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LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。

情智兼备是人工智能发展方向，但多模态情感数据语义复杂，建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式，构建‘摩达’模型，在多任务测试中性能提升，成果被 ICML 2025 收录。

视觉规划里世界模型‘想象’过程慢，西安交通大学研究团队提出Fast LeWorldModel，从根本改变预测方式，实验显示其提升了成功率，还大幅缩短规划时间。

南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。

近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。

受海外老哥启发，探索出用 Lovart 生成动态 PPT 背景的提示词，提示词放评论区。

浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。