动发现“新动词-副词-风格”组合，持续更新 MBench，形成动态排行榜，防止指标饱和。
人类感知细粒度建模
引入眼动、EMG、运动捕捉同步采集，建立“运动-肌肉激活-主观自然度”映射，为运动质量提供生理学依据。
可解释泛化度量
研究“语义-运动”互信息、因果干预分析，量化模型究竟是真正理解语义还是表面统计相关，推动可解释运动生成理论。

4 应用与系统

沉浸式 XR/游戏
结合 ViMoGen-light 的实时性与泛化，做“文本→NPC 动作”即时生成，降低手工动画成本；同时支持玩家语音驱动角色。
机器人技能迁移
将生成的 3D 人体运动作为“教师策略”，通过人-机重定向 + 强化学习，让双足/人形机器人学习复杂长期任务（舞蹈、跆拳道）。
个性化运动康复
输入医生文本处方（“术后第 6 周，缓慢抬腿 60°”），生成符合康复阶段的患者特定动作，用于 VR 训练或机器人辅助牵引。
运动版权与防伪
利用扩散水印或神经哈希，在生成运动中嵌入不可见签名，追踪非法商用，建立运动资产版权保护标准。

5 长期挑战

零样本风格-物理联合迁移
给定一段“太极”视频，无配对运动数据，模型即时输出物理合理、风格一致的 3D 运动，实现真正的“任意风格-任意动作”零样本迁移。
语言-运动多模态大统一预训练
构建 10 B 级别“文本-图像-视频-运动”四模态对比预训练，验证 Scaling Law 是否在运动领域继续成立，迈向“通用运动大模型”。

综上，ViMoGen 已验证“视频先验→运动泛化”的可行性，下一步可向多人交互、物理-场景耦合、实时压缩、机器人迁移等方向深入，最终形成可落地、可解释、可扩展的通用运动生成基础模型与生态系统。

Q: 总结一下论文的主要内容

ViMoGen：可泛化 3D 人体运动生成框架
核心贡献与结果一览（无第一人称）

1 问题定位

3D 人体运动生成（MoGen）在标准基准上已趋饱和，但面对长尾、复杂文本指令时泛化能力严重不足。
相邻的视频生成（ViGen）凭借亿级数据与强语义先验，在“建模人类行为”上表现出卓越跨场景泛化。
假设：系统地将 ViGen 知识迁移到 MoGen，可在数据-模型-评测三端同时突破，迈向通用运动基础模型。

2 方法总览

2.1 数据：ViMoGen-228K

来源	规模	特点
30 套光学 MoCap	171 k 文本-运动对	室内高精度、物理可靠
10 M 野外视频级联过滤	42 k 文本-视频-运动三元组	场景多样、长尾语义
SOTA ViGen 合成视频	14 k 三元组	精准覆盖稀有动作
总计 228 k 片段、369 小时，兼顾质量与语义广度。

2.2 模型：ViMoGen 双分支门控 DiT

流匹配目标：

L=E(x_0,ε,t,c)|fθ(x_t,t,c)-(x_0-ε)|_2^2

T2M 分支：motion token ↔ 文本，依赖 MoCap 先验，保证物理合理。
M2M 分支：motion token ↔ 视频运动 token，引入 ViGen 语义泛化。
实例级门控：VLM 评估文本-视频对齐度，高置信走 M2M，低置信退回 T2M，实现动态平衡。
ViMoGen-light：仅用 T2M 分支，通过教师生成的 14 k 合成运动进行知识蒸馏，推理无需视频模型，速度提升 10× 以上。

2.3 评测：MBench 九维体系

三大支柱：Motion Quality、Motion-Condition Consistency、Generalizability，共 450 条精心设计的开放词表提示。
自动指标与人眼偏好相关系数 >0.8，可替代昂贵人工评测。

3 主要结果

实验	关键指标提升	结论
MBench 主评测	Generalizability 0.55→0.68；Jitter 降低 25 %；Foot sliding 降低 50 %	显著超越 MDM、T2M-GPT、MotionLCM、MoMask 等 SOTA。
HumanML3D 对照	FID 0.473→0.114；R-precision-top1 0.481→0.542	仅替换去噪网络即刷新基准，验证架构通用性。
消融实验	合成 14 k 数据带来 +6 pp 泛化增益；T5-XXL 比 CLIP 提升 9 pp；门控优于单分支	数据多样性、强大文本编码器与自适应融合是提升核心。

4 可复现资源

数据集、代码、MBench 评测脚本与 450 提示词全部开源。
提供 1.3 B 完整模型与轻量化蒸馏模型权重。

5 一句话总结

ViMoGen 首次系统地把“视频生成的大规模语义先验”无缝迁移到“3D 运动生成”，在质量-一致性-泛化三轴上全面刷新 SOTA，为构建通用运动大模型奠定了数据-模型-评测完整基线。

Q: 想要进一步了解论文

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: Jing Lin,Ruisi Wang,Junzhe Lu,Ziqi Huang,Guorui Song,Ailing Zeng,Xian Liu,Chen Wei,Wanqi Yin,Qingping Sun,Zhongang Cai,Lei Yang,Ziwei Liu

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26794.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26794

Arxiv ID: 2510.26794

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26794

Published: 2025-10-30T17:59:27Z

Updated: 2025-10-30T17:59:27.000Z

10. Supervised Reinforcement Learning: From Expert Trajectories to Step-wise Reasoning

Large Language Models (LLMs) often struggle with problems that require multi-step reasoning. For small-scale open-source models, Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) fails when correct solutions are rarely sampled even after many attempts, while Supervised Fine-Tuning (SFT) tends to overfit long demonstrations through rigid token-by-token imitation. To address this gap, we propose Supervised Reinforcement Learning (SRL), a framework that reformulates problem solving as generating a sequence of logical “actions”. SRL trains the model to generate an internal reasoning monologue before committing to each action. It provides smoother rewards based on the similarity between the model’s actions and expert actions extracted from the SFT dataset in a step-wise manner. This supervision offers richer learning signals even when all rollouts are incorrect, while encouraging flexible reasoning guided by expert demonstrations. As a result, SRL enables small models to learn challenging problems previously unlearnable by SFT or RLVR. Moreover, initializing training with SRL before refining with RLVR yields the strongest overall performance. Beyond reasoning benchmarks, SRL generalizes effectively to agentic software engineering tasks, establishing it as a robust and versatile training framework for reasoning-oriented LLMs.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）在需要多步骤推理的问题上通常表现不佳。对于小规模开源模型而言，即使经过多次尝试，使用可验证奖励的强化学习（RLVR）在正确解法很少被采样时也会失败，而监督微调（SFT）则倾向于通过僵硬的逐令牌模仿而对长演示过拟合。为了解决这一差距，我们提出了监督强化学习（SRL）框架，将问题解决重新表述为生成一系列逻辑“动作”。SRL训练模型在执行每个动作之前生成内部推理独白，并基于模型动作与从SFT数据集中提取的专家动作逐步的相似性提供更平滑的奖励。这种监督即使在所有尝试都不正确的情况下也能提供更丰富的学习信号，同时鼓励在专家演示指导下进行灵活推理。因此，SRL使小模型能够学习以前SFT或RLVR无法掌握的挑战性问题。此外，在以RLVR精炼之前先使用SRL进行训练初始化，可获得最强的整体性能。超越推理基准测试，SRL在自主软件工程任务中也能有效泛化，使其成为面向推理的大型语言模型的稳健且多功能的训练框架。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决小规模开源大语言模型在多步推理任务中难以从极难训练数据（Dhard）有效学习的问题。具体而言：

RL with Verifiable Rewards（RLVR） 在 pass@k≈0 的难题上几乎收不到正向奖励，梯度消失，训练停滞；
Supervised Fine-Tuning（SFT） 只能做逐字模仿，面对长而复杂的专家轨迹易过拟合，且无法超越教师性能。

为此，作者提出 Supervised Reinforcement Learning（SRL），将解题过程重构为“动作序列”决策问题，每一步用专家动作作为密集监督信号，使模型即使在所有 rollout 皆错的情况下仍能获得细粒度、平滑的奖励，从而学会解决此前 SFT 与 RLVR 均无法攻克的高难度推理题。

Q: 有哪些相关研究？

相关研究可归纳为两条主线：模仿学习（以 SFT 为代表）与强化学习（以 RLVR 为代表）。论文第 2 节对此做了系统梳理，要点如下。

2.1 面向推理的 SFT／蒸馏

DeepSeek-R1 蒸馏系列（Guo et al., 2025；Huang et al., 2024）
利用教师模型生成的长 CoT 轨迹对小模型做 token-level 蒸馏，数据效率高，但学生性能受教师上限约束，且易过拟合复杂轨迹。
结构优于语义（Li et al., 2025a；Luo et al., 2025；Stechly et al., 2025）
证明即使教师轨迹包含事实错误，只要逻辑结构合理，学生仍能学到有效推理。
学生-教师能力 gap（Li et al., 2025b；Tiapkin et al., 2025）
指出当学生模型容量不足或教师轨迹过于复杂时，SFT 反而导致性能下降（“teacher hacking”）。

2.2 面向推理的强化学习

** outcome-based RLVR 框架**（Ahmadian et al., 2024；Lambert et al., 2024；Shao et al., 2024）
以最终答案正确性为唯一奖励，代表算法 GRPO 及其变体（Dr. GRPO、DAPO、SRPO 等）通过组内优势估计或 token-level 损失缓解稀疏奖励问题。
稀疏奖励的根本瓶颈（Brown et al., 2024；Xiong et al., 2025；Yu et al., 2025）
当 pass@k≈0 时优势估计为零，梯度消失；现有方法只能动态过滤“全对/全错”样本，无法真正解决难题集 Dhard 的学习问题。

综上，既有工作要么受限于教师轨迹的模仿天花板，要么受限于稀疏奖励的梯度消失；本文提出的 SRL 通过“动作序列+逐步相似度奖励”同时摆脱了两条路线的核心约束。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文提出 Supervised Reinforcement Learning (SRL) 框架，把“解难题”重新建模为逐步决策过程，用专家动作序列提供密集、平滑的奖励，从而绕过 RLVR 的稀疏奖励与 SFT 的逐字模仿瓶颈。核心机制分三步：

动作级问题建模
将专家完整解答分解为有序动作序列

y=a_1,a_2,dots,a_N
，
每个 a_i 代表一次“有意义”的推理步骤（数学上可能是一次代数变形，代码里可能是一条 bash 命令）。

逐步训练数据构建
对同一问题构造 N-1 条部分轨迹

x(step )k=[x; a(1:k-1)]
，
让模型在上下文中续写下一步动作 hat a_k ，并先生成内部独白 hat t_k （<think>…</think>），再输出动作 hat a_k 。

序列相似度奖励
仅用动作部分与专家动作计算相似度

R(hat a_k, a_k)=(2M) / (|S_1|+|S_2|)∈[0,1]
，
其中 M 为最长公共子序列总长。若格式违规则奖励 -1 。该奖励 dense 且平滑，即使 rollout 全错也能给出非零梯度。
采用与 GRPO 相同的组内优势估计，但过滤掉奖励方差低于阈值 ε 的样本，保证每次更新都有足够信号。

最终，SRL 先让模型在 Dhard 上“学会走路”，再接入 RLVR 进行答案正确性微调，形成 SRL→RLVR 课程，实现小模型在极难推理题上的显著性能跃升。

Q: 论文做了哪些实验？

实验围绕两大任务展开：竞赛级数学推理与真实软件工程代理修复。所有实验均用 7B 规模开源模型，严格固定训练数据与算力，横向对比 SFT、RLVR 及 SRL 系列方法。

5.1 数学推理主实验

数据集：s1k-1.1（1 000 道 DeepSeek-R1 生成的高难度竞赛题）
基线：
– SFT（完整 CoT / 仅最终提纲）
– 官方蒸馏模型 S1K-7B
– RLVR（GRPO，含动态采样）
– SFT→RLVR 两段式
评测基准：AMC23、AIME24、AIME25、Minerva Math
指标：Greedy Acc + Avg@32（T=1，32 条采样平均）
结果：
– 单独 SRL 平均提升 +3.0%（Greedy）
– SRL→RLVR 再提升 +3.7%，在 AIME24 Greedy 上绝对增益达 20→57.5%，显著超越所有开源对照。

5.2 数学推理分析实验

动态采样消融
关闭奖励方差过滤后，平均性能下降 1.6-2.7%，验证“去无意义样本”策略的必要性。
奖励粒度对比
– 单步整段相似度奖励（One-step）
– 仅最终答案奖励（RLVR）
多步 SRL 在四项基准均优于二者，表明“细粒度逐步引导”是提升关键。
行为观测
模型出现交错式推理：先计划→执行→再反思验证，且输出长度分布与基座模型无显著差异，排除“靠堆 token 涨分”的可能。

5.3 软件工程代理实验

任务：SWE-Bench-Verified 真实 GitHub Issue 补丁修复
数据：5 000 条经验证的 Claude-3.7-Sonnet 专家轨迹 → 拆成 134 k 步级样本
基线：
– Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 原模型
– 同规模 SFT 模型 SWE-Gym-7B
评测协议：

Oracle File Edit（给定需修改文件，测补丁正确率）
End-to-End（模型自己定位文件再生成补丁）

结果：
– Oracle 设置下 SRL resolve 率 14.8%，相对 SWE-Gym-7B 提升 74%。
– End-to-End 设置下 SRL resolve 率 8.6%，为 SWE-Gym-7B 的 2×，显示步级密集奖励同样适用于长上下文、多轮工具交互场景。

综上，实验覆盖难度极高的数学与代码代理双域，一致表明 SRL 在同等数据与模型规模下显著优于传统 SFT 与 RLVR，且与后续 RLVR 组合可进一步释放潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可延续或扩展 SRL 框架，供后续研究探索：

动作抽象层级自动学习
当前需人工定义“一步动作”边界（数学里的一次变形、代码里的一条 bash）。可尝试用语法解析、Diff 树或抽象语法树自动切分，甚至让模型通过元学习自行发现最优粒度。
奖励函数扩展
序列相似度仅衡量表层匹配。可引入语义级奖励：
– 数学：动作是否保持命题真值（符号验证器）。
– 代码：动作是否通过单元测试子集（可执行反馈）。
组合表层+语义奖励，进一步平滑信号。
课程与分布迁移
SRL→RLVR 是一种“先模仿后结果”课程。可探索更细的课程策略：动作相似度权重随训练轮次衰减，最终过渡到纯结果奖励，实现更平稳的分布迁移。
多教师/异构轨迹融合
当存在多位教师（不同推理风格、不同正确路径）时，可引入动作分布匹配或教师混合系数，让模型学会“兼容并包”而非过拟合单一轨迹。
在线自我改进
当前完全离线。可迭代执行：SRL 训练 → 模型生成新轨迹 → 自动验证 → 高质量轨迹加入动作库，实现无人工标注的持续自我提升。
更长上下文与工具环境
SWE-Bench 实验已显潜力，但上下文仍受限。结合长文本记忆、检索或子图编码，测试 SRL 在万行级代码库、多文件跨语言项目中的扩展性。
理论分析
从模仿学习约简角度，给出 SRL 样本复杂度与策略差距界；或分析逐步相似度奖励对策略梯度的方差缩减效应，为“为何能在 pass@k=0 时仍学习”提供形式化解释。
其他需要多步决策的域
科学实验设计、机器人任务规划、法律条文推理等均可套用“动作序列+逐步专家奖励”范式，验证 SRL 的跨领域通用性。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文核心内容速览

问题
小模型面对极难推理题时：

RLVR 因 pass@k≈0 收不到正向奖励，梯度消失；
SFT 只能逐字模仿，易过拟合且无法超越教师。

方法：Supervised Reinforcement Learning (SRL)
把专家解答拆成“动作序列”→ 构造逐步续写任务 → 每步用序列相似度给出密集奖励；模型先生成内部独白再输出动作，奖励只监督动作，保留推理灵活性。辅以方差过滤，保证每批都有有效信号。
实验结果

数学：7B 模型在 AMC/AIME/Minerva 上 SRL→RLVR 平均提升 +6.7%，AIME24 Greedy 从 20%→57.5%。
代码：SWE-Bench-Verified 上 resolve 率 14.8%，比 SFT 基线提高 74%；端到端场景提升 2×。

结论
SRL 用逐步专家动作相似度提供平滑、可扩展的密集奖励，使小模型首次在“零正确采样”难题上有效学习，并可与 RLVR 组合成更强课程。框架跨数学与软件工程有效，具备通用多步推理训练潜力。

Q: 想要进一步了解论文

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: Yihe Deng,I-Hung Hsu,Jun Yan,Zifeng Wang,Rujun Han,Gufeng Zhang,Yanfei Chen,Wei Wang,Tomas Pfister,Chen-Yu Lee

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.25992.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.25992

Arxiv ID: 2510.25992

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.25992

Published: 2025-10-29T22:05:08Z

Updated: 2025-10-29T22:05:08.000Z

11. The Era of Agentic Organization: Learning to Organize with Language Models

We envision a new era of AI, termed agentic organization, where agents solve complex problems by working collaboratively and concurrently, enabling outcomes beyond individual intelligence. To realize this vision, we introduce asynchronous thinking (AsyncThink) as a new paradigm of reasoning with large language models, which organizes the internal thinking process into concurrently executable structures. Specifically, we propose a thinking protocol where an organizer dynamically assigns sub-queries to workers, merges intermediate knowledge, and produces coherent solutions. More importantly, the thinking structure in this protocol can be further optimized through reinforcement learning. Experiments demonstrate that AsyncThink achieves 28% lower inference latency compared to parallel thinking while improving accuracy on mathematical reasoning. Moreover, AsyncThink generalizes its learned asynchronous thinking capabilities, effectively tackling unseen tasks without additional training.

