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Artificial Intelligence

World Model/UFMs/Omni-Modal: AR vs DiT

导言

视觉领域的GPT moment要来了吗？4

  • World Model: (e.g., Emu3.5)
  • Unified Foundation Models, UFMs，强调视觉能力的闭环。证明模型能像“看懂”图片一样“画出”图片。(e.g.,Bagel, Lumina, Emu3.5)
  • Omni 强调交互能力的闭环。证明模型能像真人一样，具备实时、全感官的反应。图片生成暂时不是必须的(e.g.,Qwen-3-Omni、longcat-omni), 但是也能支持(e.g., Ming-Omni)

当前多模态设计中AR和DiT的组合关系，单独学习一下

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

RL Next: Meta-Learning

导言

  • 背景问题：传统RL的算法和奖励都要特殊设计，并且不同领域迁移性很差；
  • 想法: 能不能系统自己迭代产生适合的RL算法
  • 构建一个能够表征广泛强化学习规则的搜索空间，让系统通过多代智能体在复杂环境中的交互经验，元学习（Meta-Learning）出最优的强化学习更新规则。1

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。

Ideas around Vision-Language Models (VLMs) / Reasoning Models

导言

当前主流的多模态理解模型一般采用视觉编码器 + 模态对齐 + LLM的算法流程，充分复用已有视觉编码器的理解能力和LLM的基础能力。训练过程一般分为多个阶段，如先进行模态对齐的一阶段预训练，然后进行二阶段的参数微调。

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