算法论文8

南洋理工：AI玩拼图提升多模态视觉理解力

量子位2025-10-15

AI 摘要

MMLab@南洋理工大学：提出Visual Jigsaw后训练任务，让多模态大模型玩拼图游戏，无需标注强化视觉理解，在图片、视频、3D模态验证有效，为视觉感知注入活力。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

对错之外，推理轨迹暗藏训练价值

本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究，重新解读推理轨迹的训练价值，解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点，梳理方法设计、实验结果与适用边界，为大模型推理训练提供新参考。

本文解读Together AI的新算法论文，讲解大模型强化学习中，采样端与训练端的微小偏差如何累积放大导致训练跑偏，介绍Score Centering校正方法的原理、效果与应用边界。

本文围绕云栖大会阿里巴巴发布的新一代多模态生成模型家族展开，介绍多模态大模型的技术演进方向，分析其对专业内容生产领域的改变与落地价值。

本文报道小米开启史无前例的大模型训练直播，6天花费约2344万元完成MiMo-V2.6系列强化学习训练，训练出的MiMo-V2.6-Pro登顶开源大模型第一，全套技术资源全部开源，引发AI行业热议。