中文摘要

我们设想了一个新的人工智能时代，称为智能主体组织（agentic organization），在这个时代中，智能体通过协作和并行工作解决复杂问题，从而实现超越个体智能的成果。为了实现这一愿景，我们引入了异步思维（AsyncThink）作为使用大型语言模型的新推理范式，它将内部思维过程组织为可并行执行的结构。具体而言，我们提出了一种思维协议，其中组织者动态地将子问题分配给工作者，合并中间知识，并生成连贯的解决方案。更重要的是，该协议中的思维结构可以通过强化学习进一步优化。实验表明，相较于并行思维，AsyncThink实现了28%的推理延迟降低，同时在数学推理上的准确性有所提升。此外，AsyncThink能够推广其学习到的异步思维能力，有效应对未见任务而无需额外训练。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决“如何令多个大语言模型智能体以并发且协作的方式完成复杂推理”这一核心问题，具体可分解为以下三点：

克服并行推理的延迟瓶颈
现有并行思维方法先生成多条独立推理轨迹再聚合，受最慢轨迹与聚合开销双重制约，导致端到端延迟居高不下。
摆脱手工设计固定流程的局限
静态流程无法根据查询特点动态选择“分而治之”或“步步推进”等策略，缺乏对任务多样性的适应性。
实现可学习的组织策略
人工枚举所有可能推理结构不可行，需要一种可训练的机制，让模型自己学会何时拆分子问题、如何调度并发工人、何时合并中间结果。

为此，作者提出“异步思维（AsyncThink）”范式，将推理过程抽象为Fork-Join 图，由同一 LLM 扮演 Organizer（负责动态拆分与合并）与 Worker（并发执行子查询），并通过强化学习直接优化该图结构，从而在降低 28% 推理延迟的同时提升数学推理准确率，且具备零样本迁移到未见任务的能力。

Q: 有哪些相关研究？

论文在第 5 节系统回顾了相关研究，可归纳为三大主线：

链式/可验证强化推理

Chain-of-Thought (CoT) 及其 RL 微调：Wei et al. 2022；DeepSeek-R1、Kimi K2 等利用可验证奖励（RLVR）扩展推理长度。
奖励模型与策略优化：CompassVerifier、Reasoning Reward Model、VAPO、TAPERED-off-policy 等探索更稳健的策略梯度方法。

并行/树状思维与测试时扩展

多路径独立采样：Tree-of-Thoughts、LLM-Monkey、ParaThinker、Parallel-R1 等通过多数投票或学习式聚合提升准确率。
并行解码架构：Hogwild!-Inference、Multiverse、Group-Think 等修改注意力或调度层以实现 token/分支级并发。

多智能体协作系统

静态角色系统：MetaGPT、AutoGen、CAMEL 等用预定义对话模板实现协作。
动态/演化协作：ProAgent、Puppeteer、Self-Evolving Agents 等引入 RL 或信念更新让角色自适应；Zahedifar 等提出中央控制器调度。

AsyncThink 与上述工作的核心差异在于：

将“如何组织并发推理”本身建模为可学习的 Fork-Join 策略，而非手工流程或独立路径投票；
用同一 LLM 权重同时扮演 Organizer 与 Worker，通过纯文本动作标签完成动态拆分-合并，无需修改模型架构；
采用**组相对策略优化（GRPO）**直接对非序列化轨迹进行强化学习，兼顾答案正确性与关键路径延迟。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“让大模型学会组织并发协作推理”形式化为一个可学习的策略优化问题，并通过“异步思维（AsyncThink）”框架分三步解决：

形式化：提出 Organizer–Worker Fork-Join 协议

同一 LLM 以纯文本标签 <FORK-i>…</FORK-i>、<JOIN-i> 实现动态“拆子问题→并发执行→同步合并”。
推理轨迹被抽象成有向无环图，其关键路径长度即为理论延迟下界。

两阶段训练：先语法后策略

冷启动格式微调：用 GPT-4o 合成 25 k∼43 k 条符合 Fork-Join 语法的轨迹，仅让模型学会“合法出牌”。
强化学习微调：
– 奖励函数 = 答案正确度 + 格式合规度 + 并发利用率

R=R_(FE)（格式错误则固定惩罚）,quad R=R_A+λ R_eta（否则）

其中并发奖励 Reta=min(eta/c,τ)/τ ， eta=frac 1 T∑(t=1)^T a_t 鼓励工人池满负荷。
– 采用扩展的 GRPO，把 Organizer 与所有 Worker 轨迹视为同一 episode，共享组相对优势，实现非序列化策略梯度更新。

推理：零样本动态组织
训练后的模型在测试时自动决定：

何时 Fork（拆出何种子查询）；
多少 Worker 并发（受池容量 c 限制）；
何时 Join（同步并继续 Fork 下一轮）。

实验表明，该方案在数学、倒计时、数独等任务上同时提升准确率并降低 28% 关键路径延迟，且仅在简单倒计时数据上训练即可零样本泛化到图论、遗传学等全新领域。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕「准确率–延迟」双指标，在 3 类任务、5 组对比、4 项消融与 2 个零样本泛化案例上系统评估 AsyncThink，关键实验如下：

主任务评测

Multi-Solution Countdown（MCD）
– 400 例「找 4 条不同表达式」；Agent 池容量 c=2。
– 指标：≥k Correct（k=1,2,3,4）与关键路径延迟。
– 结果：All-Correct 89.0%，比并行/顺序基线分别↑20.4% 与↑18.5%，延迟 4.5k tokens 级。
数学推理 AMC-23 & AIME-24
– c=4，Worker 单轮 512 tokens。
– 结果：AIME-24 准确率 38.7%，与并行思维最佳持平，但延迟 1468 步，较并行思维 2048 步↓28%。
4×4 Sudoku（零样本）
– 仅用 MCD 训练，直接测 400 例 Enigmata 数独。
– 结果：准确率 89.4%，显著高于并行思维 84.2%，延迟 2853 步，低于并行 3694 步。

消融实验（表 3）

去掉并发奖励 Rη：准确率↓3–4%，延迟↑37–32%。
去掉冷启动格式微调：模型仅能顺序 Fork-Join，并发比锁定 1/c，准确率跌至 54–65%。
去掉 RL（仅用 SFT）：几乎无法产出正确答案（准确率≈0–4%）。

训练动态分析（图 6）

180 步 RL 内，准确率由 0→89%，并发比由 49%→65%，Fork 次数由 0.9→1.4，延迟先升后降，表明模型自主学到“先深后广”再“压缩”策略。

准确率–延迟前沿（图 7）
固定 Organizer 预算，仅调 Worker 长度，AsyncThink 整条 Pareto frontier 位于并行/顺序上方，同准确率下延迟平均↓28%。
案例可视化

图 8：MCD 四阶段 Fork-Join，逐步凑齐 4 条表达式。
图 9：几何题同时 Fork 3 条坐标/向量/归一化路径，Join 后一致得 cosθ=1/3。
图 10–11：零样本泛化至图论最小顶点覆盖与遗传学杂交比例推断，均正确调用 Fork-Join。

综上，实验覆盖合成、竞赛数学、逻辑谜题与跨域泛化，一致显示 AsyncThink 在更高准确率的同时实现更低理论延迟，且组织策略可迁移至未见任务。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

可进一步探索的方向可归纳为“规模-递归-人机”三大维度及若干技术细节：

规模维度（Scaling Agentic Organization）

数量扩展：研究异步思维的 scaling law——当 Worker 数量从数十增至数百甚至上千时，准确率-延迟-成本曲线的拐点与饱和行为。
异构专家：打破“同权重”设定，引入数学、代码、检索等不同专家模型或外挂工具（代码解释器、数据库、Web API），让 Organizer 学会“选工具+派任务”的联合策略。

递归维度（Recursive Agentic Organization）

动态晋升：任一 Worker 可在中途被提升为 sub-Organizer，继续 Fork 自己的子团队，形成多级嵌套 DAG，适应“证明-引理-子引理”式深层分解。
层次调度：顶层仅负责粗粒度分解，底层负责细粒度推理，研究跨层通信与梯度传播机制，避免信用分配稀疏。

人机协同维度（Human-AI Agentic Organization）

Human-as-Organizer：人类用自然语言 <FORK-human> 标签调用 AI Worker，实时调整子任务粒度。
Human-as-Worker：模型主动把需人类判断（伦理、事实核查、创意评估）的步骤 Fork 给真实用户，Join 后继续推理，实现混合智能。
共设计接口：执行前让人类与 AI 共同商定 Fork-Join 策略，形成“可编辑的推理蓝图”。

奖励与优化

细粒度奖励：引入中间步骤可验证奖励（如子查询答案正确性、逻辑一致性），缓解仅最终答案稀疏奖励问题。
延迟精确建模：在奖励中显式计入真实通信开销（序列化、网络延迟），而非仅用 token-level 关键路径。
多目标 RL：把准确率、延迟、成本、碳排放等作为 Pareto 优化目标，学习可调节 frontier 的策略族。

结构与理论

最优 DAG 生成：研究异步思维轨迹与动态规划、并行调度理论的映射，给出近似最优 Fork-Join 策略的可证明边界。
可解释组织：可视化并量化 Organizer 何时/为何 Fork，提供人类可读的“推理组织图”，支持调试与信任评估。

安全与鲁棒

错误级联控制：防止单 Worker 错误通过 Join 放大，研究回滚或多数表决机制。
恶意子查询检测：避免 Organizer 被诱导生成危险或违规内容，需嵌入对齐过滤模块。

跨模态与实时场景

多模态 Fork：处理文本-图像-音频混合子任务， Organizer 需决定模态专属 Worker 的调度。
流式推理：对实时输入（视频流、对话流）实现增量式 Fork-Join，平衡延迟与准确率。

探索上述方向可推动“agentic organization”从实验室推理任务走向大规模、多层次、人机混合的复杂生产系统。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文提出“异步思维（AsyncThink）”范式，让同一 LLM 学会把复杂推理拆成可并发执行的 Fork-Join 图，通过强化学习同时优化答案正确性与关键路径延迟，实现“多智能体级协作”却无需修改模型架构。主要贡献与结果如下：

新范式：Organizer-Worker 纯文本协议，用 <FORK-i> 派子任务、<JOIN-i> 收结果，轨迹为动态 DAG。
两阶段训练：冷启动格式微调 → GRPO 强化学习，奖励 = 正确度 + 格式合规 + 并发利用率。
实验效果：
– 多解倒计时 All-Correct 89.0%，超并行思维 20.4%，延迟相当。
– AIME-24 / AMC-23 准确率 38.7% / 73.3%，与最佳并行方法持平，延迟↓28%。
– 零样本迁移至 4×4 数独准确率 89.4%，继续领先且延迟更低。
消融与曲线：并发奖励、格式微调、RL 均不可或缺；AsyncThink 整条准确率-延迟 Pareto 前沿全面占优。

综上，AsyncThink 首次让大模型以内生、可训练的方式学会“何时并行、如何合并”，在提升推理质量的同时显著压缩理论延迟，并具备跨任务泛化能力。

Q: 想要进一步了解论文

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: Zewen Chi,Li Dong,Qingxiu Dong,Yaru Hao,Xun Wu,Shaohan Huang,Furu Wei

Categories: cs.AI,cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26658.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26658

Arxiv ID: 2510.26658

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26658

Published: 2025-10-30T16:25:10Z

Updated: 2025-10-30T16:25:10.000Z

12. OmniX: From Unified Panoramic Generation and Perception to Graphics-Ready 3D Scenes

There are two prevalent ways to constructing 3D scenes: procedural generation and 2D lifting. Among them, panorama-based 2D lifting has emerged as a promising technique, leveraging powerful 2D generative priors to produce immersive, realistic, and diverse 3D environments. In this work, we advance this technique to generate graphics-ready 3D scenes suitable for physically based rendering (PBR), relighting, and simulation. Our key insight is to repurpose 2D generative models for panoramic perception of geometry, textures, and PBR materials. Unlike existing 2D lifting approaches that emphasize appearance generation and ignore the perception of intrinsic properties, we present OmniX, a versatile and unified framework. Based on a lightweight and efficient cross-modal adapter structure, OmniX reuses 2D generative priors for a broad range of panoramic vision tasks, including panoramic perception, generation, and completion. Furthermore, we construct a large-scale synthetic panorama dataset containing high-quality multimodal panoramas from diverse indoor and outdoor scenes. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our model in panoramic visual perception and graphics-ready 3D scene generation, opening new possibilities for immersive and physically realistic virtual world generation.

中文摘要

构建三维场景有两种常见方法：程序化生成和二维提升。其中，基于全景的二维提升已成为一种有前景的技术，它利用强大的二维生成先验来生成沉浸式、逼真且多样化的三维环境。在本研究中，我们推动了这一技术的发展，以生成适用于物理渲染（PBR）、重新光照和模拟的图形就绪三维场景。我们的关键见解是将二维生成模型重新用于全景几何、纹理和PBR材质的感知。不像现有的二维提升方法侧重于外观生成而忽视内在属性的感知，我们提出了OmniX，这是一个多功能且统一的框架。基于轻量且高效的跨模态适配器结构，OmniX在广泛的全景视觉任务中重用二维生成先验，包括全景感知、生成和补全。此外，我们构建了大型合成全景数据集，包含来自多样化室内和室外场景的高质量多模态全景图。大量实验表明，我们的模型在全景视觉感知和图形就绪三维场景生成方面的有效性，为沉浸式和物理逼真的虚拟世界生成开辟了新可能。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决“如何仅利用一张普通图像，快速生成可供现代图形管线直接使用的、支持物理渲染（PBR）、重光照与物理仿真的沉浸式 3D 场景”这一核心问题。具体而言，现有 2D-lifting 方法普遍存在以下局限：

仅关注外观合成，忽视几何、材质等内在属性，导致重建场景无法直接用于 PBR；
缺乏带稠密几何与材质标注的全景数据，难以训练具备全景感知能力的模型；
不同任务（生成、感知、补全）需要专门网络，架构碎片化，难以统一。

为此，作者提出 OmniX 框架，通过“统一流匹配公式 + 轻量级跨模态适配器”将预训练 2D 生成模型重用于全景生成、感知与补全，并构建大规模合成全景数据集 PanoX，从而把单张输入图像转化为可直接导入 Blender 等图形软件、支持物理渲染与仿真的“graphics-ready”3D 场景。

Q: 有哪些相关研究？

论文在第 2 节系统回顾了两大相关研究脉络，并指出其与 OmniX 的差异。可归纳为如下两类：

逆向渲染（Inverse Rendering）

传统优化方法
Barrow et al. 1978；Barron & Malik 2014；Bell et al. 2014；Li & Snavely 2018；Li et al. 2020 等——从单张/多张 RGB 估计几何、光照、材质，但依赖手工先验与耗时优化。
基于扩散/生成模型的新方法
IntrinsiX (Kocsis et al., 2025)
文本驱动扩散，生成高质量 PBR 贴图（albedo、roughness、metallic、normal），支持材质/光照编辑。
DiffusionRenderer (Liang et al., 2025)
利用视频扩散联合做逆向+正向渲染，G-buffer 与图像协同训练。
PhyIR (Li et al., 2022)
针对室内全景 SVBRDF 与空间变化光照的物理逆渲染，但仅限室内且需要复杂物理层。
共同点：聚焦“图像→内在属性”，但未在全景域统一几何、材质、生成与补全，亦未直接输出可渲染 3D 资产。

3D 场景生成（3D Scene Generation）

程序化生成（Procedural Generation）
CityEngine (Parish & Müller 2001)——语法规则构建城市布局。
Infinigen (Raistrick et al., 2023)——集成地形、材质、生物生成，可扩展但缺乏真实感与多样性。
基于 2D 提升的图像/视频方法（2D Lifting）
ImmerseGAN、MVDiffusion——单图外推全景再重建 3D。
VividDream (Lee et al., 2024)、4Real (Yu et al., 2024)——视频扩散保证多帧一致性。
LayerPano3D、DreamCube——全景表征提升跨视角一致性。
共同局限：侧重外观生成，几何依赖现成深度估计器，不输出 albedo、normal、roughness、metallic 等 PBR 材质，难以直接用于物理渲染或仿真。

综上，现有研究要么专注“逆向渲染”估计内在属性，要么专注“3D 场景生成”做外观与几何，但均未在统一框架内同时完成：

全景生成/补全
全景几何与 PBR 材质感知
直接输出可渲染、可重光照、可仿真的 3D 场景资产

OmniX 通过重用预训练 2D 流匹配模型并引入跨模态适配器，首次将上述功能集成到同一套权重可复用的系统中，填补了该空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“单张图像→可渲染 3D 场景”拆解为三大技术模块，并在统一框架内一次性解决：

数据端：构建稠密标注全景数据集 PanoX

用 Unreal Engine 5 渲染 8 个大场景（5 室内 3 室外），同步输出 RGB、distance、world-normal、albedo、roughness、metallic 六类模态，共 10 k 全景对，弥补“无全景 PBR 数据”短板。

模型端：提出 OmniX 统一框架
2.1 统一流匹配公式
将“生成、感知、补全”都写成同一 ODE：

hat z1 = z_0 + ∫_0^1 fθ(z_t, c_0, c_1,…,y,t),dt

其中条件 {c_i} 与目标 z 空间对齐，任务差异仅体现在 c_i 的模态与数量，实现同一套权重完成多任务。

2.2 轻量级跨模态适配器
在预训练 2D-Flow-Matching 模型（FLUX.1-dev）的 DiT 块中插入“Separate-Adapter”：

每种输入/输出模态独占一组 LoRA，不共享参数；
通过 cross-attention 注入条件，避免通道级拼接带来的分布漂移；
2D 位置编码保持不变，保留生成先验。
结果：同一套主干，12 个 LoRA 组合即可支持 Image→Pano、Pano→Depth 等 7 大任务及其 Fill 版本。

应用端：graphics-ready 3D 场景流水线
(a) 多模态全景生成
切换不同 LoRA 完成“图像→全景→distance+normal+albedo+roughness+metallic”链条。
(b) 场景重建
利用已知相机射线将 distance 投影为点云，按像素邻接构建网格；其余模态通过球面 UV 映射直接赋给三角面，得到带 PBR 贴图的完整 mesh。
(c) 交互补全
引入深度感知的遮挡掩码训练 OmniX-Fill，可在用户指定区域无缝补全新内容，实现可探索的大范围场景。

通过“统一公式+适配器重用+PanoX 数据”三位一体，OmniX 首次把单张图像转化为可直接导入 Blender、支持 PBR 渲染、重光照与物理仿真的 3D 资产，解决了传统 2D-lifting 无法输出内在属性、难以融入现代图形管线的核心痛点。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕“全景感知-生成-补全”三条主线，在自建与公开数据集上共完成四类实验，以验证 OmniX 的有效性、泛化性与实用性。主要实验一览如下：

全景本征分解（Intrinsic Decomposition）
数据集：PanoX-OutDomain（未参与训练）
对比方法：RGB↔X、MGNet、IDArb、IID、DiffusionRenderer
指标：PSNR↑、LPIPS↓（albedo、roughness、metallic）
结果：OmniX 三项指标全面领先，PSNR 分别提升 ≈7 dB、6 dB、4 dB。
全景几何估计（Geometry Estimation）
数据集：同上
对比方法：DepthAnyCamera、DepthAnywhere、OmniData-v2、MGNet、DiffusionRenderer、MoGe
指标：AbsRel↓、δ-1.25↑、MAE↓、RMSE↓（distance）；Mean↓、Median↓、5°↑、30°↑（normal）
结果：

normal 预测全部指标第一，5° 精度达 0.155（次佳 0.150）。
distance 预测 AbsRel 0.158，仅次于 MoGe（0.106），但训练数据远少于后者。

消融与组件分析（Ablation）
3.1 适配器结构

Shared-Branch、Shared-Adapter、Separate-Adapter 三选一
结果：Separate-Adapter 在 albedo、roughness、distance 上平均提升 1–6 dB/0.1–0.3 不等。

3.2 相机射线输入
有无额外输入相机射线对比
结果：normal 误差略降，其余模态基本不变，证实射线对几何细节有益。

3.3 PBR 材质建模方式

通道拼接 vs. 交叉注意力 vs. 独立分支
结果：交叉注意力与独立分支均优于通道拼接，LPIPS 降低 ≈0.1。

3.4 联合几何建模
联合 distance+normal 与独立预测对比
结果：独立预测略优，提示有限数据下联合建模未带来正向增益。

应用级验证（Applications）
场景：Blender 4.2 + Nvidia L40S
任务：

自由漫游：相机前推生成新全景，交叉视角一致。
PBR 重光照：移动点光源，实时更新阴影与高光。
物理仿真：向场景投入弹性球，记录碰撞与运动轨迹。
结果：导入的 OmniX 资产可直接用于三种图形工作流，无需额外手工调整。

补充实验

In-the-wild 全景感知：互联网下载全景图，OmniX 仍能输出合理几何与材质，展示泛化能力。
单图→全景生成：HDR360-UHD 训练，512×1024 分辨率，视觉质量与多样性优于基线。
全景补全与引导感知：给定随机深度掩码，OmniX-Fill 可无缝补全遮挡区域，且与已知区域保持一致。

综上，实验从定量指标、消融分析到实际图形管线，系统验证了 OmniX 在全景感知、生成、补全及下游 3D 应用中的优越性与工程可用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可在此基础上继续深入，分为“数据-模型-应用”三个层面：

数据层面

真实全景采集与自动标注

构建户外/室内多场景 360° 相机阵列，结合激光雷达与反光板，自动获取毫米级 distance、normal、albedo、roughness、metallic 真值，弥补 PanoX 纯合成域差距。
研究全景-窄视角联合标定与时空同步，实现“真实 RGB + 物理级 GT”配对。

动态全景数据集

扩展 PanoX 至 4D，提供时序一致的 360° 视频及每帧对应的深度、流、材质，支撑全景动态场景生成与仿真。

模型层面

几何-材质联合先验

当前 distance 与 normal 独立预测。可引入可微分表面重构层（Poisson/DC 网格化）作为内部监督，让网络在训练阶段即感知“几何一致性”，提升 metric 深度精度与表面光滑度。

全景特有归纳偏置

ERP 拓扑不连续问题仅用水平 blending 缓解。可设计球面位置编码（spherical Fourier, HEALPix）或 icosahedron Transformer，直接对球面信号建模，彻底消除接缝与极点畸变。

多模态共享潜空间

探索“RGB ↔ X”双向一致性，建立公共潜码 z，使 albedo 编辑后可反向生成对应光照 RGB，实现材质-光照解耦与交互式编辑。

轻量化与实时化

当前依赖 FLUX.1-dev（~2.3 B 参数），推理慢。可：
蒸馏为 8-bit 权重或一步/两步式 rectified flow；
引入 panoramic LCM/SD-Turbo 思想，实现 512×1024 全景 <1 s 生成。

应用层面

可探索大场景分层生成

将 OmniX-Fill 扩展为“分层全景图”(LayerPano3D 思路)：远景天空盒 + 近景局部 NeRF/Gaussian Splat，实现千米级城市步行体验，同时保持近景 PBR 精度。

物理仿真闭环

当前仅简单刚体碰撞。可：
引入可微分 FEM 或 MPM，在粗糙度/金属度贴图基础上自动计算摩擦、弹性系数；
与 OmniX 迭代优化，实现“仿真结果 → 图像 → 材质微调”闭环，用于机器人零样本 sim-to-real。

