HuggingFace 每日AI论文速递 前天 07:02
2025.05.16 | 推理模型元能力提升;系统提示优化与鲁棒性增强
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本期AI论文速递汇总了15篇前沿研究,涵盖大型推理模型、具身环境、世界模型、语言模型等多个领域。研究方向包括提升模型推理能力、优化系统提示、具身环境构建与评估、控制模型思维方式、视觉标记器调优、扩展人类偏好模型、增强LLM代理、Tokenizer灵活性、文本到矢量生成风格定制、强化学习激励思考、多模态理解、深度感知以及视觉工具强化学习等。这些研究旨在推动人工智能技术的进步,为相关领域的研究者和从业者提供参考。

💡**超越“Aha!”时刻:迈向大型推理模型中系统性元能力对齐**,旨在提升大型推理模型的系统性元能力,使其在推理过程中更加稳定和可靠。

🤖**基于元学习的系统提示优化**,通过元学习方法优化系统提示,提高模型在不同任务上的性能和泛化能力,降低人工干预成本。

🧠**CoT百科全书:分析、预测和控制推理模型如何思考**,深入研究CoT(Chain-of-Thought)推理过程,旨在分析、预测和控制推理模型的思维方式,提高模型的可解释性和可控性。

🖼**OpenThinkIMG: 通过视觉工具强化学习,学习用图像思考**,利用视觉工具和强化学习,使模型能够像人类一样利用图像进行思考和推理,提升模型的视觉理解能力。

本期的 15 篇论文如下:

00:24 💡 Beyond 'Aha!': Toward Systematic Meta-Abilities Alignment in Large Reasoning Models(超越“Aha!”时刻:迈向大型推理模型中系统性元能力对齐)

01:02 🤖 System Prompt Optimization with Meta-Learning(基于元学习的系统提示优化)

01:47 🤖 EnerVerse-AC: Envisioning Embodied Environments with Action Condition(EnerVerse-AC:通过动作条件设想具身环境)

02:29 🧠 The CoT Encyclopedia: Analyzing, Predicting, and Controlling how a Reasoning Model will Think(CoT百科全书:分析、预测和控制推理模型如何思考)

03:17 🤖 EWMBench: Evaluating Scene, Motion, and Semantic Quality in Embodied World Models(EWMBench:具身世界模型中场景、运动和语义质量的评估)

03:57 🖼 End-to-End Vision Tokenizer Tuning(端到端视觉标记器调优)

04:34 📈 WorldPM: Scaling Human Preference Modeling(世界偏好建模:扩展人类偏好模型)

05:13 🤖 MLE-Dojo: Interactive Environments for Empowering LLM Agents in Machine Learning Engineering(MLE-Dojo:用于增强机器学习工程中LLM代理的交互式环境)

06:01 🧩 Achieving Tokenizer Flexibility in Language Models through Heuristic Adaptation and Supertoken Learning(通过启发式适配和超Token学习实现语言模型中的Tokenizer灵活性)

06:43 🎨 Style Customization of Text-to-Vector Generation with Image Diffusion Priors(基于图像扩散先验的文本到矢量生成风格定制)

07:25 🧠 J1: Incentivizing Thinking in LLM-as-a-Judge via Reinforcement Learning(J1:通过强化学习激励LLM作为裁判时的思考)

08:07 👉 PointArena: Probing Multimodal Grounding Through Language-Guided Pointing(PointArena:通过语言引导的指向探测多模态理解)

08:47 🖼 Depth Anything with Any Prior(任意先验的深度感知)

09:29 🖼 OpenThinkIMG: Learning to Think with Images via Visual Tool Reinforcement Learning(OpenThinkIMG: 通过视觉工具强化学习,学习用图像思考)

10:14 🚀 Parallel Scaling Law for Language Models(语言模型的并行扩展法则)

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