我自己的原文哦~                https://blog.51cto.com/whaosoft/14180269

#SCRA-VQA

湖大等提出：给LLM一份“精装修”的图像描述，无需训练提升VQA性能

大家好！如今，大语言模型（LLM）已经成了AI领域的“万能钥匙”，研究者们都想用它来解决各种任务，其中就包括视觉问答（VQA）。一个很自然的想法是：能不能直接“冻结”一个强大的LLM，不重新训练它，只把图像信息和问题“喂”给它，让它凭着自己渊博的知识来回答呢？

这个思路非常吸引人，因为它省去了昂贵的端到端训练。目前主流的做法是，先用一个图像描述模型（Captioning Model）把图片转成几句文字描述，然后把这些文字和问题一起打包发给LLM。但这里面有两个大坑：

1. 信息太“毛坯”：生成的图像描述里，常常包含大量与问题无关的“噪声”信息。
2. LLM“不懂”VQA：LLM本身并不知道VQA任务的“游戏规则”，可能会答非所问。

为了解决这些问题，来自湖北大学、广东工业职业技术大学和山东警察学院的研究者们，提出了一种全新的、无需训练的VQA框架——SCRA-VQA。

• 论文标题: SCRA-VQA: Summarized Caption-Rerank for Augmented Large Language Models in Visual Question Answering
• 作者: Yan Zhang, Jiaqing Lin, Miao Zhang, Kui Xiao, Xiaoju Hou, Yue Zhao, Zhifei Li
• 机构: 湖北大学, 广东轻工职业技术大学, 山东警察学院
• 会议: DASFAA 2025 Oral
• 论文地址: https://arxiv.org/abs/2509.20871
• 代码地址: https://github.com/HubuKG/SCRA-VQA

SCRA-VQA：给LLM的提示词做个“精装修”

SCRA-VQA的核心思想，就是不做“毛坯”交付，而是对输入给LLM的文本信息进行一番“精装修”。它通过一套精心设计的流程，对图像描述进行总结、重排和增强，让LLM能更好地理解图像和问题。

整个框架如下图所示，主要包含两个模块：图像到文本的转换，以及核心的图像描述精炼模块。

图像描述精炼：“精装修”三步走

这是SCRA-VQA的精髓所在，它通过三个步骤来处理原始的图像描述：

2. 生成相似问题 (Similarity Question Generation)在把问题抛给LLM之前，先给它看几个“样板题”。这一步会根据图像描述的内容，自动生成一些相关的问答对。这就像在考试前给学生看几道例题，让他熟悉题型和答题格式。通过这种“上下文学习”，LLM能更好地理解VQA任务的要求。
3. 摘要 (Summary)多条图像描述可能信息冗余。这一步会调用一个小的语言模型（如Gemma2b），将所有的图像描述进行总结，提炼出最核心、最精炼的摘要信息。这相当于给LLM划重点，排除干扰项。
5. 重排 (Rerank)这是非常关键的一步。原始的图像描述是无序的，但并非所有描述都和问题同等相关。SCRA-VQA会计算每一条描述与当前问题的“相关性分数”，然后按照分数从高到低重新排序。这样，最相关的信息会排在最前面，确保LLM第一时间就能看到最重要的线索。

经过这三步“精装修”，原始的、杂乱的图像描述就变成了一份结构清晰、重点突出、附带“解题说明”的高质量上下文，LLM理解起来自然事半功倍。

实验结果：轻量级方法的出色表现

SCRA-VQA在一个67亿参数的OPT模型上进行了测试，在两个极具挑战性的知识型VQA数据集OK-VQA和A-OKVQA上，都取得了非常出色的成绩。

如下表所示，SCRA-VQA的性能优于其他同样无需端到端训练的Zero-shot方法（如PICa, Img2Prompt），尤其是在需要更复杂推理能力的A-OKVQA数据集上，优势更加明显。

作者还通过详尽的消融实验，证明了“精装修”每一步的有效性。从下表中可以看到，完整的SCRA-VQA（I+RC+S+QAP）效果最好，无论是去掉“重排（RC）”还是“摘要（S）”，性能都会出现明显下降，证明了这套组合拳的威力。

下图的可视化结果也直观地展示了SCRA-VQA是如何工作的。对于“这个房间叫什么名字？”的问题，精炼后的提示词准确地包含了“浴室”、“水槽”、“毛巾”等关键信息，帮助LLM成功推理出正确答案“Bathroom”。

总结

SCRA-VQA是一个非常聪明且实用的工作。在大家都在追求更大模型、更多数据、更昂贵训练的时候，它反其道而行之，聚焦于如何更高效地利用现有的“冻结”大模型。它证明了，精巧的提示工程（Prompt Engineering）同样能带来显著的性能提升，为轻量化、低成本地部署VQA应用提供了一条极具吸引力的路径。

无需昂贵的端到端训练，只靠“提示词装修”就能提升性能，大家对这种轻量化的方法怎么看？欢迎在评论区留下你的看法！

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#大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？

先验+后验加持

引言：近日，字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，让大模型在答案未知、数据动态更新和闭环检验的情况下直面预测型「考卷」。这项工作在模型预测力和记忆力之间做了区分，也探究了模型在长程推理、执行稳健性和不确定性环境下的表现。此外，大模型在财务预测、疾病评估等场景的落地效果正在优化过程中，业内研究者也在寻找能填平推理和执行鸿沟的新机制。

目录

01.FutureX 「出世」，从长程推理到现实预测大模型「顶」住了吗？

静态考卷太简单，FutureX 能把「记忆型」模型拉到真正的未来考场吗？执行错误「积少成多」，大模型长程任务失效不能只让推理「背锅」？...

02. LLM 推理「养兵千日」，指挥官「用兵时刻」还不到位？

当推理「用兵」碰上财务预测等现实场景，模型能否稳定「指挥」从而落地？...

03. 模型推理预测哪家强，先验后验不同路径 「各显神通」？

过往的模型预测技术在往哪些方向发力？先验记忆与后验反思机制，未来能为模型预测带来新的突破吗？...

01  FutureX 「出世」，从长程推理到现实预测大模型「顶」住了吗？

1、目前，大多数用于评估大型语言模型的基准都依赖于预先存在的、固定不变的数据集。

2、这种评估方式在衡量模型的事实性知识或在已知数据集上的简单推理能力时表现较好，但在面对动态的真实世界进行预测时，则难以考察模型真实的推理实力。

① 静态基准通常处理的是在已有解决方案的情况下静态且定义明确的问题。这意味着，如果一个模型是在 2024 年的数据上训练的，并在源于同一时期的基准上进行了测试，那么其表现更多是对其记忆能力的衡量，而非对真正预测能力的考量。

② 且这种方法也容易受到数据污染的影响，无法有效测试模型在未知环境下真正的适应性推理能力。

3、基于此，字节跳动等发布了 FutureX 动态评测基准，将评估的重点从模型的记忆迁移到真正的动态预测能力。[2-1]

① 该基准每天自动抓取 195 个选自 2000 多个网站的高质量信息源，在事件发生前调度 23 个主流模型/智能体进行预测，事件发生后再抓取结果进行评分。这一闭环设计确保了模型在预测时对答案「未知」，杜绝了数据污染。