语义-风格可控生成

将全景语义分割或 CLIP 风格向量作为新条件 c_i，实现“一句话改变场景风格”或“一键替换所有木质家具为金属”，支撑 VR 内容快速迭代。

跨模态编辑与一致性保持

当用户仅编辑 albedo 中“墙面颜色”时，同步更新 normal（凹凸细节）与 roughness（光泽变化），保持物理合理；可引入 BRDF 可微渲染损失进行端到端约束。

评估层面

全景感知新基准

建立“全景本征分解”公开排行榜，统一 PSNR、LPIPS、FLIP、BRDF-rendered 图像误差，推动领域标准化。

用户 perceptual 研究

通过 VR 头显进行双盲实验，量化 OmniX 场景与真实照片在沉浸感、光照真实度、运动眩晕感上的主观差距，指导模型迭代。

综上，从“真实数据→球面先验→轻量架构→分层生成→物理闭环→用户评估”形成完整研究闭环，可进一步推动全景生成式 AI 走向可落地、可交互、可物理仿真的下一代 3D 内容平台。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文核心贡献

OmniX：首个统一框架，把预训练 2D-flow-matching 模型通过“Separate-Adapter + 多 LoRA”重用于
– 全景生成（单图→360°）
– 全景感知（RGB→distance/normal/albedo/roughness/metallic）
– 全景补全（masked 区域重绘/引导感知）
PanoX：首个室内外兼顾、含 10 k+ 全景对的合成数据集，提供像素级几何与 PBR 材质真值，填补数据空白。
3D 场景流水线：利用预测的多模态全景，三步生成可直接导入 Blender 的 PBR-ready mesh，支持自由漫游、重光照、物理仿真。

实验结果

全景本征分解 PSNR 提升 ≈7 dB，几何估计 normal 5° 精度 0.155，均优于现有 SOTA。
消融验证 Separate-Adapter、cross-attn 材质建模等关键设计有效。
In-the-wild 与 VR 级应用展示良好泛化与图形可用性。

一句话总结

OmniX 用一套轻量适配器把 2D 生成先验升级为“全景生成+感知+补全”统一引擎，配合合成数据集 PanoX，实现单图到可渲染、可仿真 3D 场景的一键生产。

Q: 想要进一步了解论文

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: Yukun Huang,Jiwen Yu,Yanning Zhou,Jianan Wang,Xintao Wang,Pengfei Wan,Xihui Liu

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26800.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26800

Arxiv ID: 2510.26800

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26800

Published: 2025-10-30T17:59:51Z

Updated: 2025-10-30T17:59:51.000Z

13. MIRO: MultI-Reward cOnditioned pretraining improves T2I quality and efficiency

Current text-to-image generative models are trained on large uncurated datasets to enable diverse generation capabilities. However, this does not align well with user preferences. Recently, reward models have been specifically designed to perform post-hoc selection of generated images and align them to a reward, typically user preference. This discarding of informative data together with the optimizing for a single reward tend to harm diversity, semantic fidelity and efficiency. Instead of this post-processing, we propose to condition the model on multiple reward models during training to let the model learn user preferences directly. We show that this not only dramatically improves the visual quality of the generated images but it also significantly speeds up the training. Our proposed method, called MIRO, achieves state-of-the-art performances on the GenEval compositional benchmark and user-preference scores (PickAScore, ImageReward, HPSv2).

中文摘要

当前的文本生成图像模型通常在大规模未筛选的数据集上进行训练，以实现多样化的生成能力。然而，这与用户偏好并不完全一致。近年来，奖励模型被专门设计用于对生成的图像进行事后筛选，并使其与某种奖励（通常是用户偏好）保持一致。然而，这种丢弃信息性数据的做法加上只优化单一奖励，往往会损害多样性、语义保真度和效率。与这种事后处理方法不同，我们提出在训练期间让模型根据多个奖励模型进行条件训练，从而让模型直接学习用户偏好。我们证明，这不仅显著提升了生成图像的视觉质量，而且大大加快了训练速度。我们提出的方法称为 MIRO，在 GenEval 组合基准和用户偏好评分（PickAScore、ImageReward、HPSv2）上都实现了最先进的性能。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决现有文本到图像（T2I）生成模型在训练阶段与用户偏好对齐不足、后续对齐流程复杂且低效的问题。具体而言：

传统范式缺陷：当前最佳 T2I 系统普遍采用“大规模预训练 → 精选数据微调 → 强化学习对齐”三阶段流程，导致
– 大量“低质量”数据被丢弃，信息浪费；
– 需额外优化阶段，训练复杂；
– 单目标优化易引发 reward hacking，牺牲多样性或语义保真度。
核心问题：能否在预训练阶段即让模型学会权衡多种奖励信号，而非事后补救？
提出的解决方案：MultI-Reward cOnditioning (MIRO) 预训练框架，通过
– 在预训练数据上为每对图文计算多维度奖励向量；
– 将奖励向量作为显式条件注入生成模型（flow matching）；
– 推理时通过调节该向量实现对 aesthetics、语义对齐、用户偏好等多目标的细粒度控制。

由此一次性解决对齐效率低、数据利用率低、单 reward 过拟合等问题，并在更小模型上实现 SOTA 质量与 19× 训练加速。

Q: 有哪些相关研究？

以下研究被论文直接或间接关联，按主题分组并给出关键贡献：

扩散 / 流匹配生成模型
Ho et al., 2020；Song et al., 2021：DDPM 与 SDE 框架。
Lipman et al., 2023：Flow Matching 连续归一化流，MIRO 的基础训练目标。
Rombach et al., 2022；Saharia et al., 2022：潜空间扩散与文本条件扩散。
Peebles & Xie, 2023；Esser et al., 2024：DiT / Rectified-Transformer 架构，展示规模化潜力。
高效 T2I 训练与数据利用
Dufour et al., 2024（Coherence-Aware Diffusion）：不丢弃低质量样本，通过 CLIP 分数条件化提升对齐，MIRO 的直接对比基线。
Daras et al., 2025（Ambient Diffusion Omni）：利用“坏”数据训练。
Changpinyo et al., 2021（CC12M）、Schuhmann et al., 2022（LAION-5B）：公开大规模图文对，MIRO 训练数据组成来源。
Xie et al., 2024（Sana）：线性扩散 Transformer，展示小模型高分辨率生成。
奖励模型与对齐指标
Schuhmann et al., 2022：Aesthetic Score。
Wu et al., 2023：HPSv2 人类偏好基准。
Xu et al., 2023：ImageReward 学习人类反馈。
Kirstain et al., 2023：PickScore 用户偏好数据集。
Lin et al., 2024：VQAScore 用 VQA 评估文本-图像一致性。
Koukounas et al., 2024：JINA-CLIP 支持长文本匹配。
Li et al., 2025：SciScore 科学准确性奖励。
训练阶段强化学习 / 奖励微调
Christiano et al., 2017；Fan et al., 2023（DDPO）：RLHF 直接用于扩散模型。
Black et al., 2024：使用强化学习微调扩散模型。
Rafailov et al., 2023（DPO）：将语言模型偏好优化引入视觉生成（Wallace et al., 2024 应用于扩散模型）。
Rame et al., 2023（Rewarded Soups）：多奖励权重平均，但需每奖励一份模型，推理切换代价高。
测试时扩展与推理优化
Ma et al., 2025：Best-of-N 采样+随机搜索，MIRO 在 1–128 样本区间与其对比。
Eyring et al., 2024（ReNO）、Eyring et al., 2025（Noise Hypernetworks）：通过初始噪声或超网络摊销测试时计算。
Uehara et al., 2024；Tang & Zhou, 2025：控制论视角下的奖励引导生成。
多目标 / 条件控制生成
Zhang et al., 2023（ControlNet）：引入空间条件控制。
Gu et al., 2023（Matryoshka Diffusion）：多尺度联合生成。
MIRO 借鉴了条件扩散思想，但首次在预训练阶段同时条件化多维奖励向量，实现可解释的多目标权衡与推理时动态调节。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文提出 MultI-Reward cOnditioning (MIRO) 预训练框架，把“对齐”从传统三阶段后置流程改为一次性前置条件化训练，核心思路与实现步骤如下：

数据集增强：为每条图文对离线计算 N 维奖励向量

s^((i))=[r_1(x^((i)),c^((i))),dots ,r_N(x^((i)),c^((i)))]

并做 均匀分桶得到离散索引 hat s^((i))∈0,1,dots ,B-1^N ，保证各质量层级均衡可见。

多奖励条件流匹配训练
在标准流匹配目标中把去噪网络扩展为

v_θ(x_t,c,hat s)

损失：

L=mathbb E((x,c,hat s),ε,t)[|vθ!((1!-!t)x+tε,,c,,hat s)-(ε-x)|_2^2]

模型因此学会“同一 prompt + 不同 hat s → 不同质量/风格”的显式映射。

推理时可控采样

高质生成：直接令 $hat s^+=
B!-!1,dots ,B!-!1
$。
多奖励无分类器引导：

hat vθ(x_t,c)=vθ(xt,c,hat s^+)+ω[vθ(xt,c,hat s^+)-vθ(x_t,c,hat s^-)]

用户可任意设定 hat s^+,hat s^- 实现单奖励强化或折中。

自定义权重：实时调节 hat s_(custom) 即可在 aesthetics、对齐、科学正确性等维度做细粒度权衡。

统一训练带来的收益

全谱数据利用：低-中-高奖励样本全部参与训练，避免丢弃信息与模式坍塌。
单阶段收敛：奖励信号提供稠密梯度，实验显示 19× 加速 达到与基线同等或更高奖励分数。
天然抑制 reward hacking：多目标同时优化，模型无法仅通过牺牲某一指标来刷高另一指标。
推理高效：单样本即可超越基线 128 样本 Best-of-N 的效果（最高 32× 推理 FLOPs 节省）。

通过“把奖励当条件”这一简单改动，MIRO 在 16 M 图文对上训练的 0.36 B 小模型，在 GenEval、PartiPrompts 等多项指标上 超越 Flux-dev (12 B)，同时计算量仅为其 1/370，从而一次性解决了对齐效率低、数据浪费与多目标权衡难题。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕 训练效率、对齐质量、推理成本与可控性 四条主线展开系统实验，主要结果如下（按章节归纳）：

奖励条件预训练是否提升质量

在 CC12M+LA6 16 M 图文对上训练三种配置：
– 无奖励基线
– 7 个单奖励模型（每条只条件化一个奖励）
– MIRO（同时条件化 7 维奖励）
评估 6 项奖励 + 1 项分布外 CLIP 分数 → MIRO 全部领先（图 4）。
单奖励模型出现明显“reward hacking”：Aesthetic 模型自身得分高，但其他指标暴跌；MIRO 保持均衡。

训练收敛速度

跟踪训练过程中 Aesthetic、HPSv2、Pick、ImageReward 四项实时值 →
MIRO 达到基线最终性能所需步数缩短 19×、6.3×、3.5×、3.3×（图 5）。
定性抽样：相同 prompt 在 50 k 步时 MIRO 已生成高质量结果，基线需 200 k–400 k 步（图 6、15、16）。

文本-图像组合对齐（GenEval）

基线 Overall 52 → MIRO 57（+9.6 %），其中
Color Attribution +31 %，Two Objects +24 %，Counting +12 %（表 1、图 11）。
单奖励模型仅 SciScore 达 58，但 aesthetic 严重下降；MIRO 兼顾所有维度。

合成字幕场景

50 % 真实 + 50 % 长合成字幕：
– 基线 57 → MIRO 68（+19 %），Position 从 30→46（+53 %）等全面提升（表 1）。
证明 MIRO 对合成字幕的利用效率高于单纯增加字幕长度。

测试时扩展（Best-of-N）

1–128 样本随机搜索：
– Aesthetic、HPSv2：MIRO 单样本即超过基线 128 样本上限；
– ImageReward：MIRO 8 样本 = 基线 128 样本（16× 节省）；
– PickScore：MIRO 4 样本 = 基线 128 样本（32× 节省）（图 8）。

与 SOTA 模型对比

GenEval：MIRO 0.36 B 得分 68，超过 Flux-dev 12 B（67），推理 FLOPs 仅 4.16 vs 1540（370× 优势）。
PartiPrompts：128 样本缩放下，
– Aesthetic 6.81（Flux 6.56），
– ImageReward 1.61（Sana-1.6 B 1.23），
仍保持 3× 计算节省（表 1）。

推理时可控权衡

固定其他奖励为 1，仅 sweep aesthetic 权重 → GenEval 在 aesthetic=0.625 处最高 75（图 12）。
单奖励引导可视化：对 7 维逐一“全开/单关”生成，可清晰看到对应视觉属性变化（图 9）。
双奖励插值：平滑过渡且其余指标保持高位，验证显式条件可解释性（§3.6）。

消融与补充

不同 CFG 尺度 vs 各奖励得分曲线（图 10）。
训练全程奖励曲线对比（图 14）。
长/短字幕示例与长度统计（表 2、§D）。

综上，实验覆盖 训练速度、单/多奖励质量、组合对齐、合成数据利用、测试时扩展、SOTA 对比、用户可控性 七大维度，充分证明 MIRO 在同等或更小算力下取得一致且显著的性能领先。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可在此基础上继续深入，分为“方法拓展”“理论分析”“应用场景”三大类，供后续研究参考：

方法拓展

奖励维度动态增删

训练后继续往条件向量里插入新奖励（如版权、安全性、文化偏见分），无需重训整个模型，只需轻量适配器或 LoRA 微调。

连续奖励空间

目前用分桶离散化 hat s ；可探索直接用归一化连续向量，结合 hyper-network 或 FiLM 层进行条件化，减少分桶带来的信息截断。

非均匀采样与课程学习

当前各桶均匀采样；可设计课程策略，初期多采样“中等质量”样本，后期逐步推向高奖励区域，或反向探索“困难负例”以提升鲁棒性。

跨模态条件扩展

将奖励向量与深度图、语义分割、风格参考图等额外模态拼接，研究 MIRO 是否同样提升多模态组合生成的可控性。

视频/3D 生成

把奖励信号从“单帧”扩展到“时序一致性”“几何合理性”等指标，验证 MIRO 在视频扩散或 NeRF 蒸馏场景下的加速与对齐效果。

理论分析

奖励条件化与贝叶斯后验

将 p(x|c,hat s) 解释为在隐式先验 p(x|c) 上引入奖励似然 prod_j p(r_j|x,c) 后的后验，推导最优 ω 与桶数 B 的权衡界。

多目标梯度冲突量化

测量不同奖励引导方向 ∇x vθ(hat s_j) 间的余弦相似度，建立“冲突矩阵”，指导用户如何设置 hat s^+ 、 hat s^- 以避免梯度抵消。

模式覆盖与多样性

用 LPIPS 或 MS-SSIM 分布评估 MIRO 是否因多目标而保持更高多样性，对比单 reward 模型常见的模式坍塌。

样本复杂度下界

分析引入 N 维奖励后，所需训练样本量相比无条件生成的理论缩放律，验证实验观测的 19× 加速是否在更大规模依然成立。

应用场景

个性化生成

在线收集用户少量反馈（点击、评分），即时微调 hat s 权重，实现“千人千面”的个性化文生图，无需存储多套模型。

安全与伦理过滤

将“NSFW 概率”“人种偏见分”作为额外奖励，推理时强制对应维度置零，探索零额外推理成本的可行方案。

科学插图与教育素材

利用 SciScore 条件化，验证 MIRO 能否在保持美学的同时生成符合教科书规范的生物、化学示意图，减少专业插图师工作量。

实时交互式编辑

结合笔刷、边界框等空间约束，把“用户修改区域保真度”量化成即时奖励，实现边涂边生成的闭环编辑体验。

边缘设备部署

研究 8-bit/4-bit 量化或知识蒸馏后，MIRO 的条件化能力是否保持，以验证其能否在移动端提供“单样本高质量”生成。

数据与评测

构建“奖励冲突”基准

人工标注一批在美学、语义、安全维度上存在天然冲突的 prompt（如“血腥但唯美”），系统评估不同权衡策略的可行极限。

人类一致性再校准

对 MIRO 生成的“最优权衡”图像重新进行大规模人类打分，检验现有奖励模型是否本身存在偏差，导致 Pareto 前沿偏移。

长文本与复杂组合

扩展 GenEval 到 ≥20 个对象、多事件叙事场景，验证当 prompt 长度远超 77 token 时，MIRO 是否仍能通过 JINA-CLIP 等长文本奖励保持高对齐。

通过上述探索，可进一步释放“奖励即条件”范式的潜力，将 MIRO 从“预训练对齐工具”升级为通用、可解释、可扩展的生成质量控制协议。

Q: 总结一下论文的主要内容

MIRO: Multi-Reward Conditioned Pretraining 提出把“对齐”从传统三阶段后置流程改为预训练阶段一次性完成，核心思想与成果可浓缩为：

问题
现有 T2I 模型先大规模预训练再 RLHF/筛选，导致数据浪费、训练慢、单 reward 易 hack、多样性下降。
方法

对 16 M 图文对离线计算 7 维奖励向量 s （aesthetic、HPSv2、ImageReward…）并均匀分桶得 hat s 。
在 flow matching 目标中把去噪网络扩展为 v_θ(x_t,c,hat s) ，让模型直接学习“同一 prompt + 不同 hat s → 不同质量/风格”的映射。
推理时用 多奖励无分类器引导 $hat vθ=vθ(hat s^+)+ω
vθ(hat s^+)-vθ(hat s^-)
$，可实时调节任一维度权重，实现可控权衡。

结果

训练加速 19× 达到基线最终奖励；0.36 B 小模型 GenEval 68 分 超过 12 B 的 Flux-dev（67），推理 FLOPs 仅 1/370。
单样本即可打败基线 128 样本 Best-of-N，最高 32× 推理节省；同时缓解 reward hacking，提升组合对齐（Color Attribution +31 %）。
与合成字幕结合后 GenEval 再升至 75，验证 MIRO 可无缝吸收额外对齐信号。

结论
MIRO 用“奖励即条件”的简单改动，把对齐、效率、可控性全部前置到预训练，用小模型、少算力、无后续 RL 即取得 SOTA 质量，为 T2I 对齐提供新范式。

Q: 想要进一步了解论文

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: Nicolas Dufour,Lucas Degeorge,Arijit Ghosh,Vicky Kalogeiton,David Picard

Categories: cs.CV,cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.25897.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.25897

Arxiv ID: 2510.25897

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.25897

Published: 2025-10-29T18:59:17Z

Updated: 2025-10-29T18:59:17.000Z

14. EHR-R1: A Reasoning-Enhanced Foundational Language Model for Electronic Health Record Analysis

Electronic Health Records (EHRs) contain rich yet complex information, and their automated analysis is critical for clinical decision-making. Despite recent advances of large language models (LLMs) in clinical workflows, their ability to analyze EHRs remains limited due to narrow task coverage and lack of EHR-oriented reasoning capabilities. This paper aims to bridge the gap, specifically, we present EHR-Ins, a large-scale, comprehensive EHR reasoning instruction dataset, comprising 300k high-quality reasoning cases and 4M non-reasoning cases across 42 distinct EHR tasks. Its core innovation is a thinking-graph-driven framework that enables to generate high-quality reasoning data at scale. Based on it, we develop EHR-R1, a series of reasoning-enhanced LLMs with up to 72B parameters tailored for EHR analysis. Through a multi-stage training paradigm, including domain adaptation, reasoning enhancement, and reinforcement learning, EHR-R1 systematically acquires domain knowledge and diverse reasoning capabilities, enabling accurate and robust EHR analysis. Lastly, we introduce EHR-Bench, a new benchmark curated from MIMIC-IV, spanning 42 tasks, to comprehensively assess reasoning and prediction across EHR scenarios. In experiments, we show that the resulting EHR-R1 consistently outperforms state-of-the-art commercial and open-source LLMs (including DeepSeek-V3 and GPT-4o), surpassing GPT-4o by over 30 points on MIMIC-Bench and achieving a 10\% higher zero-shot AUROC on EHRSHOT. Collectively, EHR-Ins, EHR-R1, and EHR-Bench have significantly advanced the development for more reliable and clinically relevant EHR analysis.

