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视觉优势还是语义依赖？揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相

中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。

北大李萌课题组与蚂蚁集团研究者共同完成综述，从协议、模型和系统三个维度梳理隐私保护机器学习（PPML）领域，指出当前痛点，给出优化策略，还提出跨层级协同优化方向。

2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker，现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建，能处理多模态输入，在多任务达业界领先，还介绍了特性、评测及使用方法。

论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。

杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。

现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。

现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。

上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。