4、在该基准测试中，研究者将任务划分为基础、广泛搜索、深度搜索和超级智能体四个难度等级，实验发现在简单选择题上，不依赖工具的基础 LLM 表现较好，但在复杂任务上，能实时调用工具（联网搜索）的智能体开始显现出优势。[2-1]

① 基础类任务让模型从给定的少量选项中直接选择，广泛搜索类任务则是让穷举式地辨别并返回所有正确选项。

② 深度搜索类任务是指模型交互式搜索与信息整合，综合证据得出答案；超级智能体任务则让模型预测高波动、开放性事件，进行广域搜索和深度推理。

5、但模型的预测能力不仅局限于搜索，更多的是在充满不确定性的真实世界环境里进行高质量的推理。[2-2]

① FutureX 研究者为测试模型纯粹的预测能力，对模型进行了事前预测和事后搜索的对照实验。

② 实验表明，Grok-4 在事后搜索模式下得分极高，但在事前预测模式下准确率却大幅度下跌。

6、在现实的长程任务中，人类往往依靠推理、规划和分工等机制来维持任务的连续性和稳定性，但大模型在长程任务上的表现一直不太理想。传统的解释通常认为，这是因为模型缺乏足够的推理和规划能力，导致任务在长链条上最终崩溃。

7、然而，2025 年 9 月，剑桥大学等机构的研究者通过实验将「执行」与「推理」人为分离，他们预先向模型提供完整的知识与计划，只让模型负责逐步执行操作。在这种受控条件下，研究发现，即便不涉及推理与规划，模型在长程任务中依然容易失败，其根本原因在于执行环节的错误逐步累积。

① 随着任务步数的增加，模型的单步准确率会因「自我条件效应」而下降，先前的错误会污染后续判断，形成连锁效应。

② 尽管单步准确率的提升看似呈现「收益递减」的趋势，但在复合效应下，这种微小改进可以被放大，带来可执行任务长度的指数级增长。

02 LLM 推理「养兵千日」，指挥官「用兵时刻」还不到位？

1、目前来看，大模型推理预测能力的溢出仍没有完全被「消化」，在各类现实场景的运用都还有很大的优化空间。

2、此前，FutureX-S&P500 实验的研究者在 2025 年 Q2 财报发布前，让不同的 LLM Agents 预测标普 500 成分股的核心财务数据，并将预测结果与华尔街分析师的共识预测和实际财报数据进行了对比。[2-4]

3、实验结果表明，现有顶尖模型在约 40% 的公司财报预测中，能够超越华尔街分析师的表现。更重要的是，在部分案例中，智能体已经展现出初步的财务逻辑感知能力和前瞻性判断力。[2-5]...

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#Reasoning over Boundaries

规范对齐时代：GPT-5 断层领先，让安全与行为边界更明晰

张昊然，上海交通大学人工智能学院的博士一年级学生，主要研究兴趣为大模型推理和可信人工智能。

去年 12 月，OpenAI 提出的 Deliberative Alignment 引发了广泛关注。面对用户安全风险，大模型不再止于简单拒绝，而是将规范意识融入思考过程，主动识别边界，清楚哪些可以回应，哪些必须避免。推动这一转变的核心是「规范」（specification，spec），即在特定情境下约束模型行为的规则与准则。近年来，OpenAI、Google 等基础模型厂商纷纷将规范融入大模型，以此明确智能体应当遵循的行为标准。

想想我们日常的世界。社会有法律条款，明确划出不可触碰的禁区；行业有职业规范，提醒我们该怎么做事；还有道德准则，提醒我们别越过良心底线。这些就像是模型需要遵守的安全规范（safety-spec），是一条条必须坚守的红线。与此同时，在工作和生活中，我们还要面对一套又一套灵活多变的规则：公司 KPI、岗位职责、写报告要有逻辑、客服回复要有温度。这些就是行为规范（behavioral-spec），它们会随着场景和目标不断变化，甚至时时更新。

问题随之而来：在这样一个多规并存的现实中，大模型能否守住安全的底线，同时灵活应对层出不穷的行为要求？法律和道德是硬性红线，而工作流程、岗位标准，甚至是报告格式，却会因行业、团队或目标而变化。让一个模型同时满足这些规范，并不容易。

针对这一难题，上海交通大学、香港中文大学、中国科学技术大学和 UIUC 的研究团队，首次提出规范对齐（Specification Alignment）的新概念，要求大模型在不同场景下同时遵守细粒度的安全规范与行为规范。

• 论文标题：Reasoning over Boundaries: Enhancing Specification Alignment via Test-time Delibration
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.14760
• 代码和数据：https://github.com/zzzhr97/SpecBench

团队进一步构建了首个评测基准 SpecBench，覆盖 5 大应用场景、103 条规范和 1500 条数据，并通过对 33 个主流模型的全面评测，揭示了它们在规范对齐上的不足。同时，团队探索了多种测试时深思（Test-time Deliberation, TTD）方法，包括 Self-Refine、TPO 以及他们提出的 Align3。结果证明，这些方法能显著提升大模型对规范的遵循度，让安全与实用的平衡点不断向前推进。

图表 1：不同模型的规范对齐能力示意图。GPT-5 断层式领先；Align3、TPO、Self-Refine 等测试时深思方法能显著提升模型的规范对齐能力

规范对齐

规范对齐（Specification Alignment）的核心，是让大模型在不同场景下同时满足两类规范： 

1. 安全规范（safety-spec）：界定模型不可逾越的安全边界。比如，在儿童故事生成的场景中，大模型必须严格避免输出任何暴力或恐怖内容；在辅助编程场景中，当用户要求生成能够绕过登录认证的后门代码时，模型也必须坚决拒绝。

2. 行为规范（behavioral-spec）：规定模型如何更好地发挥作用，体现制定规范的用户或组织的偏好，包括内容偏好、目标导向、输出格式和表达风格等。比如，在生成童话故事时，要求模型必须蕴含至少一个清晰的教育寓意；在为用户制定旅行规划时，要求模型提供多套可对比的行程方案。

在模型的推理过程中，这种双重约束可以用一个简洁的数学公式来刻画，即最大化行为规范的满足度，同时确保安全风险不超过允许阈值：

其中，

是问题，

是模型的推理过程，

是最终回答，

衡量行为规范的遵循程度，

表示安全规范被违背的风险，

是允许的安全风险预算。

然而，现实中的规范并非一成不变，而是充满差异。儿童故事要避免恐怖和歧视，同时激发想象力；代码生成需要杜绝漏洞，同时保持高效清晰。更重要的是，这些规范会随着任务、环境甚至用户身份而不断调整。旅行规划可能因文化差异增加新的禁忌，企业客服可能随着季度目标而改变回复风格。许多行为规范还直接体现了个性化的偏好和需求。

正因如此，规范对齐成为一个动态、多样、细粒度的挑战，要求大模型不仅要守住红线，还要因地制宜。

图表 2：规范对齐范式，关注特定场景下大模型遵循特定规范的能力 

SpecBench：首个系统评测规范对齐的基准测试

为了系统评测规范对齐，研究团队提出了首个基准 SpecBench，覆盖五大典型应用场景：儿童故事、健康咨询、代码生成、旅行规划和生物化学实验，共包含 103 条规范和 1500 条精心设计的提示。