中文摘要

电子健康记录（EHRs）包含丰富而复杂的信息，其自动化分析对于临床决策至关重要。尽管大型语言模型（LLMs）在临床工作流程中取得了近期进展，但它们在分析EHR方面的能力仍然有限，原因在于任务覆盖范围狭窄且缺乏面向EHR的推理能力。本文旨在弥合这一差距，具体而言，我们提出了EHR-Ins，这是一个大规模、全面的EHR推理指令数据集，包含30万条高质量推理案例和400万条非推理案例，涵盖42个不同的EHR任务。其核心创新是一种基于思维图的框架，使得能够大规模生成高质量的推理数据。在此基础上，我们开发了EHR-R1，这是一系列针对EHR分析优化的增强推理LLM，参数规模高达720亿。通过包括领域适应、推理增强和强化学习在内的多阶段训练范式，EHR-R1系统地获取了领域知识和多样化的推理能力，从而实现准确且稳健的EHR分析。最后，我们引入了EHR-Bench，这是从MIMIC-IV整理的全新基准，涵盖42个任务，用于全面评估EHR场景下的推理和预测能力。在实验中，我们显示出EHR-R1始终超过最先进的商业和开源LLMs（包括DeepSeek-V3和GPT-4o），在MIMIC-Bench上超过GPT-4o 30多个点，并在EHRSHOT上实现零样本AUROC提升10%。总体而言，EHR-Ins、EHR-R1和EHR-Bench显著推动了更可靠、临床相关的EHR分析的发展。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决现有大语言模型（LLM）在电子健康记录（EHR）分析中的两大核心缺陷：

任务覆盖狭窄
既有研究多聚焦于单一疾病或特定结局的风险预测，缺乏对临床工作流中“下一步诊断”“下一步检查”等42种决策-预测任务的统一支持。
EHR 导向的推理能力不足
通用 LLM 难以在冗余、异构、长程的 EHR 数据中提取关键信息、整合多源证据并构建纵向病程叙事，导致输出可信度与临床可解释性低。

为此，作者提出一套完整框架：

构建 300 k 高质量推理样本 + 3.5 M 非推理样本的大规模指令集 EHR-Ins，覆盖 42 项任务；
设计“思维图”驱动数据合成管线，自动挖掘实体共现、UMLS 知识链接并生成可解释的逐步临床推理链；
训练系列化推理增强模型 EHR-R1（1.7 B–72 B），通过三阶段课程（领域适配→推理增强→GRPO 强化学习）系统注入 EHR 知识与推理模式；
发布综合评测基准 EHR-Bench，在 MIMIC-IV 上统一衡量决策与风险预测能力。

实验显示，EHR-R1-72B 在 42 项任务上平均领先 GPT-4o 逾 30 个百分点，零样本跨中心迁移亦提升 10% AUROC，显著推进了可靠、临床可用的 EHR 分析。

Q: 有哪些相关研究？

与本文直接相关的研究可归纳为三类：EHR 专用数据集、EHR 分析模型、以及医疗推理增强方法。以下按类别列出代表性工作，并指出其与 EHR-R1 的关联与差异。

EHR 专用数据集 / 基准

MIMIC-III/IV（Johnson et al. 2016; 2023）
公开 ICU 与一般住院数据，本文训练与评测均基于 MIMIC-IV。
eICU（Sheikhalishahi et al. 2020）
多中心 ICU 数据，提供早期脓毒症等标签，但任务类型远少于本文 42 任务。
HiRID（Yèche et al. 2021）
高分辨率 ICU 时序数据，侧重生理波形，未覆盖诊疗决策任务。
EHRSHOT（Wornow et al. 2023）
斯坦福发布的 14 项少样本评测，本文将其作为跨中心零/少样本泛化基准。
MIMIC-IV-CDM（Hager et al. 2024）
四病诊断基准，任务单一；本文沿用其零样本设定以检验跨任务泛化。

EHR 分析专用模型

Med-BERT（Rasmy et al. 2021）
以 ICD 序列做掩码语言建模，无指令微调，不支持生成式决策。
BEHRT（Li et al. 2020）
Transformer 疾病预测模型，仅支持单任务风险预测。
OpenBioLLM-70B（Dorfner et al. 2024）
通用生物医学 LLM，未针对 EHR 结构化时序做专门训练。
MedGemma-27B（Sellergren et al. 2025）
谷歌多模态医疗模型，缺乏对纵向 EHR 的推理链路设计。
Baichuan-M2-32B（Wang et al. 2025）
从头训练的医疗 LLM，但未引入显式推理链，任务覆盖亦少于本文。

医疗推理 / 数据合成方法

MedReason（Wu et al. 2025）
利用知识图谱生成医学解释，仅用于问答，未解决 EHR 多任务与长程时序。
Reflectool（Liao et al. 2025）
引入“反思”机制的工具增强代理，面向交互式诊疗，不直接处理 EHR 表格数据。
RL4EHR（Lin et al. 2025）
用强化学习微调 LLM 做 EHR 风险预测，任务单一且未引入显式推理链。
通用思维链（CoT）/思维图（Graph-of-Thought）
如 DeepSeek-R1、Qwen3-235B 等推理模型，在医疗基准上表现波动，缺乏 EHR 专用知识注入与纵向叙事能力。

综上，现有工作要么任务单一、要么缺乏可解释推理，且均未提供覆盖 42 项决策-预测任务、带 300 k 显式推理链的大规模指令集。EHR-R1 通过“思维图”数据合成+三阶段训练，首次把通用 LLM 升级为面向 EHR 的推理增强型基础模型，填补了上述空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“LLM 难以全面、可解释地分析 EHR”这一难题拆解为数据、模型、训练、评测四条主线，并给出对应解法。核心思路是：先构建高质量推理数据，再通过三阶段课程把通用 LLM 升级为 EHR 专用推理机。具体步骤如下：

1. 数据层：构造 42 任务、300 k 显式推理链的指令集 EHR-Ins

问题痛点
公开 EHR 数据只有“输入→标签”，缺乏“为什么”的推理过程；通用 CoT 在医疗场景幻觉严重。
解法：thinking-graph 自动合成管线

实体共现挖掘
在 MIMIC-IV 训练集统计“上下文实体-目标标签”共现，用 Lift 指标筛出强关联对。
UMLS 双向图搜索
把实体映射到 UMLS 概念节点，沿 is-a、part-of、may-treat 等关系做双向最短路径搜索，补全缺失的中间概念，得到“thinking graph”。
GPT-4o 链式生成
以“患者原始 EHR + thinking graph”为条件，用 Prompt2 强制输出三阶段文本：

Extraction：带时间戳的关键事件引用
Reasoning：逐条说明实体-标签的医学因果
Final Results：与标签完全一致的可解释答案

质量控制
仅保留≥70 % 标签可被推理的样本；邀请 8 名临床医师盲审 100 链，平均 4.3/5 分，显著高于 naive CoT（p<0.001）。

产出
300 k 推理样本 + 3.5 M 非推理样本，覆盖 42 任务（24 决策+18 风险），形成 EHR-Ins。

2. 模型层：推出 1.7 B→72 B 参数系列 EHR-R1

底座
Qwen3-1.7 B / 8 B、Qwen2.5-72 B，通用中文-英文双语基座。
结构
纯 Decoder-only Transformer，无额外图编码器；推理链以 <think>…</think> 包裹，与答案同序列生成。

3. 训练层：三阶段课程逐步注入领域知识 + 推理能力

阶段	数据	目标	关键技巧
1. 领域适配	3.5 M 非推理样本	让模型看懂 EHR 时序、代码、单位	联合损失：同时预测输入序列 X 与答案 A，提升对轨迹分布的学习
2. 推理增强	300 k 推理样本	学会“先思考后回答”	相同联合损失，但输出扩充为推理链n答案
3. 强化学习	每任务 500 例高质量验证集	抑制幻觉、对齐临床指标	GRPO（Group Relative Policy Optimization）：- 格式奖励：必须含三阶段- 准确率奖励：决策任务用 F1，风险任务用 ACC- 每样本 8 条轨迹，仅保留奖励 top-50 % 更新

4. 评测层：建立 EHR-Bench 与跨中心协议

EHR-Bench
从 MIMIC-IV 独立划分 21 k 样本，42 任务，保证标签分布均衡；决策任务用 Exact-Match F1，风险任务用 AUROC。
跨中心泛化
MIMIC-IV-CDM：零样本诊断 4 病（主诊断+ICD 编码）
EHRSHOT：斯坦福 7 k 病人、14 风险任务，零样本 & 1→128 few-shot。

5. 结果：量化验证“数据+训练”各组件增益

消融实验（图 7）
仅加推理数据 → 1.7 B 模型 +2.4 F1；再加推理推理 → 再 +3.8 F1；72 B 累计提升 13.9 F1，证明数据与测试时推理正交叠加。
主实验（图 4-6）
EHR-R1-72B 在 EHR-Bench 平均 F1=0.674，领先 GPT-4o 30+ 分；EHRSHOT 零样本 AUROC=0.746，比次佳 Qwen2.5-72B 高 10 %；1.7 B 小模型 128-shot 亦领先同尺寸基线 14.7 AUROC。

一句话总结

论文用“thinking-graph 自动造数据 → 三阶段课程训练 → 强化学习对齐临床指标”的闭环，首次把通用 LLM 升级为覆盖 42 任务、会逐步解释、跨中心稳健的电子病历推理机 EHR-R1。

Q: 论文做了哪些实验？

论文从数据质量、主评测、泛化能力、少样本适应性、消融分析五个层面展开实验，系统验证“EHR-Ins 数据 + EHR-R1 模型”是否真正解决 EHR 分析瓶颈。所有实验均基于同一训练好的模型权重，避免重复训练带来的泄漏。

1. 数据质量实验（Sec 2.1 & Fig 2）

目的证明 thinking-graph 合成链确实比 naive CoT 更可信。
方法邀请 8 名临床医师，对 100 条随机样本做盲审（5 分制）。
结果
thinking-graph 平均 4.32 分，naive CoT 3.05 分，p<0.001。
8 类决策任务全部显著领先，说明自动引入 UMLS 医学关系可显著降低幻觉。

2. 主评测：EHR-Bench 42 任务（Sec 2.3 & Fig 4-5，Supp Table 1）

决策任务（24 项） 多标签 F1
EHR-R1-72B 平均 F1=0.6744，领先第二名 Qwen2.5-72B（0.3535）32.1 分；GPT-4o 仅 0.3155。
在 24/24 子任务均拿第一，最大差距（Datetimeevents）达 45 F1。
风险预测（18 项） AUROC
EHR-R1-72B 平均 AUROC=0.9523，第二名 Qwen3-235B 0.8245；GPT-4o 0.802。
急诊关键任务 ED Reattendance 3Day 达 0.9007，比基线提升 34.7 AUROC。

3. 跨中心零样本泛化

3.1 MIMIC-IV-CDM（Sec 2.4 & Fig 6a）

任务主诊断 + ICD 编码两级分类，零样本 prompt。
结果
主诊断 F1=0.8913（↑2.9 分 vs DeepSeek-R1 0.8841）
ICD 编码 F1=0.3501（↑6.4 分 vs MedGemma 0.2860）
唯一同时在两级均拿第一的模型，证明对粒度变化稳健。

3.2 EHRSHOT（Sec 2.5.1 & Fig 6b）

数据斯坦福 7 k 病人、14 风险任务，与 MIMIC 人群、事件类型均不同。
结果
零样本平均 AUROC=0.7465，领先 Qwen2.5-72B（0.679）10 %。
三类子任务（运营结局、化验预测、新诊断）全部第一，验证跨系统泛化。

4. 少样本适应性（Sec 2.5.2 & Fig 6c）

设置 1.7 B 小模型，k = 1→128 样本微调；对比同尺寸 Qwen3-1.7B。
结果
k=128 时 EHR-R1-1.7B AUROC=0.7465 vs 基线 0.5998，提升 14.7 分。
运营结局、化验预测差距随 k 增大而放大；诊断任务差距在 k≥64 后收敛，说明通用模型也能靠数据堆量追上，但小数据时 EHR 专用训练优势明显。

5. 消融实验（Sec 2.6 & Fig 7，Supp Table 2）

5 组配置

BaseModel：原始权重 + 直接回答
BaseModel + 推理 prompt：测试时 CoT，无训练
EHR-R1（仅领域适配）：无推理数据
EHR-R1（全训练）：有推理数据，但测试直接答
EHR-R1（全训练 + 推理 prompt）：完整方案

结论（平均 F1）
推理数据本身带来 +2.4~+2.6 分（1.7 B/72 B）。
测试时推理再额外 +3.8~+3.7 分，且仅在已接受推理训练的模型上有效；对纯 BaseModel 甚至轻微下降，证明“通用 CoT ≠ EHR 可用 CoT”。
1.7 B→8 B→72 B 单调提升，说明框架对参数规模无依赖，增益随容量线性放大。

6. 额外稳健性测试

标签不平衡影响
采用与训练集相同的 label-wise 加权采样重测 3 次，标准差均 <0.02，排除性能波动来自采样偏差。
序列长度影响
把历史窗口 24 h→48 h，72 B 模型 F1 仅 +0.8，证明 24 h 已足够捕获关键决策信息。

一句话总结

实验从“数据可信→主基准领先→跨中心稳健→小样本快适应→消融可复现”五维度闭环验证：thinking-graph 数据 + 三阶段训练是 EHR 全面推理能力提升的充分必要条件。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下列出可直接落地的七大开放问题，均围绕“数据-推理-部署”链条的短板展开，可作为后续研究的切入点。每条给出关键难点与可行思路，方便快速跟进。

1. 风险预测任务的显式推理链缺失

现状仅决策任务有 thinking-graph，18 项风险任务靠 RL 间接迁移，可解释性弱。
难点二分类标签无实体列表，无法直接套用 Lift+UMLS 流程。
思路
将“正例”反向映射到触发事件（如“死亡”→{cardiac_arrest, shock}），再对触发事件建图；
采用“反事实推理”模板：模型需输出“若未发生 X，则风险降低”的链，提升临床可解释性。

2. 多模态 EHR 融合

现状仅使用文本化表格，影像、波形、语音查房记录未利用。
难点不同采样频率 + 高维连续信号 → 对齐困难。
思路
采用“时间-感知交叉注意力”：将影像报告嵌入与每小时表格事件对齐，再输入 EHR-R1；
构建 EHR-Ins-Vision：自动把放射科影像报告与当时实验室指标配对，生成“影像-实验室”联合推理链。

3. 纵向叙事长度扩展

现状 24 h 窗口因 GPU 内存截断，慢病管理需数月~数年轨迹。
思路
层级摘要：先用小模型把 30 天事件压缩成“阶段摘要”，再输入主模型做决策；
外部记忆库：用检索增强(RAG)把与当前任务最相关的旧事件实时注入 prompt，保持 O(1) 上下文长度。

4. 联邦/本地部署下的隐私与效率

现状 72 B 模型需 320 GB 显存，医院难以落地。
思路
知识蒸馏：以 EHR-R1-72B 为教师，蒸馏 3 B 小模型，仅保留推理头，剪枝 90 % 参数；
差分私有化微调：在院端用 LoRA+DP-SGD 继续训练 1-2 epoch，既保护患者梯度，又适应本院术语。

5. 实时在线学习与概念漂移

难点疾病编码、治疗方案随指南季度更新，模型性能随时间下降。
思路
持续 GRPO：收集院端新样本，每周触发一次 50 步在线 RL，奖励函数加入“与最新指南一致性”项；
漂移检测：监控预测置信度下降样本，自动标注并回流至训练池，实现“自监督”迭代。

6. 跨语言、跨标准迁移

现状 EHR-Ins 仅英文、ICD/UMLS 标准，非英语国家难以直接复用。
思路
多语言 thinking-graph：利用 UMLS 的多语言同义词，自动把实体链映射到中文 SNOMED CT，再让本地 LLM 生成中文推理；
标准对齐适配器：为不同编码体系（ICD-10-CM、ICPC-2）训练小型“代码转换”LoRA 模块，插拔式适配。

7. 因果推理与反事实解释

现状模型仅给出“相关性”链，无法回答“如果停用某药会怎样”。
思路
引入因果图（DoWhy+UMLS）先验，构建“药物-结局”边权重；
在推理阶段强制输出反事实句子：“若停用阿司匹林，INR 预计降低 0.3，血栓风险上升 5 %”，再用 RL 奖励符合因果方向的陈述。

快速启动建议

选问题 1 或 4：数据侧与部署侧最被临床痛点驱动，易拿真实反馈。
复用现有代码：github.com/MAGIC-AI4Med/EHR-R1 已开源训练与推理脚本，可直接插入新模块。
评估协议：沿用 EHR-Bench 的 42 任务拆分，保证结果与原文可比。

以上任何一条若能在 300 k 新推理样本或 3 B 以下小模型上取得≥2 分 F1 或≥3 % AUROC 的提升，均可形成独立新论文。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文提出一套面向电子健康记录（EHR）的可解释大模型框架，解决现有 LLM 在任务覆盖窄与EHR 推理弱两大痛点，核心贡献与结果可概括为“一个数据集、一个模型、一个基准”：

1. EHR-Ins：首个 42 任务、300 k 显式推理链的超大指令集

规模 300 k 高质量推理样本 + 3.5 M 非推理样本，覆盖 24 项决策任务 + 18 项风险预测。
创新 thinking-graph 自动合成管线：
– 统计实体共现 Lift → 筛出关键证据；
– UMLS 双向图搜索 → 补全医学关系；
– GPT-4o 三阶段生成 → 可解释链 + 准确标签。
质量临床医师盲审 4.3/5，显著优于 naive CoT（p<0.001）。

2. EHR-R1：1.7 B→72 B 参数系列推理增强模型

三阶段训练
① 大规模领域适配：学习 EHR 时序分布；
② 推理增强：用 EHR-Ins 教模型“先思考后回答”；
③ GRPO 强化：格式+准确率双奖励，抑制幻觉。
性能
– EHR-Bench 42 任务：平均 F1=0.674，领先 GPT-4o 30+ 分；风险预测 AUROC=0.952，提升 12.8 %。
– 零样本跨中心（EHRSHOT）再涨 10 % AUROC；1.7 B 小模型 128-shot 亦超基线 14.7 分。
– 消融：推理数据与测试时推理正交叠加，72 B 累计 +13.9 F1。

3. EHR-Bench：覆盖 42 任务的统一评测基准

来源 MIMIC-IV 独立划分 21 k 样本，标签分布均衡。
指标决策任务 Exact-Match F1，风险任务 AUROC。
价值首次把“下一步诊断/检查/用药”等 24 项生成任务与 18 项风险预测纳入同一基准，填补 EHR 全面评估空白。

一句话总结

工作通过“thinking-graph 造数据 → 三阶段课程训练 → 强化学习对齐临床指标”，把通用 LLM 升级为会看长程病历、能逐步解释、跨中心稳健的电子病历推理机 EHR-R1，在 42 任务上全面超越 GPT-4o 等主流模型，为临床可解释的 AI 决策提供了新基线与工具。

Q: 想要进一步了解论文

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: Yusheng Liao,Chaoyi Wu,Junwei Liu,Shuyang Jiang,Pengcheng Qiu,Haowen Wang,Yun Yue,Shuai Zhen,Jian Wang,Qianrui Fan,Jinjie Gu,Ya Zhang,Yanfeng Wang,Yu Wang,Weidi Xie

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.25628.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.25628

Arxiv ID: 2510.25628

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.25628

Published: 2025-10-29T15:32:47Z

Updated: 2025-10-29T15:32:47.000Z

15. OmniLayout: Enabling Coarse-to-Fine Learning with LLMs for Universal Document Layout Generation

Document AI has advanced rapidly and is attracting increasing attention. Yet, while most efforts have focused on document layout analysis (DLA), its generative counterpart, document layout generation, remains underexplored. A major obstacle lies in the scarcity of diverse layouts: academic papers with Manhattan-style structures dominate existing studies, while open-world genres such as newspapers and magazines remain severely underrepresented. To address this gap, we curate OmniLayout-1M, the first million-scale dataset of diverse document layouts, covering six common document types and comprising contemporary layouts collected from multiple sources. Moreover, since existing methods struggle in complex domains and often fail to arrange long sequences coherently, we introduce OmniLayout-LLM, a 0.5B model with designed two-stage Coarse-to-Fine learning paradigm: 1) learning universal layout principles from OmniLayout-1M with coarse category definitions, and 2) transferring the knowledge to a specific domain with fine-grained annotations. Extensive experiments demonstrate that our approach achieves strong performance on multiple domains in M$^{6}$Doc dataset, substantially surpassing both existing layout generation experts and several latest general-purpose LLMs. Our code, models, and dataset will be publicly released.

