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智谱创始人唐杰透露：原生多模态模型将在数月内上线

智谱创始人唐杰透露原生多模态模型数月内上线。智谱上市后股价涨幅大，但多模态是短板。唐杰还判断今年AI最可能在长时程任务突破，阐述技术支柱、自我进化等观点，称将重塑各行业。

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。

现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。

多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。

清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER，用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源，还提出 RMIS 基准评估性能，实验显示其泛化能力强。

金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image，是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型，擅长文字渲染，拿下多项榜单第一，API调用一张图只要0.1元，还解析了其技术架构。

多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。

华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。