在评价方式上，团队基于前文公式，将安全预算

收紧为零，提出规范对齐率（Specification Alignment Rate, SAR）这一新指标：

如果输出违背了安全规范（

），得分会直接归零；如果满足安全要求，才会根据行为规范的完成度（

）来评分，并保证每个安全输出至少有一个基线分数

。这样的设计体现了「先安全，再实用」的原则，为后续大模型的对齐研究奠定了标准化的评测基础。

测试时深思：灵活的规范对齐手段

有了基准，新的问题随之而来：怎样让模型真正做到规范对齐？模型微调虽然有效，但成本高、更新慢，而规范又在不断变化。为此，研究团队提出了一种更灵活的思路，测试时深思（Test-time Deliberation，TTD）。它让模型在推理阶段先针对规范进行深思，然后给出答案，从而在不改动模型参数的情况下，更好地贴合既定规范。

图表 3：测试时深思（Test-Time Deliberation）的几种代表方法，包含 Best-of-N、TPO 和研究团队提出的 Align3

在此基础上，团队提出了三步式的 TTD 方法 Align3。它在推理过程中依次对齐行为和安全规范，最后进行整体反思，将规范对齐嵌入推理链条，让模型表现得更可靠。

实验结果

研究团队在 SpecBench 上测试了 33 个模型，其中包括 18 个指令模型和 15 个推理模型。结果显示，大多数模型在规范对齐上存在明显差距：有的冒险触碰安全边界，有的则在遇到风险时一味拒绝。令人意外的是，GPT-5 在五大场景中都展现出断层式领先，远远超越其他模型。研究团队推测，这与 OpenAI 最新提出的 safe-completion training 密切相关。

图表 4：不同模型规范对齐能力的评估结果。其中 GPT-5 断层式领先，得到了 82.14% 的 SAR 得分

图表 5：五大场景中，部分模型的 SAR 规范对齐得分。GPT-5（最外层的红色线条）遥遥领先

进一步的实验表明，测试时深思（TTD）能有效提升规范对齐能力。TPO、Self-Refine、Best-of-N 等方法依靠并行采样或迭代反思来改进表现，但往往需要付出高昂的计算成本。而研究团队提出的 Align3 只需一次生成，就能在更低成本下实现更好的对齐效果。

图表 6：在 Qwen3-14B 和 Llama-3.1-8B-Instruct 上，不同 TTD 方法有效提升了规范对齐效果，其中 Align3 表现突出

展望：迈向更安全、更实用的大模型

规范对齐是学术上的重要课题，也是大模型真正走进社会和产业的关键门槛。未来的模型要在安全与实用之间找到更细致的平衡，既要守住底线，也要理解用户需求。SpecBench 提供了统一的评测标准，Align3 展示了轻量高效的解决方案，但这只是开始。随着规范日益多样化和个性化，大模型需要在更复杂的环境中展现更强的适应力。真正能走进日常生活的 AI，也许正在路上。

目前项目已在 GitHub 开源，欢迎有兴趣的同学了解。

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#GDPval

OpenAI研究大模型对GDP贡献，三大行业已能代替人类，并自曝不敌Claude

AI 的颠覆近在眼前，奥特曼不是乱说的。

时至今日，我们已见过太多大模型的评估方法。

比如涵盖了数十个学科的考试式问题的学术基准 MMLU，还有 SWE-Bench （软件工程错误修复任务）、 MLE-Bench （机器学习工程任务，例如模型训练和分析）和 Paper-Bench （对研究论文的科学推理和评论）这类更具应用性的评估，以及基于市场的评估 SWE-Lancer。

最近，OpenAI 又推出了一种名为 GDPval 的新评估方法，用来跟踪模型在具有经济价值的现实世界任务上的表现。

• 论文：GDPval:Evaluating AI Model Performance on Real-World Economically Valuable Tasks
• 论文链接：https://cdn.openai.com/pdf/d5eb7428-c4e9-4a33-bd86-86dd4bcf12ce/GDPval.pdf

之所以将其命名为 GDPval，是因为它以国内生产总值 (GDP) 作为关键经济指标，并从对 GDP 贡献最大的行业中的关键职业中提取任务。

评估结果显示，当今最优秀的前沿模型已接近行业专家的工作质量。OpenAI 进行了盲测，行业专家将几个领先模型 GPT-4o、o4-mini、OpenAI o3、GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5 Pro 和 Grok 4 的交付成果与人工成果进行了比较。

在 GDPval 黄金数据集的 220 项任务中，他们记录了哪些模型的输出优于或与行业专家的成果相当。

在不同生产部门的作用上，可以看到 AI 在政府部门、零售和批发上的能力是已经达到或超越人类水平的。

有趣的是，在 GDPval 上，OpenAI 大方地承认了 Claude 的领先地位：Claude Opus 4.1 是该数据集中表现最佳的模型，尤其在美观性（例如文档格式、幻灯片布局）方面表现出色，该模型在 49% 的任务中被评为优于或与行业专家相当。另一方面，GPT-5 则在准确性（例如查找特定领域知识）方面更为出色。

不过 OpenAI 又说了，Claude 得分如此之高，是因为它倾向于制作令人愉悦的图形，而非纯粹的性能。

此外，这些任务随着时间的推移取得了显著的进步。从 2024 年春季发布的 GPT-4o 到 2025 年夏季发布的 GPT-5，性能提高了一倍多，呈现出明显的线性趋势。

从 GPT-4o 到 GPT-5，GDPval 任务的性能在一年内提升了两倍多。

前沿模型完成 GDPval 任务的速度比行业专家大约快 100 倍，成本也低 100 倍。虽然这些数据只考虑了模型的推理时间和 API 费用，但在模型特别擅长的任务上，先使用 AI 完成任务再交由人类测试，能够显著节省时间和成本。

有了测评基准，自然就可以想如何提高成绩，OpenAI 逐步训练了 GPT-5 的内部实验版本，以评估能否提升 GDPval 任务的性能。可见，这一过程提升了性能，并为进一步的潜在改进开辟了道路。其他对照实验也证实了这一点：增加模型规模、鼓励更多推理步骤以及提供更丰富的任务上下文，这些都带来了可衡量的收益。

OpenAI 还发布了 GDPval 任务的黄金子集和公共评分服务，以便其他研究人员在此基础上继续研究。

这些职业如何被选出来的？

GDPval 是该评估的首个版本，涵盖了从对美国 GDP 贡献最大的 9 个行业中甄选出的 44 个职业，如软件开发人员、律师、注册护士和机械工程师等。这些职业因其经济重要性而被选中，代表了人工智能可以在日常工作中有意义地辅助专业人士的工作类型。

GDPval 全套评估包含 1320 项专业任务（黄金开源评估包含 220 项），每项任务均由经验丰富的专业人士精心设计并审核，这些专业人士平均拥有超过 14 年的相关领域从业经验。每项任务均基于真实的工作成果，例如法律摘要、工程蓝图、客户支持对话或护理计划。每个任务经过至少 5 轮审查，确保其真实、可行且清晰。