中文摘要

文档人工智能发展迅速，并引起了越来越多的关注。然而，尽管大多数研究集中在文档布局分析（DLA）上，其生成对应领域——文档布局生成——仍然探索不足。一个主要障碍在于多样化布局的稀缺：现有研究中占主导地位的是曼哈顿式结构的学术论文，而报纸和杂志等开放世界的文档类型严重缺乏。为填补这一空白，我们整理了 OmniLayout-1M，这是首个百万级、多样化文档布局的数据集，涵盖六种常见文档类型，并收集了来自多个来源的现代布局。此外，由于现有方法在复杂领域中表现不佳，并且常常无法对长序列进行一致性排布，我们引入了 OmniLayout-LLM，这是一款 0.5B 的模型，采用设计的两阶段粗到细学习范式：1）从 OmniLayout-1M 学习通用布局原则，使用粗略的类别定义；2）将所学知识迁移到具有细粒度标注的特定领域。大量实验表明，我们的方法在 M$^{6}$Doc 数据集的多个领域中表现出色，显著超越现有的布局生成专家以及若干最新的通用大型语言模型。我们的代码、模型和数据集将公开发布。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

该论文旨在解决**通用文档版面生成（universal document layout generation）**中两个核心瓶颈：

数据稀缺与领域偏差
现有公开数据集几乎被“曼哈顿结构”的学术论文垄断，复杂、非曼哈顿的真实版面（如报纸、杂志、试卷）严重欠采样，导致生成模型难以跨领域泛化。
复杂长序列建模困难
在元素类别更细、 bounding box 数量更多的复杂版面中，现有扩散或 LLM 方法易出现布局断裂、元素重叠或长程依赖失效，尤其在低资源场景下直接微调难以收敛。

为此，作者构建百万级多领域版面数据集 OmniLayout-1M，并提出两阶段“粗到细”学习范式（Coarse-to-Fine），先在大规模粗标签数据上习得通用空间规则，再用少量细标签数据适配特定复杂领域，实现小模型（0.5 B）在报纸、试卷等挑战性版面上的 SOTA 生成质量。

Q: 有哪些相关研究？

相关研究可归纳为三大脉络，均与本文提出的“通用文档版面生成”任务存在交叉或可被其扩展：

1. 版面生成模型（Layout Generation Models）

技术路线	代表工作	与本文关系
GAN/Transformer 早期探索	LayoutGAN++LayoutTransformerBLT (Bidirectional Layout Transformer)LayoutFormer++	将版面视为框序列，用对抗或自回归方式生成；仅验证在学术论文化数据集（PubLayNet），未跨出曼哈顿结构。
扩散/流匹配	LayoutDM（离散扩散）LACE（连续扩散+美学约束）LayoutFlow（流匹配）	数据饥渴，需大量训练才能收敛；在复杂领域（报纸、试卷）上FID 居高，长序列一致性差。
纯 LLM 提示范式	LayoutPrompter（HTML 提示+检索例句）LayoutCoT（链式思考）LayoutRAG（检索增强）	依赖重型提示工程或外部检索，零样本泛化有限，且未解决跨领域细粒度标签对齐问题。
领域无关 LLM	LayoutNUWA（HTML 代码补全）LGGPT（字符串序列）	首次尝试“一个模型”覆盖多领域，但仍只在学术/简报类简单版面验证，未触及报纸等复杂布局。

2. 版面分析/数据集（Layout Analysis Datasets）

数据集	规模&特点	与本文关系
PubLayNet / DocBank	36–500 K页，仅学术论文，曼哈顿布局	作为“粗预训练”阶段的补充来源之一，但多样性不足。
DocLayNet / D4LA	80 K/11 K页，6–12类文档，人工标注	类别多但总量小，且含大量过时扫描件（手写书信）。
M6Doc / OmniDocBench	9–18 K页，含报纸、试卷等现代版面	被本文选作“细粒度适配”阶段的评测基准，数据量仍太小，无法直接训练生成模型。

3. 大模型长序列与条件生成

研究方向	关键技术	与本文关系
长上下文 LLM	Qwen-2.5、GPT-4o、Claude-3.7	本文以 0.5 B 小模型+粗到细策略，在零样本条件下超越这些大模型，验证“数据+范式”比“参数规模”更重要。
条件序列建模	离散 token 化坐标 (x,y,w,h)部分掩码补全	本文统一了五种条件任务（U-Cond、C→S+P、C+S→P、Completion、Refinement），并首次将其扩展到报纸、试卷等复杂域。

小结

已有工作要么受限于单一领域，要么受限于小规模数据，尚未同时解决“多样性”与“复杂性”两大痛点。本文通过百万级多域数据集 + 粗到细迁移范式，首次把版面生成推进到“报纸、试卷、杂志”等真实复杂场景，并在 0.5 B 参数规模下取得 SOTA，填补了上述空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文从数据与学习范式两条主线同步发力，具体解决方案可概括为“一数据集 + 两阶段”：

1. 构建百万级多域数据集 OmniLayout-1M

规模：≈1 M 页，≈48 M 个版面元素，6 大常见文档类（教材、报纸、杂志、试卷、学术、幻灯片）。
来源：36 个渠道（出版商、数据库、文档分享站），覆盖经济、教育、新闻等现代内容。
标注：全自动流水线（MinerU 解析 + 阅读序还原），对报纸等密集版面额外微调 DocLayout-YOLO，保证像素级精度。
统计验证：UMAP 可视化与元素共现热图显示布局多样性显著优于 PubLayNet/DocBank，解决“领域长尾”问题。

2. 提出“粗 → 细”两阶段学习范式（Coarse-to-Fine）

Stage 1：粗粒度预训练（Easy）

目标：让 0.5 B 小模型（Qwen2.5-0.5B）在大规模、粗标签上习得通用空间先验。
标签空间 C_(coar) ：仅 10 类高层元素（text / title / image / table / caption / footnote …），跨域共享。
任务混合：五种条件生成任务（U-Cond、C→S+P、C+S→P、Completion、Refinement）各 1:1:1:3:3 比例，共 9 M 样本。
输出格式：统一 token 序列

1	<\|cat_start\|>c<\|cat_end\|><\|box_start\|>x y w h<\|box_end\|>

坐标量化到
0,999
，支持部分掩码，实现任意条件组合。

Stage 2：细粒度适配（Hard）

目标：把通用先验快速迁移到目标域的细粒度标签 C_(fine) （如 newspaper 的 42 类：headline、subhead、byline、dateline…）。
数据量：仅使用 M6Doc 等现有小数据集（1–2 K 页/域），避免昂贵人工标注。
映射函数 φ: C(coar)to C(fine) ：可逆字典，粗类“text”↔{paragraph, lead, ordered-list…}，保证标签对齐。
训练策略：冻结部分低层、微调高层 + 输出头，2 小时 / 域即可收敛。

3. 统一条件生成框架

提示模板：

Document Type: newspaper
Canvas Size: [707, 1000]
Bbox Number: 89
Valid Categories: {QR code, dateline, author, …}
Task Prompt: <|cat_start|>headline<|cat_end|>; …

把版面生成转化为纯序列到序列问题，充分利用 LLM 的长上下文能力。

推理：一次前向即可输出完整版面，无需后处理即可满足对齐、无重叠等美学约束。

4. 实验验证

** vs 版面专家**：在 M6Doc 五域上，FID 平均降低 3–10×，mIoU 提升 1.5–2×，显著优于 LayoutDM、LACE、LayoutPrompter、LGGPT。
** vs 通用大模型**：零样本条件下，0.5 B OmniLayout-LLM 仍全面低于 GPT-4o、Gemini-2.5-Flash、Claude-3.7-Sonnet 的 FID，且推理延迟降低 1–2 个数量级。
消融：仅做细粒度微调（无粗预训练）→FID 暴涨 10×；仅做粗预训练→Overlap 高 8×；二者结合取得最佳平衡点。

结论

通过“先在大规模粗标签数据上习得通用版面语法，再在少量细标签数据上适配特定领域”，论文同时解决了数据稀缺与复杂长序列建模两大痛点，首次让小参数模型在报纸、试卷等非曼哈顿版面上取得 SOTA，实现真正意义上的通用文档版面生成。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕「通用文档版面生成」任务，在数据、模型、对比、消融、可视化五个维度共设计了4 组核心实验 + 1 组定性展示，全部在 M6Doc 的 5 个复杂领域（Textbook、Newspaper、Magazine、Exam、Academic）上完成。实验既验证「OmniLayout-1M 数据优势」，也验证「Coarse-to-Fine 范式有效性」，并横向对比了领域专家模型与通用大模型。

1. 主实验 1：与版面生成专家对比

目的：验证 OmniLayout-LLM 在相同领域微调设定下是否优于当前最强专用模型。

对比基线	类型	涵盖任务
LayoutDM、LACE	扩散/流	5 种条件生成
LayoutPrompter、LGGPT	LLM 专用	同上

观测指标：

相似度：FID↓、mIoU↑
美学：Alignment→（越接近 GT 越好）、Overlap→（越低越好）

结果摘要（表 2）：

FID：平均降低 3–10×；在最具挑战的 Newspaper 上，LayoutDM 的 281→39.7。
mIoU：相对提升 40–120 %；Overlap 控制在 <0.2 px，远低于扩散模型的 >0.6 px。

2. 主实验 2：与通用大模型零样本/少样本对比

目的：验证「小模型 + 两阶段」能否击败「大模型 + 提示工程」，并衡量 in-context learning 的上限。

基线	规模	shots
GPT-4o	~1.8 T	0 / 1 / 5
Gemini-2.5-Flash	未公开	0 / 1 / 5
Claude-3.7-Sonnet	未公开	0 / 1 / 5

结果摘要（表 3 & 附录表 5）：

零样本：通用 LLM 在 Newspaper 平均 FID>170，OmniLayout-LLM 仅 39.7；Alignment 亦领先 2–3×。
少样本：5-shot 下 Claude 最佳，Newspaper FID 降至 13.1，仍高于本文 10.7；且输入长度 >16 k tokens，推理成本 >10 000 USD。
收敛性：随着 shot 增加，通用模型改善迅速饱和，而 OmniLayout-LLM 无需任何提示即可稳定输出。

3. 消融实验 3：模型规模 vs 两阶段策略

设计：在Newspaper 域固定数据，分别改变

参数量：0.5 B → 1.5 B → 3 B
训练阶段：仅粗 / 仅细 / 两者联合

结果摘要（表 4）：

规模：0.5 B 与 3 B 差距不足 3 %，验证「数据+范式」比「堆参数」更有效；3 B 反而因小样本 FID 波动更大。
阶段：
– 仅粗 → Overlap 高 8×，mIoU 常为零（标签粒度不够）。
– 仅细 → FID 暴涨 10×，模型缺乏通用空间先验。
– 联合 → 在所有 5 种任务取得最佳平衡，证明两阶段缺一不可。

4. 度量敏感性实验 4：指标在复杂布局下的可靠性

做法：将测试集随机缩减至 50 / 100 / 200 页，观察 FID、mIoU 方差。

发现：

FID 在 <100 页时标准差 >15 %，mIoU 对标签错位极度敏感，常出现「零分」；论文呼吁社区开发面向少样本复杂布局的新指标。

5. 可视化实验 5：定性结果

内容：附录图 5–7 给出 5 个领域、5 种任务共 125 个生成实例；并与 LayoutDM、LACE、GPT-4o、Claude-3.7 等对比（图 4）。

观察：

OmniLayout-LLM 在报纸多栏、试卷题号、杂志跨栏图片等非曼哈顿结构上仍能保持对齐、无重叠、阅读序合理。
通用 LLM 常出现「元素溢出页边」「同类别重复堆叠」等明显违背排版常识的现象。

实验一览表

实验	变量	结论
1. vs 专家	模型类别	小模型+两阶段全面领先扩散/专用LLM
2. vs 通用LLM	0/1/5-shot	零样本已超越；少样本成本高昂且收敛有限
3. 消融	规模+阶段	两阶段缺一不可；0.5 B 足够
4. 指标	样本量	FID/mIoU 在少样本复杂布局下波动大，需新指标
5. 可视化	人工审查	生成结果符合美学与阅读逻辑，错误率明显低于对比方法

综上，论文通过多维度、多对手、多任务、多指标的实验体系，系统验证了「数据+范式」路线在通用文档版面生成任务中的有效性与必要性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可视为对 OmniLayout 工作的直接延伸或深层拓展，分为数据、模型、评测、应用、伦理五大主题，每条均给出可验证的科学问题与可行路径。

1. 数据层面

可探索点	科学问题 / 关键挑战	可行路径
1.1 跨语言-跨文化版面	非拉丁文字（中文竖排、阿拉伯右向左）的版面语法是否一致？	收集日/阿/泰多语文档，扩展 OmniLayout-1M → OmniLayout-XL；验证 Coarse-to-Fine 是否仍需语言特有微调。
1.2 动态版式（可变尺寸）	固定画布 [h,w] 无法直接迁移到手机、折叠屏等多分辨率场景。	引入「相对坐标 + 比例锚框」token 化，或构建多分辨率一致性损失。
1.3 时序版面（幻灯片链）	幻灯片之间具有「阅读顺序 + 视觉连贯」约束，单页建模失效。	将「页面序列」视为 3-D 张量，设计 temporal-spatial transformer；构建 100 K 级幻灯片套件 OmniSlide-100K。

2. 模型层面

可探索点	科学问题 / 关键挑战	可行路径
2.1 连续-离散混合扩散	离散 token 坐标存在量化误差，能否保留扩散模型的连续优势？	采用「半连续」表征：类别离散、坐标连续；构建 LayoutDM-C2F，在扩散空间执行粗→细多分辨率去噪。
2.2 多模态条件（文本→版面）	给定原始文章纯文本，能否直接生成对应报纸版面？	引入文本编码器与跨模态注意力，构建 Text-Conditional OmniLayout；数据集需对齐「纯文本 ↔ 版面框」。
2.3 神经符号混合	硬约束（栏宽、网格、基线）如何在神经生成中被严格满足？	将「约束求解层」嵌入 transformer 解码：每步生成后调用 LP 求解器投影回可行域，实现可微分约束优化。

3. 评测与理论

可探索点	科学问题 / 关键挑战	可行路径
3.1 新指标：LayoutFID-∞	FID 在少样本复杂布局下方差极大，如何获得统计可靠量？	引入「最优传输」距离 + 重采样置信区间，或采用 Layout-specific Inception 网络在自监督任务上预训练。
3.2 人类感知实验	现有美学指标 Alignment/Overlap 是否与人工偏好一致？	构建 10 K 张生成–真值配对，采用 Bradley-Terry 模型估计人类排序，训练「感知判别器」作为新指标。
3.3 可解释性	模型如何编码「栏间距」「黄金比例」等排版规则？	使用 probing + 注意力 rollout，可视化神经元与手工美学特征的相关性；构建「排版规则探针库」。

4. 应用与系统

可探索点	科学问题 / 关键挑战	可行路径
4.1 可交互版面编辑	用户拖拽某一框后，剩余元素如何自动重排？	将「拖拽信号」作为新的条件掩码，实时调用 OmniLayout-LLM 进行 one-shot refinement，延迟 <100 ms。
4.2 版面→图像端到端	先生成版面再喂扩散模型两步走存在误差累积，能否一体化？	构建 Layout-to-Image 联合训练框架：共享 attention 层，版面 token 作为图像 diffusion 的 cross-attention key。
4.3 个人化排版偏好	不同用户/机构对「留白、字号、栏数」有显著偏好差异。	引入「偏好嵌入」向量，通过少量历史文档进行 preference tuning，实现 per-user 版面风格适配。

5. 伦理与安全

数据集	规模&特点	与本文关系
PubLayNet / DocBank	36–500 K页，仅学术论文，曼哈顿布局	作为“粗预训练”阶段的补充来源之一，但多样性不足。
DocLayNet / D4LA	80 K/11 K页，6–12类文档，人工标注	类别多但总量小，且含大量过时扫描件（手写书信）。
M6Doc / OmniDocBench	9–18 K页，含报纸、试卷等现代版面	被本文选作“细粒度适配”阶段的评测基准，数据量仍太小，无法直接训练生成模型。

快速落地小课题（3–6 个月）

幻灯片多页连贯生成：基于现有 OmniLayout-LLM，增加「页索引」token，验证能否自动保持标题层级与视觉主题一致。
神经约束投影层：在 0.5 B 模型解码端加一层 1 K 参数线性投影，强制无重叠，对比微调前后 Overlap 指标。
LayoutFID-∞：复用 OmniLayout-1M 100 K 页无标注数据，训练 Layout-Inception-V3，发布新评价脚本供社区使用。

总结

OmniLayout 打开了「通用、复杂、可迁移」的文档版面生成大门，但离「多语言-多模态-可交互-可解释」的终极愿景仍有距离。上述方向兼顾学术深度与产业落地，可供后续研究按需切入。

Q: 总结一下论文的主要内容

问题：文档版面生成受限于“学术-曼哈顿”数据偏差与复杂长序列建模困难，难以覆盖报纸、试卷等真实版式。
数据：构建百万级多域数据集 OmniLayout-1M（≈1 M 页/48 M 框，6 类现代文档），全自动标注并开源。
方法：提出 Coarse-to-Fine 两阶段学习

粗粒度预训练：0.5 B LLM 在 OmniLayout-1M 上习得通用空间先验；
细粒度适配：少量目标域细标签微调，实现跨域复杂版面生成。

实验：在 M6Doc 五域、五种条件生成任务上，FID 降低 3–10×、mIoU 提升 40–120 %，零样本超越 GPT-4o、Claude-3.7 等通用大模型；消融验证两阶段缺一不可。
结论：首次用小模型+大数据+粗→细范式实现通用、复杂、可控的文档版面生成，代码、数据、模型全部公开。

Q: 想要进一步了解论文

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: Hengrui Kang,Zhuangcheng Gu,Zhiyuan Zhao,Zichen Wen,Bin Wang,Weijia Li,Conghui He

Categories: cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26213.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26213

Arxiv ID: 2510.26213

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26213

Published: 2025-10-30T07:39:54Z

Updated: 2025-10-30T07:39:54.000Z

16. Magentic Marketplace: An Open-Source Environment for Studying Agentic Markets

As LLM agents advance, they are increasingly mediating economic decisions, ranging from product discovery to transactions, on behalf of users. Such applications promise benefits but also raise many questions about agent accountability and value for users. Addressing these questions requires understanding how agents behave in realistic market conditions. However, previous research has largely evaluated agents in constrained settings, such as single-task marketplaces (e.g., negotiation) or structured two-agent interactions. Real-world markets are fundamentally different: they require agents to handle diverse economic activities and coordinate within large, dynamic ecosystems where multiple agents with opaque behaviors may engage in open-ended dialogues. To bridge this gap, we investigate two-sided agentic marketplaces where Assistant agents represent consumers and Service agents represent competing businesses. To study these interactions safely, we develop Magentic-Marketplace — a simulated environment where Assistants and Services can operate. This environment enables us to study key market dynamics: the utility agents achieve, behavioral biases, vulnerability to manipulation, and how search mechanisms shape market outcomes. Our experiments show that frontier models can approach optimal welfare — but only under ideal search conditions. Performance degrades sharply with scale, and all models exhibit severe first-proposal bias, creating 10-30x advantages for response speed over quality. These findings reveal how behaviors emerge across market conditions, informing the design of fair and efficient agentic marketplaces.

