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2025

Omni-Modal: AR vs DiT

导言

全模态大模型（Omnimodal Large Models, OLMs），以下简称Omni模型，有时也称之为“端到端多模态大模型”。 它主要解决的文本、图片、语音多模态理解与实时交互的协同问题(图片修改)，最新的研究也会涉及统一推理和图像生成。

当前多模态设计中AR和DiT的组合关系，单独学习一下

  • 分类于 AI
  • 需要 2 分钟阅读时间

vllm-omni

导言

vllm专门为了多模态单独推出了推理框架vllm-omni，调研一下

RL Algorithms: PPO-RLHF & GRPO-family

导言

  • RLHF 利用复杂的反馈回路，结合人工评估和奖励模型来指导人工智能的学习过程。(RLHF = 人类偏好数据 + Reward Model + RL（如 PPO）, 所以RLHF是RL的一种实践方式)
  • 尽管DPO相对于PPO-RHLF更直接，但是(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR))往往效果更好；
  • 而RLVR算法在 2025年的GRPO提出后，其变种和应用范围迎来了井喷爆发。
  • 本文详细介绍 PPO、GRPO以及DAPO。

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必看好文6

导言

快速调研多模态强化学习及其ai infra(verl类似)的下一步方向、技术点和与LLM RL的差异点：

  • 说实话有点头大
  • 多模态理解模型的主体就是LLM，LLM的RL基本半年后会迁移到多模态理解上，所以我要跟踪LLM RL的文章
  • 多模态生成模型的RL偏向DPO为主的另一条路子；
  • 多模态还涉及agent、具身智能，RL又有些不同；
  • 文章多到看得头大。
  • 分类于 Programming
  • 需要 5 分钟阅读时间

Pytorch 2.5 ：Dataset & Dataloader

导言

  • 数据集与数据加载器：学习如何使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader来加载和处理数据。
  • 数据预处理：介绍常用的数据预处理方法，如归一化、数据增强等。