最终数据集包含每个职业 30 个完全审查的任务（完整集），以及 5 个任务的开源黄金集，为评估模型在实际知识工作中的表现提供基础。每个任务由专业人士设计，基于实际工作成果，专家的解决方案作为参考。

GDPval 的独特之处在于其现实性和评估任务的多样性。与其他专注于特定领域的经济价值评估（例如 SWE-Lancer）不同，GDPval 涵盖了众多任务和职业。同时与那些以学术考试或测试形式综合创建任务的基准测试（例如 Humanity's Last Exam 或 MMLU）不同，GDPval 关注的是基于可交付成果的任务，这些可交付成果可以是现有的实际工作或产品，也可以是类似构造的工作产品。

GDPval 任务并非简单的文本提示，它们附带参考文件和上下文，预期交付成果涵盖文档、幻灯片、图表、电子表格和多媒体，这种现实性使得 GDPval 能够更真实地测试模型如何支持专业人士。

如何评估模型性能？

OpenAI 通过专家评分员来评估模型的表现，这些评分员来自数据集中相应职业的专业人士。评分员在盲评下比较 AI 和人类的交付成果，并给出排名，判断 AI 成果是「更好」、「相当」还是「更差」。任务编写者还制定了详细的评分标准，确保评分一致性和透明度。

此外，OpenAI 还开发了一个「自动评分员」，可以快速预测人类专家的评价，作为辅助工具，但目前其可靠性尚不如专家评分员，因此并未替代专家评分。

随着 AI 能力的增强，它可能会改变就业市场。GDPval 的早期结果表明，模型已经能够比专家更快、更低成本地完成一些重复性、明确规定的任务。然而，大多数工作不仅仅是一堆可以记录下来的任务。GDPval 强调了人工智能可以处理日常任务的领域，以便人们可以将更多时间投入到创造性和判断性较强的工作中。

当人工智能以这种方式补充工人时，它可以转化为显著的经济增长。OpenAI 的目标是通过普及这些工具的使用权、支持工人应对变革以及建立奖励广泛贡献的制度，让每个人都能登上人工智能的「上升梯」。

最后，OpenAI 表示，GDPval 尚处于起步阶段。虽然它涵盖了 44 种职业和数百项任务，但仍在不断改进方法的过程中。OpenAI 计划继续扩展 GDPval，以涵盖更多职业、行业和任务类型，提高交互性，并添加更多涉及处理模糊性的任务，其长期目标是更好地衡量多元化知识工作的进展。

参考内容：

​​https://openai.com/index/gdpval/​​​

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#AI能「拍」好电影？

五部短片亮相釜山电影节，答案出乎意料

全 AI 生成高质量剧情长片已经在技术上成为可能。

去年九月，中国香港动画公司 ManyMany Creations Limited 的几位年轻主创立下了一个几乎「逆天」的目标——

拍一部真正的剧情短片，至少十五分钟长，而且每个镜头都必须由 AI 生成。

野心之大，连他们自己都觉得悬。剧本选定后，团队心里依然没底。未曾想，几个月后，答案浮出水面——《九宵》。

AI 的「电影时刻」

这部 3D 短片不仅顺利完成，还成为香港首部全 AI 短片，并一举入选第 30 届釜山国际电影节「未来影像」 AI 电影国际峰会（以下简称「 AI 电影国际峰会」）。

此次 AI 电影国际峰会，由字节跳动旗下即梦AI、火山引擎，以及上海电影共同举办。此前三方联合发起的 「未来影像计划」 已完成全球征集与评审，五部入选作品也被带到峰会平台展映。

没有任何激烈冲突，也没有夸张的肢体语言，近 17 分钟的剧情全靠「男主」细腻的微表情推动，将内心觉醒一点点呈现出来：从困于日复一日的打工生活，到直面「自由」与「人生意义」的追问。

，时长01:46

微表情丰富，情绪转变真实饱满。

哪怕成片长达十几分钟，男主角的形象和场景依然连贯。

，时长00:05

睁眼这个大特写，细微肌肉变化（包括耳朵），非常细腻逼真。

与《九宵》一同入围的另外四部短片各有风格，却触及同一个共同点：AI 的镜头语言不再只是「生成影像」的展示，而是真正的叙事手段。

《权利游戏》的长镜头，至今让人印象深刻。一个苹果的自然腐坏过程与时间的流逝交织在一起，古代与现代在镜头中无缝转，叙事与视觉奇观被推至高潮。

导演小文与团队直接用即梦AI「组建」出一个虚拟剧组，完成了这部女性主义主题的创作。

，时长00:25

长镜头，围绕一颗自然烂掉的苹果，实现时空的丝滑转场。

《小怪物》则用延时手法捕捉失落与怀念，创作者晓薇竟是第一次尝试 AI 影像。

，时长01:02

固定镜头模拟延时摄影，表现出时间飞逝。

在过去，AI 作品大多停留在实验性科幻与动画。而这五部入选作品，无论是《权利游戏》、《法体》还是《一目五先生》已经敢于挑战真人叙事，直面女性主义、「平庸之恶」这样的主题。

，时长00:57

，时长00:48

《法体》、《权利童话》模拟实拍质感。

《一目五先生》甚至用黑白版画风重新演绎清代袁枚《子不语》的同名故事，复古与先锋的张力，被 AI一笔笔勾勒出来。

，时长02:45

画风很中国，运镜也富有创意。

这些作品背后，是一条迅速成型的工业链。它们都使用了即梦AI，依托火山引擎提供的 Seedance（视频生成）、 Seedream（图像创作） 模型。

一年前，当视频生成模型战火初燃时，就有人预测 AI 将在一年内达到个人即可制作电影的成熟度。《九宵》与其同伴们，正是这场预测的具象化。

基础模型高速迭代，AI 影像在质感、流畅度与真实感上的提升几乎是全面的。但更关键的分水岭在于 AI 能否能够「读懂」提示词——能否凭文字描述，生成精准的运镜与叙事节奏。如今，这道门槛已经被跨越，AI 影像展现出前所未有的可能性。

博纳影业的选择：「+AI」与「AI+」

对多数电影公司来说，AI 仍是一种值得观望的「未来工具」。但博纳影业选择直接迎上浪潮。

2023 年底，博纳成立国内首个 AI 制作中心，并联合抖音、即梦 AI 推出科幻短剧集《三星堆：未来启示录》第一季。第二季更是准备升级为大银幕电影，深度应用火山引擎提供的 Seendance、Seedream 模型，结合博纳在电影工业领域的深厚积累和经验，发展出高效独特的影视 AI 工作流，该片目前已进入最终制作阶段。

《三星堆：未来启示录》本来是一个计划投资数亿的科幻电影项目。博纳集团影视制作副总经理、AI 制作中心负责人曲吉小江回忆说，Sora 横空出世后，我们决定用 AI 来快速验证 IP，同时测试人工智能新技术的天花板。

在第一季中，从概念设计、分镜绘制到图像转视频，整个生产链条覆盖了 AI 技术，但这并不意味着「去人工化」。在曲吉小江介绍里，AI 更像是提出者，人则负责判断与取舍。