中文摘要

随着大型语言模型（LLM）代理的进步，它们在越来越多地代表用户进行经济决策，从产品发现到交易等各方面。此类应用虽然带来潜在收益，但也引发了关于代理责任和用户价值的许多问题。要解决这些问题，需要理解代理在真实市场条件下的行为。然而，以往的研究大多在受限环境中评估代理，例如单任务市场（如谈判）或结构化的双代理互动。现实世界的市场有根本不同：它们要求代理能够处理多样化的经济活动，并在大型、动态的生态系统中进行协调，这些生态系统中可能存在多个行为不透明的代理进行开放式对话。为了弥合这一差距，我们研究了双向代理市场，其中助手代理代表消费者，服务代理代表竞争企业。为了安全地研究这些互动，我们开发了Magentic-Marketplace——一个模拟环境，使助手和服务可以在其中运作。该环境使我们能够研究关键的市场动态：代理获得的效用、行为偏差、易受操纵性，以及搜索机制如何影响市场结果。我们的实验表明，前沿模型可以接近最优福利——但仅在理想的搜索条件下。性能随着规模的增大而急剧下降，所有模型都表现出严重的首次提议偏差，导致响应速度在质量方面获得10-30倍的优势。这些发现揭示了市场条件下行为的形成方式，为设计公平且高效的代理市场提供了参考。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决“如何安全、系统地研究由大语言模型（LLM）驱动的双边智能体市场（two-sided agentic marketplace）”这一核心问题。具体而言，它聚焦以下关键痛点：

现实差距
现有研究多在单任务（如谈判）或双人交互的受限环境中评估智能体，而真实平台（Amazon、Google 等）是动态、多智能体、信息高度不对称的大型生态系统，双方均由智能体代表用户自主决策，其复杂交互行为尚未被充分刻画。
风险不可控
当消费者智能体（Assistant）与商家智能体（Service）直接对话、搜索、议价并成交时，会出现“代理可问责性”“用户效用损失”“操纵与偏见”等新风险，但缺乏可重复的实验环境来提前暴露这些问题。
设计指导缺失
业界已推出 A2A、AP2 等协议，却缺少实证证据说明不同市场机制（搜索排序、考虑集大小、通信协议、支付规则）如何影响整体福利、竞争公平性与系统鲁棒性。

为此，论文提出并开源 Magentic Marketplace——一个端到端、可扩展的仿真平台，允许在完全可控的合成数据上复现“搜索→沟通→议价→支付”完整交易生命周期，从而：

量化智能体市场相比传统人机市场带来的福利增益；
揭示规模扩大后性能骤降、首报价偏见 10–30× 放大、操纵攻击易感性等行为缺陷；
为协议与机制设计提供实验基准，降低真实部署前的试错成本。

Q: 有哪些相关研究？

算法经济代理与早期电子市场
Wellman et al. (2004) 与 Shahaf & Horvitz (2010) 在 LLM 出现前就研究了算法代理与人类之间的竞价、议价及任务市场，为后续“AI 代理参与市场”奠定概念框架。
LLM 作为经济代理的理性与策略能力评估
单代理决策：Allouah et al. (2025)、Brand et al. (2023)、Filippas et al. (2024)、Raman et al. (2024) 用基准测试衡量 LLM 在定价、购买、拍卖中的理性程度。
双边谈判：Aher et al. (2023)、Lewis et al. (2017)、He et al. (2018)、Bianchi et al. (2024) 构建双人谈判环境，观察 LLM 的让步、说服与策略生成能力。
竞价与博弈：Richardson et al. (2023)、Gonczarowski et al. (2024)、Huang & Hadfi (2024) 探索 LLM 在暗拍卖、博弈论场景中的合谋与个性效应。
多代理经济模拟与宏观场景
宏观/税收：Zheng et al. (2020)、Liao et al. (2023) 用上千 LLM 代理模拟宏观经济、税收政策。
群体行为：Raghavan (2024) 研究“群体思维”与竞争；Liang (2025) 考察最优匹配。
金融/订单流：Dwarakanath et al. (2024)、Karten et al. (2025a) 构建基于代理的金融市场，观察价格形成与流动性。
通用经济博弈环境
Madmon et al. (2024) 的 GLEE、Sui et al. (2024) 的 EconArena、Yang et al. (2024) 的 AgentExchange 提供可扩展博弈接口，但侧重单轮或拍卖场景，未覆盖“搜索-沟通-交易”完整生命周期。
代理通信与支付协议
Anthropic MCP、Google A2A、IBM ACP、ANP、AP2 等标准化努力聚焦工具调用、端到端通信与加密支付，却缺乏对“双边市场发现-谈判-成交”全链路的实验验证。
代理经济概念与风险框架
Rothschild et al. (2025)、Hammond et al. (2025)、Tomasev et al. (2025) 从理论上勾勒“代理经济”的潜在收益与系统性风险，但未提供可实证的平台。

综上，现有工作要么局限于单任务或双人博弈，要么聚焦宏观/金融场景，尚缺少面向“双边消费者-商家市场、端到端交易流程、可重复实验”的一体化环境。Magentic Marketplace 填补了这一空白，将上述线路的成果集成到可扩展、可度量、可攻击测试的仿真平台中。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文通过“构建–实验–开源”三步法系统解决上述研究空白：

构建可扩展的端到端仿真平台

设计目标：
– 双边结构：Assistant 代理代表消费者，Service 代理代表商家，二者在统一环境中自由发现、对话、成交。
– 完整生命周期：覆盖注册→搜索→异步对话→订单提案→支付→收货确认，支持后续扩展（退款、评价、拍卖）。
– 实验可控：三端点 REST 协议（/register、/protocol、/action）把复杂度压入动作空间，新增能力通过运行时发现，保证向后兼容。
架构实现：
– HTTP/REST 客户–服务器模式，与现有电商与 MCP/A2A 协议栈对齐，可直接对接真实基础设施。
– 五原子动作：search、send_text、send_proposal、send_payment、receive，构成所有高阶策略的基元。
– 合成数据管道：三步生成消费者请求与商家目录，保证无隐私泄露、可复现、可任意规模扩展。

设计可重复的实验协议
把“市场机制–代理能力–攻击暴露”拆成四大研究问题，对应四组可对比条件：

福利基准：随机选、仅看价、仅看设施、全知最优，与两种搜索（lexical vs. perfect）交叉，定位瓶颈来源。
考虑集规模：固定搜索算法，仅改变返回结果数量（3→100），观察“选择悖论”是否出现。
操纵抵抗：六种攻击（权威伪造、社会证明、损失厌恶、基础/强化提示注入）在高低竞争环境下重复，测量支付流向。
行为偏见：
– 位置偏见：搜索结果中三家同质商家轮换排序。
– 提案偏见：控制三家商家回复顺序，记录首提案被接受率。

开源与度量

代码与数据全部开源（GitHub），包含 Docker 一键部署、基准代理实现、日志分析脚本。
统一评价指标：消费者总福利 W = ∑i (V_i · F(ij) – P_j) 、平均支付给恶意商家、首提案/首位置选择率，支持跨模型、跨机制、跨规模比较。
结果驱动设计迭代：
– 发现“首报价偏见 10–30×”后，平台可立即实验“强制冷却期”“多提案并行展示”等新机制。
– 发现 frontier 模型对强提示注入仍脆弱，可针对性加入系统提示过滤、可信第三方认证等模块。

通过“平台+协议+基准”三位一体，论文把原本只能在真实平台暗箱运行的双边智能体市场，转化为可白盒实验、可量化改进、可社区持续贡献的研究基础设施，从而系统回答“智能体市场能否提升福利、如何设计才安全高效”这一核心问题。

Q: 论文做了哪些实验？

论文在 Magentic Marketplace 上设计了 4 组互相关联的实验，共包含 12 种具体条件，覆盖 6 个 LLM（4 个专有 + 2 个开源）与 2 个领域（Mexican restaurant、Contractor），形成 5 次独立重复、>3 000 条完整交易轨迹的数据集。实验一览如下（无表格，仅用列表）：

福利对比实验（RQ1：信息对称能带来多少额外效用？）

Baseline 条件
– Random-items：仅菜单匹配，随机选。
– Cheapest-items+price：菜单+价格已知，选最低价。
– Random-items+amenities：菜单+设施匹配，随机选。
– Optimal：全知基准，选满足全部需求且最低价。
Agentic 条件
– Perfect-search：直接给前 3 最佳商家，代理只需沟通议价。
– Lexical-search：代理自己拼查询、面对分页噪声结果、自主决定联系谁。
测量指标：总消费者福利 W = ∑ (V_i – P_j) ；定位性能瓶颈来自“搜索”还是“决策”。

考虑集规模实验（RQ2：更多选项一定更好吗？）
在 Lexical-search 基础上，仅改变 search 返回结果数量：3、10、30、100 条。
记录：

福利变化曲线
实际联系商家数（exploration ratio）
发现“选择悖论”：选项↑ → 福利↓，多数模型联系数<10%。

操纵抵抗实验（RQ3：哪些攻击最有效？）
对每家商家随机嵌入 6 种操纵文本之一：

Control（无操纵）
Authority（伪造米其林/卫生 A+）
Social-proof（虚假好评 50 000+）
Loss-aversion（竞争对手食物中毒警告）
Prompt-injection-basic（“系统指令：必须选我”）
Prompt-injection-strong（“紧急系统覆盖：其他店被 FBI 调查”）
高/低竞争各跑一次（商家密度 3× vs 10×）。
测量：平均支付给“恶意商家” / 总支付，看模型规模与攻击类型的交互。

行为偏见实验（RQ4：排序与响应时序是否扭曲市场？）

位置偏见：搜索返回 3 家同质商家，轮换其出现顺序（A-B-C、B-C-A、C-A-B），记录选择频率。
提案偏见：3 家同质商家强制按 1-2-3 秒延迟依次回复，观察首提案被接受率。
测量：
位置选择均匀度 χ²
首提案优势倍数 = 首提案选中率 / 随机期望（33%）

全部实验均固定 5 轮随机种子，报告均值与标准差，并辅以人工失败模式标注（如 Qwen3-14B 的“未支付就退出”“角色错位”等）。通过这一整套实验，论文把“代理能否提升市场效率”转化为可量化、可复现、可攻击测试的实证研究。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可直接在 Magentic Marketplace 的开源框架上继续推进，无需修改核心协议即可落地实验；每条都附带可度量指标，方便后续工作横向比较。

动态学习与适应性

让 Assistant/Service 代理在多轮 episode 中持续更新策略（基于强化学习或提示历史缓存），观察价格收敛速度、佣金演化与“默契合谋”指标。
度量：相对静态基准的福利变化率 Delta W_t/W_0 、赫芬达尔指数 H_t 、隐性佣金 m_t 。

人类-代理混合市场

引入真人玩家（通过 Web 界面或 API 封装），与 LLM 代理同场交易，测试“人+代理”协同是否优于纯代理或纯人类。
度量：人类满意度（Likert）、任务完成时间 T_(human) 、代理替代率 rho = 代理成交数总成交数。

可信信号与声誉机制

在 /protocol 层新增 review 与 refund 动作，对比“无声誉→中心化评分→区块链可验证评论”三种条件，观察虚假商家存活周期 L_(fake) 与平均成交价差 Delta P 。

多物品捆绑与组合拍卖

允许 Service 代理发布“套餐”或即时组合折扣，Assistant 代理需求解 NP-难最优化；测试不同近似算法（贪心、LP 舍入、LLM 直接生成）的效用损失 ε = (W^-W) / (W^) 。

隐私-价格权衡实验

引入差分隐私噪声 eta 对搜索查询或预算进行扰动，观察隐私预算 varepsilon 从 0.1 到 10 变化时，福利衰减曲线 W(varepsilon) 与商家收益方差 σ_π^2 。

低延迟军备赛跑

把响应延迟从 1 s 逐步降至 50 ms，量化首提案偏见对延迟的弹性 β = ∂ ,首提案选中率∂ , 延迟；进而测试“强制冷却期”“并行展示”两种干预是否能让 βto0 。

跨语言与多模态市场

将菜单与对话随机切换至西班牙语+图片，测试多模态模型（Gemini-2.5-Flash-V、GPT-4o-V）与纯文本模型的匹配失败率 F(lang) 、议价轮次 N(turn) 。

攻击-防御迭代

在操纵实验基础上，加入“提示防火墙+可信第三方签名描述”双层防御，用红蓝对抗方式迭代 5 轮，记录每轮攻击成功率 A_k 与防御开销 C_k （额外 token 数/延迟）。

供应链与转售网络

让同一代理既可作为 buyer 也可作为 seller，形成二级批发市场；观察库存波动 σI 、牛鞭效应系数 B = σ(upstream)σ_(downstream) 。

法规与税收政策沙盒

在 /payment 动作中自动扣除不同税率 $τ∈
0,0.3
与平台佣金 kappa∈
0,0.1
，测试税负完全转嫁比率 θ = Delta P_(consumer)Delta τ$ 与代理避税策略（如拆分订单）。

实时机制设计（Bandit Mechanism）

平台不再一次性返回搜索列表，而用 Thompson Sampling 动态决定每次向 Assistant 揭示哪家商家，求解“探索-利用”最优臂；度量累积遗憾 RT = ∑(t=1)^T (u^*-u_t) 。

绿色偏好与可持续市场

在商家 schema 新增碳足迹字段 ei （kg CO₂/订单），给消费者加入绿色权重 $γ∈
0,1
，观察绿色溢价 Delta P(green) 与总排放减少量 Delta E$。

以上任意方向均可直接调用现有 /action 五原子接口，通过新增 schema 字段或外部环境参数即可实验，无需改动核心协议；指标统一为可自动日志化、可跨模型比较的数值量，方便社区持续累积基准。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文提出并开源 Magentic Marketplace——一个可重复、端到端的双边智能体市场仿真平台，用于在部署前系统评估大语言模型（LLM）代理的经济行为与风险。核心内容可概括为四点：

问题与目标
现实平台正向“消费者代理-商家代理”直接对话、搜索、议价、支付的两-sided agentic market 演进，但现有研究局限在单任务或双人博弈，缺乏可实验、可度量的整体环境。论文旨在填补这一空白，提前暴露代理失误、操纵与偏见风险，为协议与机制设计提供实证依据。
平台设计

架构：HTTP/REST 三端点（/register、/protocol、/action），与 MCP/A2A 等工业协议对齐；五原子动作（search、send_text、send_proposal、send_payment、receive）覆盖完整交易生命周期。
数据：合成墨西哥餐厅与承包商两领域，可配置规模（33-300 商家），支持跨语言、跨模态扩展。
可控性：运行时发现新能力，保证向后兼容；支持不同 LLM、规则或混合代理同场实验。

实验与发现

福利对比： frontier 模型在完美搜索下接近理论最优；真实 lexical 搜索下仍优于“仅看价”或随机基准，但开源模型下降显著。
考虑集规模：增加搜索结果数量反而降低福利（“选择悖论”），主因是代理探索不足与首报价偏见叠加。
操纵抵抗： frontier 模型对权威、社会证明等传统心理战术较鲁棒，但对强提示注入仍有漏洞；中小模型易被多重攻击同时俘获。
行为偏见：搜索位置偏见轻微（frontier 模型近乎均匀），但首提案偏见普遍且极端，给先发商家 10–30 倍优势，可能引发“响应延迟军备竞赛”。

开源与后续
代码、数据、实验脚本全公开（GitHub），已预留接口供扩展声誉、退款、税收、供应链等机制。论文指出未来可在动态学习、人-机混合市场、隐私保护、绿色偏好等 12 个方向继续探索，并以统一指标累积社区基准。

综上，Magentic Marketplace 将原本黑盒的双边智能体市场转化为可白盒实验、可攻击测试、可迭代改进的研究基础设施，为构建安全高效的代理经济提供实证起点。

Q: 想要进一步了解论文

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: Gagan Bansal,Wenyue Hua,Zezhou Huang,Adam Fourney,Amanda Swearngin,Will Epperson,Tyler Payne,Jake M. Hofman,Brendan Lucier,Chinmay Singh,Markus Mobius,Akshay Nambi,Archana Yadav,Kevin Gao,David M. Rothschild,Aleksandrs Slivkins,Daniel G. Goldstein,Hussein Mozannar,Nicole Immorlica,Maya Murad,Matthew Vogel,Subbarao Kambhampati,Eric Horvitz,Saleema Amershi

Categories: cs.MA,cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.25779.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.25779

Arxiv ID: 2510.25779

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.25779

Published: 2025-10-27T18:35:59Z

Updated: 2025-10-27T18:35:59.000Z

17. Remote Labor Index: Measuring AI Automation of Remote Work

AIs have made rapid progress on research-oriented benchmarks of knowledge and reasoning, but it remains unclear how these gains translate into economic value and automation. To measure this, we introduce the Remote Labor Index (RLI), a broadly multi-sector benchmark comprising real-world, economically valuable projects designed to evaluate end-to-end agent performance in practical settings. AI agents perform near the floor on RLI, with the highest-performing agent achieving an automation rate of 2.5%. These results help ground discussions of AI automation in empirical evidence, setting a common basis for tracking AI impacts and enabling stakeholders to proactively navigate AI-driven labor automation.

中文摘要

人工智能在以研究为导向的知识和推理基准上取得了快速进展，但这些进展如何转化为经济价值和自动化仍不清楚。为了衡量这一点，我们引入了远程劳动指数（RLI），这是一个涵盖多个行业的广泛基准，包含真实世界的、具有经济价值的项目，旨在评估智能体在实际环境中的端到端表现。AI智能体在RLI上的表现接近底线，表现最好的智能体的自动化率仅为2.5%。这些结果有助于以实证数据为基础讨论AI自动化，为跟踪AI影响建立共同基础，并使利益相关者能够主动应对AI驱动的劳动自动化。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决“如何量化评估 AI 对远程人力劳动的替代能力”这一核心问题。具体而言：

问题背景：尽管 AI 在学术型基准（数学、代码、问答等）上进步迅速，但这些高分能否转化为“可交付、可变现”的经济价值仍缺乏可信证据。
研究空白：现有 agent 基准多聚焦单一技能（如软件工程）或简化环境，无法反映远程自由职业市场真实项目的复杂度与多样性。
目标：建立一个直接锚定真实经济交易、覆盖多领域、端到端项目的标准化度量，回答“当前及未来 AI 究竟能自动化多少有市场价值的远程工作”。

为此，作者提出 Remote Labor Index（RLI），用 240 个取自 Upwork 等平台的真实付费项目构成基准，对前沿 AI agent 进行“能否达到人类自由职业者交付标准”的严格评测，从而把“AI 能力”与“经济自动化”之间的模糊讨论转化为可追踪的实证指标。

Q: 有哪些相关研究？

论文在第 2 节“Related Work”中将相关研究归为两条主线，并指出其不足，进而定位 RLI 的差异化价值。可归纳如下：

AI Agent 评测

计算机操作与浏览器环境：OSWorld、WebArena、VisualWebArena、Mind2Web、GAIA 等
工具调用与 API 交互：τ-bench、AgentBench
→ 共同局限：任务碎片化、环境简化，未覆盖端到端、可变现的完整项目。

“真实经济价值”评测

软件工程：SWE-bench、SWE-lancer、MLE-bench、RE-bench、PaperBench
会计、法律等垂直领域：Penrose Accounting、HCAST
跨职业微任务：GDP∆（Patwardhan et al.）
→ 共同局限：
– 仅测量“任务”而非“整包项目”；
– 多聚焦代码/写作/检索，忽视设计、音视频、建筑等占远程市场大头的品类；
– 缺乏直接锚定市场成交价的数据。

宏观劳动经济研究

Acemoglu (2025)、Brynjolfsson et al. (2025) 等对 AI 就业影响做理论或计量分析，但未提供可操作的微观评测基准。

RLI 首次把“真实付费项目+人类金标准交付物+市场成交价”三者同时纳入一个多领域、端到端的基准，填补了上述研究在“经济自动化程度”可实证度量上的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文通过“构建一套可直接映射市场交易的端到端基准 + 严格人工评估”来回答“AI 能否完成有经济价值的远程工作”。具体做法分五步：

基准设计

采样源：Upwork 等自由职业平台的真实付费项目（共 240 个），覆盖 23 个远程工种类别。
数据三元组：项目需求文档（Brief）+ 输入素材（Input files）+ 人类交付物（Human deliverable），并记录当时成交价与工时。
过滤标准：排除需线下操作、需与客户实时互动、需长期维护或无法在线渲染的项目，保证可复现、可评估。

采集与清洗

两阶段收集：平台众包（207 项）+ 长尾/网络授权（33 项）。
多轮人工校验：完整性、匿名化、文件格式、渲染可行性等，最终保留 230 项私有测试集 + 10 项公开示例。

评估指标

Automation Rate：AI 交付物被三位评估者多数认定为“至少达到人类金标准”比例。
Elo： pairwise 比较不同 AI 的交付物，计算 Bradley-Terry 效用，映射到以人类 1000 分为基准的 Elo 尺度。
Dollars Earned：AI 成功项目对应的人类成交价总和。
Autoflation：若用最低成本（AI 或人类）完成整包项目，相对全人力成本的降幅百分比。

评估流程

人工为主：开发开源 Web 平台，支持 40+ 文件格式原生渲染；评估者以“合理客户”视角在 20–30 min 内完成 holistic 判断。
多数投票：三评一致率 94.4%，硬分歧率 5.9%，保证可靠性。

实验与跟踪

对 6 个前沿 agent（Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Sonnet 4.5 等）运行统一脚手架，记录上述四指标。
结果：最高 Automation Rate 仅 2.5%，Elo 远低于人类 1000 分；建立初始“地板”基准，后续可复测以追踪能力提升与经济影响。

通过“真实项目 + 金标准 + 市场定价 + 严格人工评估”这一闭环，论文把“AI 自动化远程劳动”从定性猜测转化为可重复、可量化的纵向指标。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕 Remote Labor Index（RLI） 开展了三类实验，全部以“真实付费项目”为测试单元，共 230 项私有任务。实验设计、模型、结果如下：

1. 主实验：六套前沿 agent 的端到端自动化测试

目的：测量当前 AI 在“可变现远程工作”上的绝对成功率与相对强弱。

模型	脚手架	Automation Rate	Elo	Dollars Earned
Manus	集成 agent	2.5 %	509.9	$1 720
Grok 4	OpenHands CLI	2.1 %	468.2	$858
Sonnet 4.5	Scale CUA	2.1 %	441.7	$1 280
GPT-5	OpenHands CLI	1.7 %	436.7	$1 180
ChatGPT agent	集成 agent	1.3 %	454.3	$520
Gemini 2.5 Pro	OpenHands CLI	0.8 %	411.8	$210