「我们会利用 AI 的不确定性生成大量的场景与人物，再从中筛选，而不是一开始就人为设定唯一的方向。」 她把这种方式称为 「AI+」。

以下视频来源于

博纳影业AIGMS制作中心

，时长00:50

《三星堆：未来启示录》第一季的第二支预告片。

到了第二季，模式进一步演化为 「+AI」：光靠生成式技术已不够，团队开始将传统电影工业的流程（剪辑、调色、特效、后期）重新整合进来。结果是，作品不仅更像一部经过完整工业化打磨的电影，也逐渐接近院线级别的成片水准。

这种模式转变背后，是模型能力的飞跃。曲吉小江坦言，许多最初的难题已被逐步攻克，比如火山引擎提供的 Seedream 4.0 是一场真正意义上的跨越。

要做电影，仅靠文生视频并不现实，必须依赖图生视频。Seedream 4.0 的多图融合功能让创作者只需提供角色照片和分镜描述，就能批量生成连环画式的分镜，再据此生成视频，保证了画面细节的丰富。博纳 AI 团队还研发、应用了虚拟人物lora 训练集，这个博纳工作流能够让虚拟人物形象在长片叙事作品中保持稳定和一致。

首尾帧功能则解决了一致性与可预测性这两个长期困扰 AI 视频生成的挑战。如果完全依赖传统特效来实现同样的效果，「 CG 成本非常高」，她说。

相比之下，《三星堆：未来启示录》第二季的制作周期被压缩到一年半至两年，成本也低于传统院线电影。

更重要的是，这些模型开始学会「理解」文化语境。无论是《三星堆:未来启示录》里的文物细节，还是《一目五先生》中的中式服饰与建筑，测试结果显示，即梦与火山引擎在中国元素上的生成准确度正在迅速提升。正如曲吉小江所言：现在生成文物的准确性已相对较高。博纳团队在模型生成的基础上，结合电影后期 CG 特效的手法，让历史和文物呈现能够满足大银幕的基本要求。

不过，前期策划和后期制作依旧遵循成熟的工业化流程。但新模型的能力已经能帮助从业人员快速验证分镜与叙事逻辑，显著降低前期筹备成本。

在后期特效环节，AI 潜力也逐渐显现。《法体》中的屠杀与复仇场景证明，AI 在营造灾难性场面时不仅能显著节省成本，还为创作者提供了更大的试错空间。

国外一些剧集也已开始尝试用 AI 替代昂贵的特效制作。曲江小吉认为，随着技术的迭代，这些剧集里的 AI 画面「几乎难以分辨与实拍画面的差别」。

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入选作品《法体》中的屠杀与复仇场景。

如今，博纳 AI 制作中心已经相当一部分应用国产的火山引擎模型。现在，我们是「抓两头」，曲吉小江说。一手是工业化，保证院线电影品质；一手是批量化，探索 AI 驱动的短剧生产，快速产出，快速验证。

他们基于火山引擎的多模态底座，打造了 「博卡短剧平台」与「博卡圆桌—剧本生成平台」，既实现了从「一句话成片」，也被用来发掘年轻的创作者。

超级个体：开麦拉！

这场浪潮并不只属于大公司。正如社会学家李银河在 AI 电影国际峰会的开幕致辞中所说：「这不仅是技术的进步，更是一次关于表达机会的重新布局。」 原本被挡在影像叙事之外的人，如今也有机会讲述自己的故事。

入围本届峰会作品的作者，有一些并非影视科班出身。过去，想执导一部属于自己的作品几乎不可能。现在，只需输入文字与图像，就能把心中的想象变为影像。

小型团队同样能够交出高水准成品。《九宵》就是一个例子：二十多人的团队，却因 AI 的介入，产能成倍提升。换作传统 3D 流程，要在半年内完成一段十五到二十分钟、并保持这种质量的作品，几乎不可想象。

AI 还带来了前所未有的创意自由，负责美术设计的范家怡曾提到，过去搭建一套完整的 3D 模型往往要耗费大量人力和时间。现在，只需提供一张概念图，AI 便能生成相应的场景和角色。

正因如此，团队得以在剧情中频繁更换人物造型和服装，这在传统制作流程里几乎是难以想象的。

《九宵》全AI生成，为场景设计带来了前所未有的创作自由。

《九宵》全AI生成，为场景设计带来了前所未有的创作自由。

《九宵》全AI生成，为角色、服饰设计带来了前所未有的创作自由。

有了趁手的 AI 工具，时间和费用成本都被大大压缩，AIGC 创新团队 AI Talk 负责人赵汗青坦言。这让他们得以重新聚焦创意本身，不必再疲于实现某些工业效果。AI Talk 是一个只有五六个核心成员的小型工作室，却凭借虚拟歌手 Yuri 制造出了一次文化现象。

今年 6 月，Yuri 首支原生歌曲《 Surreal 》上线后迅速走红。流畅的运镜、逼真的唇形同步，以及极具辨识度的虚拟形象，让她在网络上收获了大批歌迷，并很快拿下品牌合作。

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Yuri 的首支原生歌曲《Surreal》上线后迅速走红。截至目前，这支作品的播放量已突破1100万。

我们一直对 AI 是否能够构建出一个完整人格感兴趣，赵汗青说，OmniHuman 的出现让这一想法变得触手可及。

最初的数字人不过是「一张会动嘴的脸」，身体僵硬。但 OmniHuman1.0 版本首次实现了自然表现；到了今年的 OmniHuman1.5 内测，这种「活人感」进一步放大：角色说话时手部会自然配合动作，镜头能够拉近拉远、自由切换角度，甚至在唱歌时，动作与表情会随音乐风格自适应变化。

「我意识到，OmniHuman 关心的其实是如何用 AI 去创造角色。」他说。它指向的是一种角色资产的技术，而不仅仅是视频生成。

最近，AI Talk 团队做了很多短片和 MV 在线下的大型屏幕上播放。在巨幅投影下，AI 生成的画面依旧保持高度的完成度与逼真感。

在幕后，火山引擎 Seedream 4.0 发挥了关键作用。赵汗青解释说，这一图像模型能够生成 4K 级别的画面，其清晰度与完成度足以满足电影、广告乃至户外传播等商业与工业领域的标准。过去要实现类似效果，往往需要在本地与云端跑复杂的工作流；如今只需依托模型即可完成。

而火山引擎的 Seedance 1.0 Pro 则进一步缩短了从创意到成品的时间，让 AI 内容真正具备了可交付性。

虽然全 AI 生成高质量剧情长片已经在技术上成为可能，但「一键生成」——把剧本交给 AI，静待成片——还很遥远。

以《九宵》为例，尽管每个镜头均由 AI 生成，人类演员的介入仍不可或缺：AI 会先生成一版演绎，再通过动捕技术修正表演。不同于传统拍摄需要在演员脸上贴满标记点，这一过程几乎全由 AI 完成，耗时很短。

面对复杂场景与长镜头，人工干预依然不可避免。《小怪物》的创作者选择用即梦 AI 批量生成「标准件」，建立专属素材库，以确保角色在不同场景下保持一致的风格与特征。

《九宵》团队则花了四个月反复训练模型，重点测试人物生成的稳定性、背景衔接与多角度绘制的准确度，以达成连戏的要求。

稀缺的，从来不是工具，而是思想

曲吉小江回忆起最初涉足 AI 视频的日子，大约是一年半甚至两年前。那时，整个行业仍带着明显的抵触。

现在仍有部分电影人，常会下意识地将 AI 与「真正的艺术」作区分。对他们而言，可能拒绝，才能守住自我认同的一道防线。但影视行业原本固化的规则与生态，却正被一点点改写。

今年三月，美国演员 Adrien Brody 凭借《粗野派》摘得奥斯卡最佳男主。影片预算不足千万，他的台词却带有极高难度的匈牙利口音——如果没有 AI 修音，几乎不可能实现。

一个月后，美国电影艺术与科学学院正式宣布自 2026 年起，AI 参与创作的影片将获得奥斯卡参评资格。

在国内，曲吉小江的态度更为直接。 「每个创作者使用 AI 的深度都不同，」她说，「我希望团队能把它用到极致，触碰到边界。」

博卡短剧平台，成了这种理念的实验场。每个项目的知识库：文字资料、资产内容、人物与场景设定，乃至粉丝互动，都沉淀其中。这个数据库不断被丰富，她将其视为未来的元宇宙雏形。

但明显的技术瓶颈，依然存在。许多电影场景需要三十秒甚至一分钟的长镜头来完成复杂的调度，而现有模型一旦生成超过五秒，画面稳定性就开始急剧下滑，难以支撑叙事的完整性。

曲吉小江依旧乐观，她预言这个瓶颈或许在短时间内就能被突破。要想生成真正逼真的影像，AI 不仅需要画面的能力，更要理解物理世界的规律。

比如当下，人物的面部已大体可控，但当演员与坦克、飞机等道具同框时，比例和透视常常失真，让观众一眼便觉不真实。现实拍摄中这些关系自然而然，而 AI 还要艰难习得。

视频生成的未来，取决于「生成」与「理解」的融合。正如火山引擎总裁谭待在 Seedance 1.0 Pro 发布时所强调，只有当模型真正掌握物理规律，它才可能生成令人信服的影像。

「工具在变，但我们讲述故事、讲述自己故事的渴望，是永恒的。」在 AI 国际电影峰会上，曾任《卧虎藏龙》《英雄》制片人的李少伟提醒大家。即便 AI 的能力持续进化，真正决定作品差异化的，仍是人的艺术鉴赏力与独特创作理念。

当未来越来越多的通用内容由 AI 自动生成，创作者必须回到那个根本的问题：我与别人究竟有什么不同？

稀缺的，从来不是工具，而是思想与表达。

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#Time Series Reasoning, TSR

UCLA最新！大模型时序推理和Agentic系统的全面综述

当城市早高峰的车流数据实时涌入交通管控系统，当医院的心电图仪持续记录患者的心脏电活动，当股票交易所的行情面板每秒刷新数十次股价波动——这些伴随时间流逝不断产生的“时间序列数据”，早已成为现代社会运转的“数字脉搏”。从金融风控、医疗诊断到能源调度、交通管理，几乎所有关键领域的决策，都依赖于对这些时序数据的深度解读。

过去数十年间，时间序列分析领域涌现出了从经典统计模型（如ARIMA、ETS）到深度学习方法（如LSTM、Transformer）的大量技术，它们在“预测未来”“识别异常”等基础任务上取得了显著进展。例如，早期用LSTM预测未来24小时的城市用电量，用CNN检测心电图中的心律失常片段，这些传统技术早已落地于实际场景。

但随着应用需求的不断升级，传统方法的“能力边界”逐渐显现。在个性化医疗场景中，医生不仅需要模型判断“患者是否存在心律异常”，更需要知道“异常与哪些生理指标、哪个时间段的活动相关”；在自适应风险管理中，基金经理不仅需要股价预测结果，更需要理解“若政策调整，股价可能如何变化”的因果逻辑；在 autonomous 交通系统中，控制器不仅要检测拥堵，还需实时调整信号策略并验证效果——这些需求，都超出了传统时间序列分析仅输出结果、不解释过程的能力范畴。

与此同时，大语言模型（LLMs） 的爆发式发展，为时间序列分析带来了一场“范式革命”。不同于传统模型的“黑箱式拟合”，LLMs具备输出显式推理过程、生成因果假设、与外部工具协作的能力——这些特性，恰好击中了传统时序分析的痛点。正是在这一背景下，时间序列推理（Time Series Reasoning, TSR） 这一新兴领域应运而生，旨在将LLM的推理能力与时间序列的数据特性深度融合，构建能分析、能解释、能决策的新一代时序智能系统。

近日，来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）、南加利福尼亚大学（USC）、阳明交通大学的跨校团队，联合发布了一篇题为《A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models》的重磅综述。这篇综述不仅首次为“时间序列推理”给出了清晰的定义，更构建了一套覆盖“推理结构-任务目标-技术特征”的三维分类框架，系统梳理了领域内的研究成果、数据集与基准，并明确指出了未来的核心挑战与研究方向。对于希望进入这一领域的研究者，或是寻求技术落地的从业者而言，这篇综述无疑是一份“全景式路线图”。

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.11575
• 开源仓库：https://github.com/blacksnail789521/Time-Series-Reasoning-Survey

所调研论文数量：研究类论文（左侧）与非研究类论文（右侧）​

为什么需要“时间序列推理”？传统方法的局限与LLMs的突破

在深入综述内容之前，我们首先需要理解一个核心问题：为什么要提出“时间序列推理”这一概念？

传统时间序列分析的核心是“预测”与“分类”——比如用ARIMA、LSTM预测未来股价，用CNN检测心电图中的异常片段。这些方法虽在特定任务上表现出色，但存在三大关键局限：

1. 缺乏解释性：深度学习模型常被称为“黑箱”，即便能预测出“某患者存在心律异常”，也无法说明“异常与哪些生理指标、时间段相关”；
2. 难以处理因果：当需要判断“若调整交通信号灯时长，能否缓解拥堵”时，传统模型只能基于相关性分析，无法推导干预措施的真实因果效应；
3. 静态响应不足：面对动态变化的场景（如实时调整电网负荷、动态优化交易策略），传统模型无法像人类一样“逐步思考、迭代修正”。

而LLMs的出现，恰好为解决这些问题提供了新工具。综述指出，LLMs不仅能拟合数据模式，还具备三大核心能力：

• 分步推理轨迹：能像人类一样输出“第一步分析趋势、第二步验证异常、第三步推导结论”的显式推理过程；
• 因果假设生成：可基于时序数据提出“某事件可能导致另一事件”的因果假设，并结合领域知识验证；
• 智能体交互能力：能与外部工具（如数据库、模拟器）协作，甚至形成多智能体系统，实现“感知-规划-行动-反思”的闭环。

正是基于这些能力，“时间序列推理”被定义为：利用LLMs对时序索引数据执行显式结构化推理的方法，可融合多模态上下文与智能体系统，不仅强化传统分析任务，还能实现解释、干预与动态生成。这一定义，也成为了整篇综述的核心出发点。​