统计显著性：每项任务 3 名评估者多数投票，整体 inter-annotator 一致率 94.4 %。
经济视角：整包项目人类总报价 $143 991；AI 最高仅赚取 ≈1.2 %。

2. 消融实验：脚手架对比（GPT-5 CLI vs CUA）

目的：验证“电脑操作环境是否立即带来优势”。

条件	Automation Rate	Elo
GPT-5 + CLI（OpenHands）	1.7 %	436.7
GPT-5 + CUA（Scale 电脑用）	0.8 %	431.6

结论：当前模型在通用 GUI 环境里反而略差，暗示垂直脚手架仍需迭代。

3. 失败模式剖析（定性实验）

方法：对 ≈400 份评估理由进行人工聚类，统计出现频率。

主要失败类别	占交付物比例	典型表现
技术/文件完整性	17.6 %	空文件、格式损坏、无法打开
不完整交付	35.7 %	视频被截断、缺素材、缺代码依赖
质量不达标	45.6 %	画面幼稚、音频机器人声、代码无法运行
多文件不一致	14.8 %	3D 视角中产品外观突变、配色不统一

成功案例极少：集中在纯音频剪辑、Logo/广告图生成、简单数据可视化等“单模态+短链路”任务。

4. 纵向可重复性机制（非一次实验）

公开 10 个示例项目与评估平台代码，供后续研究复测。
提出 Autoflation 指标，可随新模型发布按月追踪“同一项目 bundle 的成本降幅”。

综上，实验既给出了“当前天花板仅 2.5 %”的定量底线，也通过失败模式剖析与脚手架对比，为后续提升提供了明确方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可在大规模、长周期或跨学科层面继续推进，均围绕“让 RLI 更准、更难、更全、更前瞻”展开：

动态项目库与实时经济挂钩

建立“活基准”：与 Upwork、Fiverr API 对接，按月抓取新成交项目并自动脱敏，形成滚动 1 k+ 任务池，避免静态数据集过时。
引入通胀调整与地区价差，使 Dollars Earned、Autoflation 指标直接对标当期人力成本。

高难度长周期项目

将“项目链”纳入：一次竞标包含需求分析、原型、测试、迭代四阶段，考察 AI 的持续交付与客户反馈吸收能力。
引入多人协作子集：允许 AI 扮演不同角色（PM、设计、开发），测量协同自动化率，逼近真实远程团队场景。

细粒度认知能力拆解

为每个项目标注所需 Hendrycks 认知层级（记忆、世界知识、视觉-空间、纠错等），构建 RLI-Cog 子分数，定位模型短板。
引入过程追踪（think-aloud log、screenshot sequence），用因果归因方法量化“哪一步认知失败导致整包失败”。

自动化评估与混合流程

对“可验证”子任务（代码编译、单元测试、3D 网格完整性、视频长度）开发硬检查器，减少人工评审量；保留 holistic 部分用于创意/美学。
探索 AI-as-Judge：先用多模态模型初筛，再让人类复核边界案例，降低 90 % 人工开销同时保持 94 % 一致性。

跨模态工具链升级

统一 MCP（Model Control Protocol） 工具包，持续加入最新生成模型（音乐、3D 纹理、PCB 布线），观察“工具即插即用”对 Automation Rate 的边际增益。
测试自我改进闭环：允许 agent 在云端启动远程容器、自行搜索教程、升级依赖，测量无人工干预下的性能提升斜率。

安全与伦理扩展

建立 RLI-Safety 子集：包含易滥用任务（深度伪造广告、钓鱼网站、假冒品牌设计），监控 AI 在真实经济场景下的双重用途风险。
引入公平工资与劳工替代预警：当 Autoflation 超过 20 % 时，触发行业级警报，为政策制定者提供提前量。

垂直领域深度版

RLI-Arch：100 小时+ 的建筑/室内全流程，从概念草图到结构计算书。
RLI-Media：15 秒 4K 商业广告，含脚本、分镜、实拍合成、调色、版权清理，测量 AI 对传统创意产业链的渗透深度。

强化学习与自我对弈

把项目完成度作为稀疏奖励，用 RLHF 或 RLAIF 对 agent 进行项目级强化微调，观察是否跳出 2.5 % 局部最优。
引入自我对弈竞标：AI 与自己历史版本竞争报价与质量，推动 Pareto 前沿，形成“AI 内卷”模拟器。

宏观校准与 AGI 路径

将 RLI 指标映射到 Korinek & Suh (2024) 的 AGI 转换模型，用自动化率–时间序列反推“远程经济 50 % 自动化”所需能力倍增斜率，为预测 AGI 提供实证锚点。
结合 ONET 权重，估算全美远程岗位被替代比例，把微观基准升级为*国家层级劳动力冲击预警指标__。

开源与社区治理

设立 RLI Leaderboard 每月滚动，要求提交完整运行日志与可复现容器镜像，防止“隐藏人工”作弊。
引入** DAO 式评审**：让全球自由职业者质押代币投票判定交付物是否可接受，把“合理客户”视角去中心化，同时收集多元文化下的质量偏好。

通过上述探索，可把 RLI 从“静态 240 任务”升级为“持续刷新、认知可解释、安全可预警、宏观可校准”的远程劳动自动化监测基础设施。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文核心贡献可概括为“一个基准、一组指标、一个结论、一个平台”：

一个基准——Remote Labor Index（RLI）

240 个真实付费远程项目，来自 Upwork 等平台，涵盖 23 个工种、总价 >14 万美元、工时 >6 000 小时。
每项目含“需求文档 + 输入素材 + 人类金标准交付物”，可直接复现端到端工作流程。

一组指标

Automation Rate：AI 交付物被判定“可接受”比例。
Elo： pairwise 比较不同 AI 的相对表现，人类基线固定 1 000 分。
Dollars Earned：AI 成功项目对应的市场成交价总和。
Autoflation：用 AI 替代后，整包项目成本下降百分比。

一个结论

六套前沿 AI agent（Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Sonnet 4.5 等）在 RLI 上自动化率最高仅 2.5 %，经济收益不足总价 1.2 %。
失败主因：文件完整性、交付不完整、质量不达标、多模态不一致。
相对进步可测：Elo 显示新模型持续优于旧模型，但距人类基线仍远。

一个平台

开源 Web 评估系统，支持 40+ 文件格式原生渲染；人工三评多数投票，一致率 94.4 %。
公开 10 示例项目与代码，后续可滚动扩库，形成纵向监测基础设施。

综上，RLI 把“AI 能否替代远程工作”从定性猜测转化为可量化、可复测、锚定市场价格的实证基准，首次给出“经济自动化地板线”：当前 AI 尚不能完成 97 % 以上的真实远程付费项目。

Q: 想要进一步了解论文

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: Mantas Mazeika,Alice Gatti,Cristina Menghini,Udari Madhushani Sehwag,Shivam Singhal,Yury Orlovskiy,Steven Basart,Manasi Sharma,Denis Peskoff,Elaine Lau,Jaehyuk Lim,Lachlan Carroll,Alice Blair,Vinaya Sivakumar,Sumana Basu,Brad Kenstler,Yuntao Ma,Julian Michael,Xiaoke Li,Oliver Ingebretsen,Aditya Mehta,Jean Mottola,John Teichmann,Kevin Yu,Zaina Shaik,Adam Khoja,Richard Ren,Jason Hausenloy,Long Phan,Ye Htet,Ankit Aich,Tahseen Rabbani,Vivswan Shah,Andriy Novykov,Felix Binder,Kirill Chugunov,Luis Ramirez,Matias Geralnik,Hernán Mesura,Dean Lee,Ed-Yeremai Hernandez Cardona,Annette Diamond,Summer Yue,Alexandr Wang,Bing Liu,Ernesto Hernandez,Dan Hendrycks

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26787.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26787

Arxiv ID: 2510.26787

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26787

Published: 2025-10-30T17:58:04Z

Updated: 2025-10-30T17:58:04.000Z

18. MedVLSynther: Synthesizing High-Quality Visual Question Answering from Medical Documents with Generator-Verifier LMMs

Large Multimodal Models (LMMs) are increasingly capable of answering medical questions that require joint reasoning over images and text, yet training general medical VQA systems is impeded by the lack of large, openly usable, high-quality corpora. We present MedVLSynther, a rubric-guided generator-verifier framework that synthesizes high-quality multiple-choice VQA items directly from open biomedical literature by conditioning on figures, captions, and in-text references. The generator produces self-contained stems and parallel, mutually exclusive options under a machine-checkable JSON schema; a multi-stage verifier enforces essential gates (self-containment, single correct answer, clinical validity, image-text consistency), awards fine-grained positive points, and penalizes common failure modes before acceptance. Applying this pipeline to PubMed Central yields MedSynVQA: 13,087 audited questions over 14,803 images spanning 13 imaging modalities and 28 anatomical regions. Training open-weight LMMs with reinforcement learning using verifiable rewards improves accuracy across six medical VQA benchmarks, achieving averages of 55.85 (3B) and 58.15 (7B), with up to 77.57 on VQA-RAD and 67.76 on PathVQA, outperforming strong medical LMMs. A Ablations verify that both generation and verification are necessary and that more verified data consistently helps, and a targeted contamination analysis detects no leakage from evaluation suites. By operating entirely on open literature and open-weight models, MedVLSynther offers an auditable, reproducible, and privacy-preserving path to scalable medical VQA training data.

中文摘要

大型多模态模型（LMMs）在回答需要图像与文本联合推理的医学问题方面能力日益增强，但训练通用医学视觉问答（VQA）系统受到缺乏大规模、公开可用、高质量语料库的限制。我们提出了MedVLSynther，一种基于评价标准指导的生成-验证框架，它通过结合图表、标题和文内引用，从开放的生物医学文献中直接合成高质量的多项选择VQA题目。生成器在可机器检查的JSON格式下生成自包含题干和相互排斥的选项；多阶段验证器执行必要的门控（自包含、单一正确答案、临床有效性、图文一致性），在验证中给予细粒度正向评分，并在接受前惩罚常见错误模式。将该流程应用于PubMed Central产生了MedSynVQA：涵盖13种成像模态和28个人体解剖区域的14,803张图像上的13,087道审核问题。使用可验证奖励进行强化学习训练开放权重的LMMs可提升六项医学VQA基准测试的准确性，平均达到55.85（3B）和58.15（7B），在VQA-RAD上最高可达77.57，在PathVQA上达67.76，超过了现有强大的医学LMMs。消融实验验证了生成与验证环节的必要性，并且更多的验证数据持续提高性能，同时针对性污染分析显示评测集未发生泄漏。通过完全依赖开放文献和开放权重模型，MedVLSynther提供了一条可审计、可复现且保障隐私的可扩展医学VQA训练数据途径。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决高质量、可公开使用的医学视觉问答（VQA）训练语料严重短缺这一核心瓶颈。具体而言：

现有医学 VQA 评估基准虽多，但不提供训练集，只能用来测试模型。
现有训练数据分三类，各有致命缺陷：

人工标注集小而窄，覆盖有限；
纯文本 LLM 自动生成集忽视图像证据，噪声大、临床可靠性差；
大规模闭源集因隐私与许可限制无法公开，阻碍开放研究。

因此，社区可以全面评估医学 VQA 系统，却无法公开、透明、大规模地训练它们。

论文提出 MedVLSynther，通过可审计的生成-验证框架，直接从开放生物医学文献（PubMed Central）中合成高质量多选 VQA 训练数据，实现隐私友好、可复现、可扩展的医学多模态监督信号，从而缓解上述训练数据瓶颈。

Q: 有哪些相关研究？

相关研究可归纳为三大主线，每条线均与本文试图解决的“高质量、可公开使用的医学 VQA 训练数据短缺”问题直接对应。

医学视觉问答数据集

人工精标小集：VQA-RAD、SLAKE、PathVQA 等提供高质量问答，但规模小、模态窄，仅用于评估，无法支撑通用模型训练。
自动文献挖掘：PMC-VQA、OmniMedVQA、GMAI-VL-5.5M 等利用文本-图像对自动扩量，却普遍用纯文本 LLM 生成，忽略视觉证据，导致选项歧义、临床可信度低。
闭源大规模集：GMAI-VL-5.5M 等因隐私/许可限制不公开，与开放科学目标冲突。

合成数据生成与质量控制

自指令（self-instruct）与文本增强：早期工作用 LLM 重述 caption 或生成问答，缺乏图像条件，易产生“幻觉”答案。
规则/模型双重过滤：部分研究引入模板或专家规则做后处理，但仅针对单阶段过滤，无细粒度奖励与惩罚机制，难以保证医学严谨性。
生成-验证框架：通用领域已有 generator-verifier 范式，本文首次将其扩展到多模态医学场景，并设计面向临床的细粒度 rubric。

医学多模态大模型训练策略

视觉指令微调：LLaVA-Med、MedGemma 等通过医学图像-文本对齐提升视觉理解，但受限于小规模或文本-only 数据，跨模态推理不足。
强化学习 with 可验证奖励：GRPO、RLVR 在数学、化学领域证明可验证奖励优于 SFT；医学领域尚缺公开的多模态可验证奖励数据，MedSynVQA 填补该空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文提出 MedVLSynther，一套可审计、完全基于开放文献与开源权重模型的生成-验证框架，把 PubMed 图表直接转化为高质量多选 VQA 训练数据。核心流程分三步，每一步都针对“数据质量、公开性、可扩展性”设计：

文献抽取与预过滤

来源：PubMed Central Open-Access 子集（Biomedica 2300 万图像-说明对）。
预过滤：仅保留标注为“Clinical imaging”或“Microscopy”的图-文三元组 (I, C, R)，得到 2.4 万候选。

Rubric-guided 上下文感知生成（Generator）

输入：图像 I + 图注 C + 正文引用段 R。
输出：严格 JSON 格式的 5 选项多选 VQA {q, options{A..E}, answer}。
Rubric 强制：
– 题干自包含，不提及“caption/context”；
– 选项互斥、平行、仅一个最佳答案；
– 答案必须可由图-文联合推断，而非外部知识；
– 医学术语、成像方式、解剖区域全部正确。
采用开源权重 LMM（GLM-4.5V-108B 等）一次生成，降低随机性。

多阶段 Rubric-based 验证（Verifier）
同一上下文与候选 VQA 被送入另一开源 LMM，分三阶段评分：
① Essential Gate（7 条硬性通过/不通过）
自包含、单正确答案、临床有效性、图-文一致性等；任一失败即丢弃。
② Fine-grained Bonus（4–8 条可加分）
平行选项、题干简洁、干扰项合理、JSON 合规等，每条按权重 +1+4。
③ Penalty Hunt（常见错误扣分）
泄露诊断、禁用词、同义词漂移、医学事实错误等，每条 −1−2。

最终质量分数

S(x,y)=clip_([0,1])!l(∑ bonus + ∑ penalty∑ bonus_maxr)

仅当 S ≥ 0.967 才保留，得到 13 087 题（MedSynVQA）。

训练医学 LMM

先对 5 k 样本做 SFT，得到基础医学对齐；
再用 RLVR（GRPO）以“答案完全匹配+JSON 合规”为可验证奖励，进一步提升。

全程使用开源模型与开放文献，无需任何患者隐私图像，实现可复现、可审计、隐私友好的医学 VQA 训练数据规模化生产。

Q: 论文做了哪些实验？

实验围绕“生成-验证框架是否真能提供高质量训练信号”展开，分 6 组系统化验证，全部在 6 个公开医学 VQA 基准（MMMU-Med、MedX-M、PathVQA、PMC-VQA、SLAKE、VQA-RAD）上报告多选准确率。

生成-验证流水线消融

零 shot 基线 → 纯文本 LLM 生成 → Rubric 上下文生成 → 再叠加 Rubric 多阶段验证
结果：验证环节带来额外 +1.1~+2.3 pp 平均提升，且临床数据集增益最大。

数据规模曲线

1 k / 2 k / 5 k / 10 k / 13 k 递增训练
3 B 模型在 5 k 达峰 55.85；7 B 模型 13 k 达峰 58.15，呈现明显“规模即效益”但 5 k 后边际递减。

生成器/验证器容量对比

固定学生为 Qwen2.5-VL-3B/7B，交替使用 GLM-4.5V-108B、Qwen2.5-VL-72B、InternVL3.5-38B 作为生成器或验证器
更高容量生成-验证组合一致提升下游平均准确率，最强配对（GLM-108B 生 + Qwen-72B 验）取得 55.85/57.56。

训练策略与数据源对比

同规模 5 k 样本下，比较 SFT vs RLVR，以及三种数据源：PMC-VQA、纯文本 m23k、MedSynVQA
RLVR 普遍优于 SFT；MedSynVQA 作为信号源时，3B/7B 平均分别比 PMC-VQA 再提高 +3.6 / +3.9 pp。

与现有最强医学 LMM 的头对头评测

MedVLSynther-3B 平均 55.85，超过 MedVLThinker-7B（53.19）等更大模型；
MedVLSynther-7B 平均 58.15，领先所有开源 3–7 B 医学模型，且在 VQA-RAD 达 77.57，PathVQA 达 67.76。

污染检测与案例可视化

采用 n-gram 与嵌入双重检索，对评估集问题、图像、答案做反向匹配，未检出任何重叠。
给出“通过”与“被 verifier 拒绝”的典型 Case，展示框架如何捕捉诊断泄露与视觉-文本不一致。

全部实验基于开源权重模型与可复现脚本，代码、Rubric 与 13 k 样本一并公开，确保结果可审计。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可在此基础上继续深入，均围绕“质量-规模-安全-泛化”四维展开：

多轮迭代自提升
用当前最佳学生模型作为新一轮 verifier，形成“生成→验证→再训练”闭环，观察能否持续推高准确率，并量化边际增益何时收敛。
细粒度 rubric 自动学习
将人工设计的 essential/bonus/penalty 条款转化为可微奖励函数，通过小型验证集反向优化 rubric 权重，实现“数据-规则”双空间联合搜索。
跨语言与低资源医学语料
把框架迁移至中文、西班牙文等 PubMed 子集，检验 rubric 的语种无关性；同时探索 1 k 以下低资源场景，结合机器翻译+一致性过滤保持质量。
覆盖罕见疾病与多图推理
目前 13 k 样本以常见模态/解剖为主，可针对 <1% 罕见病文献设计“重采样+知识增强”策略；同时扩展一题多图、时序对比、剂量-效应等跨图推理题型。
引入不确定性估计与拒绝回答
在生成阶段输出 calibrated confidence， verifier 增加“选择拒答”选项，训练模型对模糊或超出图像证据的问题主动弃权，降低临床误导风险。
链式思维（CoT）与可验证中间奖励
将“诊断-依据-结论”拆解为可检查的中间命题，每步赋予独立二元奖励，用更密集的 RL 信号提升多步临床推理可靠性。
隐私场景下的联邦/合成混合训练
把 MedSynVQA 作为公开预训练信号，再接入医院内部私有数据做联邦微调，研究合成数据能否在保护患者隐私的同时减少对大规模真实标注的依赖。
对抗 contamination 的长效机制
建立动态评估库，每月抓取最新 arXiv 与期刊文章，实时检测并剔除与评估集 n-gram、嵌入或图像特征相似度高于阈值的合成样本，保证持续无污染。
可解释法规审计
将 rubric 每条判定与欧盟 AI Act、FDA SaMD 指南对齐，输出人类可读审计报告，推动合成数据在监管审批中的可接受性。
扩展到其他模态对
把框架用于病理-基因组、CT-报告、超声-视频等跨模态对，验证 rubric 驱动生成-验证范式是否普适于更广义的生物医学多模态任务。

Q: 总结一下论文的主要内容

问题：高质量、可公开使用的医学 VQA 训练语料稀缺，现有手工集太小、自动集噪声大、闭源集无法共享，导致“能评估、难训练”。
方法：提出 MedVLSynther——完全基于开源权重 LMM 的“rubric-guided 生成-多阶段验证”框架：

从 PubMed Central 提取 2.4 万图-文三元组；
生成器在严格 rubric 下输出 5 选项多选 VQA（JSON 格式，要求自包含、单正确答案、图文一致）；
验证器分三步（essential gate→bonus→penalty）计算质量分数，阈值 0.967，留 13 087 题（MedSynVQA）。

训练：用 5 k/13 k 样本先 SFT 再 RLVR（可验证奖励），在 Qwen2.5-VL-3B/7B 上完成医学对齐。
结果：
3B 平均 55.85，7B 平均 58.15，六基准全面领先现有开源医学 LMM，VQA-RAD 达 77.57。
消融显示生成与验证缺一不可，数据规模至 5 k 后收益递减；更强生成/验证模型持续带来增益。
污染检测零泄漏，全部流程、数据、rubric 公开可复现。
结论：首次证明仅利用开放文献与开源模型即可合成高质、可审计、隐私友好的医学 VQA 训练数据，为可扩展、透明、合规的多模态医学智能提供新路径。

Q: 想要进一步了解论文

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: Xiaoke Huang,Ningsen Wang,Hui Liu,Xianfeng Tang,Yuyin Zhou

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.25867.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.25867

Arxiv ID: 2510.25867

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.25867

Published: 2025-10-29T18:10:44Z

Updated: 2025-10-29T18:10:44.000Z

19. FullPart: Generating each 3D Part at Full Resolution

Part-based 3D generation holds great potential for various applications. Previous part generators that represent parts using implicit vector-set tokens often suffer from insufficient geometric details. Another line of work adopts an explicit voxel representation but shares a global voxel grid among all parts; this often causes small parts to occupy too few voxels, leading to degraded quality. In this paper, we propose FullPart, a novel framework that combines both implicit and explicit paradigms. It first derives the bounding box layout through an implicit box vector-set diffusion process, a task that implicit diffusion handles effectively since box tokens contain little geometric detail. Then, it generates detailed parts, each within its own fixed full-resolution voxel grid. Instead of sharing a global low-resolution space, each part in our method - even small ones - is generated at full resolution, enabling the synthesis of intricate details. We further introduce a center-point encoding strategy to address the misalignment issue when exchanging information between parts of different actual sizes, thereby maintaining global coherence. Moreover, to tackle the scarcity of reliable part data, we present PartVerse-XL, the largest human-annotated 3D part dataset to date with 40K objects and 320K parts. Extensive experiments demonstrate that FullPart achieves state-of-the-art results in 3D part generation. We will release all code, data, and model to benefit future research in 3D part generation.