三维分类框架：从“如何推理”到“为何推理”

综述最核心的贡献，是构建了一个“推理拓扑-核心目标-属性标签”的三维分类框架，将零散的研究统一到系统性的框架下。这一框架不仅能帮助研究者定位现有工作，更能清晰识别领域空白。

图 1：推理拓扑与核心目标框架，辅以轻量级属性标签。​

第一维度：推理拓扑——定义“如何推理”的结构

推理拓扑描述了LLMs执行推理的“流程结构”，综述将其分为三类，构成了从简单到复杂的能力光谱：

图 4：三种推理拓扑类型：直接推理、线性链推理与分支结构推理。黄色方框代表中间推理步骤。分支结构推理额外支持四种结构：分叉（fork）、聚合（aggregation）、剪枝（pruning）与循环（cycle）。

1. 直接推理（Direct Reasoning）：单步映射，高效但“黑箱”

直接推理是时间序列推理中最为基础的拓扑结构，它的特点是模型直接将时间序列输入映射到输出，中间不产生或暴露任何推理过程。这种推理方式就像是一个“黑箱”，直接给出结果，却不展示得出结果的步骤。

图 9：时间序列推理中直接推理方法的分类体系

在传统时间序列分析任务里，直接推理的应用十分广泛。以预测任务为例，LLMTIME把预测问题转化为对文本化数字的下一个token生成任务，通过采样多个延续结果来总结点预测和概率预测；CiK则引入了上下文辅助基准，通过直接提示的方式让模型输出结构化的概率预测。在分类任务中，HiTime通过对齐时间序列和文本语义，让经过调整的大语言模型在单次前向传递中就能生成类标签。而在异常检测方面，Zhou和Yu通过提示大语言模型和多模态大语言模型，使其从文本化序列或绘制的图像中一步返回异常区间。

虽然直接推理在简单任务上能快速给出结果，效率较高，但它的局限性也很明显。由于缺乏中间推理步骤，其可解释性差，面对复杂任务时，鲁棒性不足。比如在处理一些需要深入分析和复杂逻辑的问题时，直接推理可能无法准确把握数据中的复杂关系，导致结果的准确性和可靠性下降 。

综述中提到的典型案例包括：

• LLMTIME：将时序数据转化为文本化的数字序列，用LLM以“下一个token预测”的方式实现时序预测；
• CMLLM：将风力发电机的SCADA信号转化为文本，结合领域知识前缀，让冻结的LLM直接生成预测token，再映射回数值。

2. 线性链推理（Linear Chain Reasoning）：分步执行，显式中间态

线性链推理，在直接推理的基础上有了进一步发展。它通过引入一个有序的推理步骤序列，每个步骤都依赖前一个步骤的输出，形成了一条逻辑连贯的推理链。这种结构使得中间状态能够被明确表示、检查和修改，大大提升了推理过程的可解释性和模块性。

图 10：时间序列推理中线性链推理方法的分类体系

在传统时间序列分析中，线性链推理的应用案例众多。像TimeReasoner将时间序列预测视为深思熟虑的推理过程，使用结构化提示让大语言模型在生成预测之前先分析模式；RAF引入检索增强框架，通过构建特定数据集的数据库，检索相关的时间序列片段来辅助预测。在分类任务中，TableTime将时间序列序列化为表格提示，用于无训练的分类；VL-Time则把时间序列转化为图像，利用视觉语言模型进行分类。

在解释与理解、因果推断与决策以及时间序列生成等任务中，线性链推理也发挥着重要作用。例如在解释与理解方面，Tan等人通过引导对变化的逐步分析来推断自然语言事件序列，从而解释观察到的时间片段；在因果推断与决策的自主政策学习中，FinAgent通过市场情报、检索等一系列有序步骤来做出交易决策。

不过，线性链推理也并非完美无缺。它的执行路径单一，缺乏分支和反馈机制，在面对需要同时探索多种可能性的复杂情况时，灵活性不足，可能无法全面考虑各种因素，影响最终的决策质量 。

典型案例包括：

• TimeRAG：将时序数据切分为代表性片段，检索相似历史片段后，转化为自然语言提示输入LLM，实现预测；
• VLM4TS：两阶段异常检测——先用视觉编码器筛选候选异常，再用视觉语言模型（VLM）验证并修正结果，输出最终异常区间与解释。

3. 分支结构推理（Branch-Structured Reasoning）：多路径探索，灵活且自修正

分支结构推理是三种推理拓扑中最为复杂的一种。它允许推理过程在同一执行过程中分叉为多个路径，模型可以并行或顺序地探索不同的假设、候选预测、解释或计划。这种结构还支持反馈循环和交叉分支聚合，使得模型能够根据后续的信息对之前的输出进行修正和优化，大大增强了模型的灵活性和自校正能力。

图 11：时间序列推理中分支结构推理方法的分类体系

在传统时间序列分析的预测任务中，Zhang等人将新闻驱动的预测视为一个竞争的多智能体过程，通过并行假设的迭代修剪和自我反思来改进预测；NewsForecast则通过对错误的反思和更新选择逻辑来调整预测。在分类任务里，ReasonTSC进行结构化的多轮推理，通过回溯探索替代方案来做出更准确的决策；ColaCare通过引发不同的智能体评论并融合结果，提升临床报告的预测准确性。

在解释与理解、因果推断与决策以及时间序列生成任务中，分支结构推理同样表现出色。例如在解释性诊断方面，TESSA通过协调多个智能体进行跨域解释性注释；在因果推断与决策的自主政策学习中，FinArena协调多个智能体进行金融决策；在时间序列生成任务中，BRIDGE通过多智能体团队的协作，生成可控的合成序列。

然而，分支结构推理的复杂性也带来了一些挑战。比如，分支的增长可能导致计算成本迅速增加，如何控制分支的数量和范围成为关键问题；同时，反馈循环可能引发不稳定性，模型需要精确地定义停止条件以确保推理过程的收敛性和可重复性 。

典型案例包括：

• AD-AGENT：多智能体异常检测框架——生成智能体提出检测规则，审查智能体修正规则，记忆智能体存储历史经验，形成“生成-审查-修正”的分支循环；
• BRIDGE：时序生成模型——多智能体团队迭代提出、批判、修正文本描述，再基于描述生成符合约束的时序数据，实现“语义可控的生成”。

第二维度：核心目标——定义“为何推理”的意图

如果说推理拓扑是“方法”，核心目标就是“目的”。综述将时间序列推理的核心目标分为四类，覆盖了从基础分析到高级决策的全场景：

1. 传统时间序列分析：夯实基础任务

这是最基础的目标，涵盖传统时序任务，但用LLM增强性能或灵活性：

• 预测：如用LLM结合文本上下文（如新闻）预测股价（Yu et al., 2023）；
• 分类：如将心电图（ECG）信号与文本描述融合，用LLM分类心律类型（HiTime）；
• 异常检测：如用VLM分析时序图表，检测电力系统中的异常（VLM4TS）；
• 分割：如用LLM将长时序数据切分为有意义的子区间（MedTsLLM用于医疗信号分割）。