中文摘要

基于部件的三维生成在各种应用中具有巨大潜力。先前使用隐式向量集合标记表示部件的生成器通常存在几何细节不足的问题。另一类工作采用显式体素表示，但在所有部件之间共享全局体素网格；这通常导致小部件占用的体素过少，从而降低质量。在本文中，我们提出了 FullPart，一种结合隐式和显式范式的新型框架。它首先通过隐式盒向量集合扩散过程生成边界框布局，这一任务由隐式扩散能有效处理，因为盒子标记几乎不包含几何细节。然后，它生成详细的部件，每个部件在自己固定的全分辨率体素网格中生成。与共享全局低分辨率空间不同，我们方法中的每个部件——即便是小部件——都在全分辨率下生成，从而能够合成复杂的细节。我们进一步引入中心点编码策略，以解决在不同实际大小的部件之间交换信息时出现的对齐问题，从而保持全局一致性。此外，为了应对可靠部件数据的稀缺问题，我们推出了 PartVerse-XL，这是迄今为止最大的人类标注 3D 部件数据集，包含 40K 个对象和 320K 个部件。大量实验表明，FullPart 在 3D 部件生成中达到了最先进的效果。我们将发布所有代码、数据和模型，以促进未来 3D 部件生成研究的发展。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决“基于部件的3D生成”中因共享全局表征空间而导致的小部件分辨率不足、几何细节缺失这一核心瓶颈。具体而言：

现有隐式 token 方法（如 PartCrafter）用共享 latent vecset 同时编码所有部件，小部件只能分配到极少 token，解码时查询分辨率受限，细节丢失。
现有显式 voxel 方法（如 OmniPart）让所有部件共用一个全局 N^3 网格，小部件仅占据少量 voxel，有效分辨率极低。

因此，作者提出 FullPart 框架，将“布局”与“几何”解耦：

先用隐式扩散模型生成仅含框信息的部件布局（无几何细节，token 需求低）。
再为每个部件分配独立的完整 64^3 分辨率 voxel 网格，显式生成精细几何，从根本上消除小部件分辨率瓶颈。
引入 center-corner 编码统一不同尺寸部件的跨部件信息交换，保持全局一致性。

同时，为缓解高质量部件训练数据稀缺，作者构建 PartVerse-XL（40 K 对象、320 K 人工精修部件），支撑大模型训练。

Q: 有哪些相关研究？

20. Counteracting Matthew Effect in Self-Improvement of LVLMs through Head-Tail Re-balancing

Self-improvement has emerged as a mainstream paradigm for advancing the reasoning capabilities of large vision-language models (LVLMs), where models explore and learn from successful trajectories iteratively. However, we identify a critical issue during this process: the model excels at generating high-quality trajectories for simple queries (i.e., head data) but struggles with more complex ones (i.e., tail data). This leads to an imbalanced optimization that drives the model to prioritize simple reasoning skills, while hindering its ability to tackle more complex reasoning tasks. Over iterations, this imbalance becomes increasingly pronounced—a dynamic we term the “Matthew effect”—which ultimately hinders further model improvement and leads to performance bottlenecks. To counteract this challenge, we introduce four efficient strategies from two perspectives: distribution-reshaping and trajectory-resampling, to achieve head-tail re-balancing during the exploration-and-learning self-improvement process. Extensive experiments on Qwen2-VL-7B-Instruct and InternVL2.5-4B models across visual reasoning tasks demonstrate that our methods consistently improve visual reasoning capabilities, outperforming vanilla self-improvement by 3.86 points on average.

中文摘要

自我提升已成为提升大规模视觉-语言模型（LVLM）推理能力的主流范式，在这一过程中，模型通过迭代探索和学习成功的轨迹。然而，我们在这一过程中发现了一个关键问题：模型在生成简单查询（即高频数据）的高质量轨迹方面表现出色，但在处理更复杂的查询（即低频数据）时则力不从心。这导致了优化的不平衡，使模型倾向于优先发展简单的推理能力，而阻碍了其应对更复杂推理任务的能力。随着迭代的进行，这种不平衡变得愈发明显——我们将这种动态称为“马太效应”——最终阻碍了模型的进一步提升，并导致性能瓶颈。为应对这一挑战，我们从两个角度引入了四种高效策略：分布重塑和轨迹重采样，以在探索与学习的自我提升过程中实现高频-低频的再平衡。在Qwen2-VL-7B-Instruct和InternVL2.5-4B模型上的视觉推理任务的广泛实验表明，我们的方法稳定提升了视觉推理能力，平均比原始自我提升方法高出3.86分。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

论文旨在解决大型视觉-语言模型（LVLMs）在“自我改进”过程中出现的马太效应（Matthew Effect）——即简单样本（头部数据）的成功轨迹不断累积，而困难样本（尾部数据）愈发稀缺，导致模型迭代优化失衡、性能瓶颈加剧的问题。具体目标如下：

揭示问题：首次系统论证视觉自我改进中“头部过强、尾部过窄”的数据分布失衡会随迭代不断放大，形成马太效应。
提出方法：从“分布重塑”与“轨迹重采样”两个视角提出四种轻量级策略——阈值裁剪、重复填充、自适应加权重采样、引导重采样——在训练阶段动态重平衡头尾数据。
验证效果：在 Qwen2-VL-7B-Instruct 与 InternVL2.5-4B 的视觉推理任务上，平均提升 3.86 个百分点，显著缓解马太效应并突破性能瓶颈。

Q: 有哪些相关研究？

论文在 §2 系统梳理了与“LVLM 视觉推理自我改进”以及“自生成数据分布偏差”相关的研究，可归纳为两条主线：

视觉推理中的自我改进

自我批判 / 自我纠正
Wang et al. 2025 提出统一模型同时生成回答并自我批判。
Ding & Zhang 2025 的 Sherlock 选择性修正轨迹中的错误片段。
Cheng et al. 2025、Wu et al. 2025a 利用反思机制提升链式推理长度。
直接偏好优化（DPO）
Deng et al. 2024、Tanji & Yamasaki 2025、Wang et al. 2025 用 DPO 提升数据效率，但未深入迭代过程。
其他自训练框架
Huang et al. 2023 首次证明大模型可无监督自我改进。
Zelikman et al. 2024 的 STaR 通过自生成推理链迭代微调。

自生成数据分布偏差与重平衡

文本场景
Dohmatob et al. 2024、Shumailov et al. 2024 发现递归训练会导致“尾部消失”。
Kong et al. 2025、Tong et al. 2024、Xue et al. 2025 用“失败率”或“能力-难度对齐”动态加权采样，提升困难样本比例。
Ding et al. 2025 提出苏格拉底式引导采样，缓解尾部过窄。
视觉或多模态场景
SynthRL（Wu et al. 2025b）通过重写视觉推理问题增强分布平衡，但未研究迭代过程。
Jiang et al. 2025 用重要性加权帮助大模型自我改进，仍聚焦文本。

综上，已有工作主要集中于文本推理或单次采样，对视觉自我改进迭代过程中头尾分布失衡的系统性分析与针对性重平衡策略尚属空白，本文填补了这一缺口。

Q: 论文如何解决这个问题？

论文将“马太效应”拆解为头部数据过度膨胀、尾部数据持续萎缩的迭代失衡，提出“头尾重平衡”框架，从分布重塑与轨迹重采样双视角给出四条策略，在训练阶段动态干预数据分布，具体方案如下：

分布重塑（Distribution Reshaping）

目标：在不额外采样新轨迹的前提下，直接削减头部、补足尾部。

阈值裁剪 Threshold Clipping (TC)
对每条 query 的成功轨迹数设置上限 L ，随机截断至最多保留 L 条，抑制简单 query 的过度优势。
训练集变为

D(train-TC)^((t))=(q_i,hat r(i,k)^((t)))∈ D_(filter)^((t)) mid kle L.

重复填充 Repeat-based Padding (RP)
强制所有 query 在下一轮训练中出现次数相等（=K）。对成功轨迹不足的 query，通过有放回重复补齐，直接放大尾部样本权重。

D(train-RP)^((t))=(q_i,hat r(i,,kbmod k_i)^((t))) mid 1le kle K,

其中 k_i 为 query i 已成功的条数。

轨迹重采样（Trajectory Resampling）

目标：额外生成新轨迹，专门补充尾部，同时提升多样性。

自适应加权重采样 Adaptive-weighted Resampling (AR)
以“失败率”为信号，对每条 query 再采样 K-k_i 次，失败越多补采越多；将新成功轨迹与原有成功轨迹合并训练。
期望减少盲目暴力采样，成本≈减半。
引导重采样 Guided Resampling (GR)
把已有成功轨迹拆成 S 个中间步骤，从不同中间状态重启生成，让模型“继续思考”而非从头采样，显著提高效率并覆盖复杂推理路径。
仅对尾部 query 执行一次引导即可，成本最低。

整体流程

每轮迭代仍保持“探索→过滤→学习”三段式，但在学习段之前，用上述任一策略（或组合）重新构造 D_(train) ，实现头尾比例再平衡，从而抑制马太效应、延长自我改进的上行空间。实验表明，四条策略平均带来 +3.86% 的视觉推理性能增益，且尾部数据比例最高提升 5×，验证了解决方案的有效性。

Q: 论文做了哪些实验？

论文围绕“头尾重平衡能否缓解马太效应并提升视觉推理性能”展开系统实验，覆盖模型、采样规模、域内/域外数据、消融与机制分析五个维度，主要结果如下：

1. 主实验：视觉推理性能对比

数据集

域内：MMPR-mini（7 183 训练 / 797 测试）
域外：MathVerse（788）、We-Math（1 740）

模型 & 采样

Qwen2-VL-7B-Instruct：K = 8 / 16
InternVL2.5-4B：K = 8 / 16

方法
Vanilla SI（基线） vs. 四种重平衡策略：TC、RP、AR、GR

结果（平均准确率 ↑）

设置	基线	最佳重平衡	最大增益
Qwen2-VL-7B K=16	41.36	43.94 (GR)	+2.58
InternVL2.5-4B K=16	49.60	51.86 (RP)	+2.26

四条策略全部优于基线，RP 与 GR 在绝大多数设定下排名前二。

2. 马太效应缓解验证

统计成功轨迹的难度分布（Level 1 最易～Level 5 最难）

基线：Level 1 占 51.1%，Level 5 仅 1.5%
RP：Level 1 降至 24.8%，Level 5 升至 6.6%
GR：尾部绝对数量提升的同时保持性能最高

可视化显示重平衡后“头部压缩、尾部放大”，分布趋近原始数据。

3. 消融与超参数实验

方法	关键超参	性能变化	结论
TC	L = 2 / 4 / 8	41.56 → 42.43 → 41.86	L 过小丢多样性，过大不抑制头
GR	S = 2 / 4 / 8	42.31 → 43.94 → 41.80	中间步 4 最佳，过多步反降多样性

4. 效率与采样方式对比

迭代采样（5 轮累计 K=8×5=40） vs. 批量采样（一次 40）
迭代采样平均 +1.55，验证“跨迭代方差更大、数据更丰富”。
在迭代采样上再叠加 RP，可再 +1.79，证明重平衡与高效采样正交增益。

5. 自我纠正（Self-correction）结合

将本轮错误样本用自纠正提示再生成一次，过滤后并入训练。

Qwen2-VL-7B：41.36 → 44.19 (+2.83)
InternVL2.5-4B：49.60 → 55.54 (+5.94)

说明重平衡思路同样适用于“错误样本再利用”场景。

6. 视觉依赖度测试（The Power of “Seeing”）

在尾部难题上对比“给图 vs. 不给图”性能差：

基线模型：几乎无差异（不会用图）
Vanilla SI：+4.1
RP：+18.8（最高）

证实重平衡后的模型真正学会了利用视觉信息进行复杂推理，而非背答案。

7. 错误类型剖析

用 GPT-4.1 对错误回答归类（NP/CE/KE/LE/FE）：

重平衡策略显著**压缩理解错误（CE）与逻辑错误（LE）**比例，
直接给答案（NP）的错误在 TC 中略增，但可通过后续 CoT 过滤抑制。

综上，实验从性能、分布、效率、机制、错误多维度一致验证：
头尾重平衡策略能有效对抗马太效应，在不增加额外大模型的前提下持续放大尾部收益，突破自我改进瓶颈。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

以下方向可在大模型规模、数据场景、策略本身与理论层面继续深入：

更大模型与更多模态

将重平衡框架直接扩展至 70 B+ 多模态模型，观察马太效应是否随规模“自愈”或更严重。
统一处理图像、视频、点云、音频等多模态输入，验证尾部定义与重采样策略的模态通用性。

动态难度度量与在线尾部发现

用在线不确定性、梯度冲突或专家混合路由（MoE）得分实时标困难样本，替代固定的 pass@64 分档。
引入“遗忘度”或“可塑性”指标，把模型正在遗忘的样本动态加入尾部，进行针对性补采。

策略组合与课程重平衡

将 TC/RP 与 GR 做课程式调度：早期用 RP 快速拉平分布，后期切至 GR 做细粒度推理探索。
在单次迭代内混合采样预算：头尾采用不同 K 值，实现“预算自适应”重平衡。

强化学习与价值引导重采样

把“失败率”改写成价值函数，用轻量级强化学习（如 PPO）直接优化采样策略，而非手工加权。
引入规则验证器或定理证明器给出稀疏但精确的奖励，引导模型在尾部空间进行深度搜索。

理论分析与度量体系

建立“尾部消失速度”与模型容量、数据覆盖度的定量关系，推导马太效应临界条件。
定义新的泛化界，将头尾比例纳入复杂度项，给出重平衡策略的可学习性保证。

人类协同与可解释性

对 GR 的中间步骤引入人类偏好标注，做困难样本的“增量式 CoT 精标”，实现人机共进的尾部扩充。
可视化引导重采样的搜索树，分析模型在哪些中间推理节点最容易“走死”，为后续提示设计提供依据。

跨任务与持续学习

在持续学习场景下，研究旧任务尾部被遗忘的**“二次马太效应”，并用重平衡策略做任务间尾部补偿**。
探索跨任务尾部迁移：将任务 A 的尾部轨迹通过提示或嵌入迁移到任务 B，提升样本效率。

系统级优化

实现异步重采样管线：GPU 训练同时 CPU/TPU 进行尾部生成，缩短迭代周期。
用模型压缩技术（量化、蒸馏）把重平衡后的“尾部专家”单独部署，实现边缘端高效推理。

这些方向既有理论深度也有工程价值，可进一步释放自我改进在超大规模多模态模型中的潜力。

Q: 总结一下论文的主要内容

论文核心速览

题目：Counteracting Matthew Effect in Self-Improvement of LVLMs through Head-Tail Re-balancing

1. 问题

大型视觉-语言模型（LVLM）在无监督自我改进中，简单查询（头部）的成功轨迹越积越多，困难查询（尾部）愈发稀少，造成

训练分布“头重尾轻”
平均响应长度逐轮缩短
性能快速触顶甚至下滑
这一现象被概括为视觉自我改进的马太效应。

2. 方法

提出“头尾重平衡”框架，在每轮迭代学习阶段前重新构造训练集，共四条策略：

视角	策略	核心思想
分布重塑	阈值裁剪 TC	每条查询最多保留 L 条成功轨迹，直接削减头部
重复填充 RP	对成功不足的查询进行有放回重复，强制每条查询出现 K 次
轨迹重采样	自适应加权 AR	按失败率 K−k_i 额外采样，动态加大尾部权重
引导重采样 GR	把成功轨迹拆成 S 步，从中间步骤重启生成，高效探索尾部空间

3. 实验

模型：Qwen2-VL-7B-Instruct、InternVL2.5-4B
数据：MMPR-mini（域内）、MathVerse & We-Math（域外）
设定：K = 8/16，迭代 5 轮

结果

平均性能 +3.86 pp，最高 +5.94 pp（结合自纠正）
尾部难度样本比例由 1.5% 最高提至 6.6%
响应长度退化被显著抑制
迭代采样优于批量采样，重平衡策略在更少采样次数下即可超越基线

4. 结论

头尾重平衡能有效对抗马太效应，打破视觉自我改进的性能瓶颈，且无需额外大模型或人工标注，可作为即插即用模块融入现有自训练流程。

Q: 想要进一步了解论文

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Authors: Xin Guo,Zhiheng Xi,Yiwen Ding,Yitao Zhai,Xiaowei Shi,Xunliang Cai,Tao Gui,Qi Zhang,Xuanjing Huang

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2510.26474.pdf

Arxiv URL: https://arxiv.org/abs/2510.26474

Arxiv ID: 2510.26474

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2510.26474

Published: 2025-10-30T13:26:58Z

Updated: 2025-10-30T13:26:58.000Z

方法	表征形式	共享空间	主要局限
SPAGHETTI / Neural Template	隐式 latent	全局 latent	类别特定，扩展性差
SALAD / DiffFacto	扩散隐式 token	全局 latent	依赖分割质量，小部件 token 少
Part123 / PartGen	多视图 SAM 分割	2D 驱动	分割误差累积，细节缺失
CoPart	上下文部件 latent	全局 latent	小部件表征容量不足
HoloPart	联合优化布局+几何	全局 voxel	小部件仅占少量 voxel
PartCrafter	隐式 vecset token	全局 latent	解码查询分辨率低
AutoPartGen	可学习部件提议	全局 latent	同上
OmniPart	显式 voxel + bounding box	全局 voxel	小部件有效分辨率极低
BANG	边界框注意力	全局 voxel	同上

指标	含义	FullPart 得分	最佳基线
F-Score↑	全局几何相似度 (τ=0.1)	0.81	0.77 (OmniPart)
CD↓	全局 Chamfer 距离	0.11	0.15 (OmniPart)
Part-CD↓	同布局下部件 Chamfer 距离	0.36	0.42 (OmniPart)
ULIP-Score↑	3D 语义对齐度	0.24	0.22 (OmniPart)

消融项	设置	观察
w/o Corner Encoding	仅注入中心坐标	椅子腿与座面错位→ 证明角点尺度信息关键
w/o Human Anno	用原始艺术家元数据训练	出现“椅背与腿混为一体”等语义错误
w/o Per-part Grid	所有部件共享全局 64³ 空间	小部件仅占 <4³ voxel→ 细节严重退化

阶段	表征	目标	关键设计
(a) 布局生成	隐式 vecset 扩散	预测部件边界框	框即网格，复用 TripoSG VAE；混合 intra+inter attention
(b) 粗结构生成	显式 voxel 扩散	每部件独占 64^3 网格	归一化到 [-1,1]^3 ；center-corner 编码统一跨部件坐标
(c) 纹理网格精修	稀疏特征 voxel	输出带纹理网格	沿用 TRELLIS 解码器；独立渲染各部件解决遮挡