2. 解释与理解：让LLM“说清楚”结果

这一目标聚焦“可解释性”，要求LLM不仅输出结果，还能生成人类可理解的解释：

• 时序问答（Temporal QA）：如“2023年Q3的销售额环比增长了多少？”，LLM需从时序数据中提取信息并回答（Time-MQA）；
• 诊断解释：如生成ECG诊断报告时，说明“异常波峰出现在第10秒，可能与心肌缺血相关”（GEM）；
• 结构发现：如从工业时序数据中提取因果关系（如“温度升高导致压力上升”）（RealTCD）。

3. 因果推断与决策：从“描述”到“干预”

这是更高级的目标，要求LLM不仅分析数据，还能推导“如果做X，会发生Y”的因果效应，并支持决策：

• 自主策略学习：如LLM结合市场数据，自主学习“何时买入/卖出”的交易策略（FinAgent）；
• 辅助决策支持：如为医生提供“若调整用药剂量，患者心率可能如何变化”的建议（SocioDojo）；
• 控制优化：如LLM生成交通信号灯控制策略，优化路口通行效率（Open-TI）。

4. 时间序列生成：创造符合约束的“假数据”

这一目标聚焦“数据合成”，要求LLM生成符合特定约束的时序数据（如“生成符合‘早高峰拥堵、晚高峰平缓’的交通流量数据”）：

• 条件合成：如基于文本描述（“未来5天的温度先降后升”）生成时序数据（GenG）；
• 场景模拟：如生成极端天气下的电网负荷数据，用于测试系统鲁棒性（BRIDGE）。

第三维度：属性标签——细化方法的“辅助特征”

属性标签是对前两个维度的补充，描述了方法的“辅助特征”，共分为四类，帮助研究者更精细地分类工作：

1. 控制流操作：如是否分解任务（如将预测拆分为“趋势预测+季节项预测”）、是否验证结果（如用另一个模型检查预测合理性）；

图 5：控制流操作符：任务分解（task decomposition）、验证与批判（verification and critique）及集成选择（ensemble selection）

1. 执行主体：如是否使用外部工具（如调用数据库检索历史数据）、使用多少智能体（单智能体/多智能体）；

图 6：执行主体：工具使用（tool use）、单智能体推理（single-agent reasoning）与多智能体推理（multi-agent reasoning）

1. 信息来源：如是否融合多模态数据（时序+文本+图像）、是否访问外部知识（如调用知识库查询领域规则）；

图 7：信息来源：多模态输入（multimodal inputs）与外部知识访问（external knowledge access）

1. LLM对齐方式：如用提示工程（Prompting）、监督微调（SFT）、强化学习（RLHF）等方式让LLM适配时序任务。

图 8：大语言模型（LLM）对齐机制：提示工程（prompting）、监督微调（supervised fine-tuning）、强化学习 / 偏好对齐（reinforcement/preference alignment）及混合方法（hybrid approaches）

资源与工具：从数据集到基准，支撑研究落地

要推动领域发展，完善的资源与工具至关重要。综述专门梳理了三类核心资源，为研究者提供“开箱即用”的支撑：

图 12：时间序列推理领域当前研究现状与资源分类体系

1. 推理优先（Reasoning-First）基准：专门测试推理能力

这类基准的设计目标就是“考核LLM的推理能力”，而非仅测试预测 accuracy：

• MTBench：多模态时序问答基准，要求LLM结合文本报告与时序数据回答问题（如“某患者的心率异常与用药时间是否相关”）；
• TimeSeriesGym：时序智能体基准，构建了可复现的环境，测试LLM在“规划-工具使用-迭代修正”中的表现；
• CiK：上下文依赖预测基准，测试LLM能否利用文本上下文（如“某地区发生自然灾害”）提升时序预测准确性。

2. 推理就绪（Reasoning-Ready）基准：自带“推理所需信息”

这类基准虽非专为推理设计，但包含丰富的辅助信息（如文本描述、领域知识），可直接用于推理研究：

• GPT4MTS：多模态时序基准，包含时序数据与对应的文本描述（如“这是某城市2023年的降雨量数据”）；
• RATs40K：异常检测基准，不仅提供时序数据，还包含“异常原因”的文本标注，支持解释性研究；
• STOCK23：金融时序基准，包含股价数据与对应的新闻、财报文本，支持“文本-时序融合推理”。

3. 通用时序（General-Purpose）基准：传统任务的“通用测试床”

这类基准是传统时序任务的经典基准，可用于对比LLM与传统方法的性能：

• FinBen：金融时序基准，包含股票、期货等数据，支持预测、风险管理等任务；
• UEA/UCR：时序分类基准，包含多领域数据（如传感器、医疗），常用于测试分类模型；
• TSFM-Bench：时序基础模型基准，包含多模态、多任务数据，支持大规模模型评估。

开放问题与未来方向：从“窄精度”到“大规模可靠性”

尽管时间序列推理已取得不少进展，但综述指出，领域仍面临六大核心挑战，这些挑战也定义了未来的研究方向：

1. 标准化评估：如何衡量“推理质量”？

当前评估多关注“预测 accuracy”，但推理质量需要更全面的指标：

• 需结合“证据忠实性”（解释是否与数据一致）、“决策效用”（推理结果能否提升决策效果）；
• 需构建“压力测试”基准（如数据分布偏移、长时域场景），而非仅测试简单场景。

2. 多模态融合与对齐：如何让LLM“看懂”时序+文本+图像？

多模态是时序推理的重要方向，但当前存在三大问题：

• 时间对齐：文本中的“昨天”、图像中的“某个时刻”与时序数据的时间戳如何精准匹配；
• 模态失衡：文本常包含更丰富的标签，导致LLM“重文本、轻时序”（如忽略时序中的细微变化）；
• 风格鲁棒性：将时序数据转化为图表时，不同绘图风格（如折线图、柱状图）可能导致LLM性能波动。

3. 长上下文与效率：如何处理“超长时序”？

现实中的时序数据常长达数月甚至数年，但LLM的上下文窗口有限：

• 需开发“时序压缩”技术（如保留关键事件、压缩冗余数据），在不丢失信息的前提下缩短输入长度；
• 需优化推理效率（如流式推理、增量更新），避免长时序导致的高延迟。

4. 智能体与工具使用：如何让LLM“安全地行动”？

智能体系统需解决“鲁棒性”与“安全性”问题：

• 行动选择：如何在“不确定环境”下选择最优行动（如“若预测不准，是否应暂停交易”）；
• 工具适配：如何应对工具API变更、数据格式变化等“现实问题”；
• 风险控制：如何设置“安全阈值”（如当推理置信度低于80%时，触发人工审核）。

5. 因果推断落地：如何从“相关性”到“因果性”？

因果推断是时序推理的核心目标，但落地困难：

• 需解决“时间混淆变量”（如“看似A导致B，实则是第三个变量C同时影响A和B”）；
• 需构建“因果基准”（如已知数据生成过程中的因果关系，用于验证LLM的因果推断能力）。

6. 成本与实用性：如何平衡“性能”与“成本”？

LLM推理的计算成本较高，需在性能与成本间权衡：

• 需开发“轻量化推理”技术（如用小模型完成基础步骤，大模型仅处理复杂推理）；
• 需将“成本”纳入设计指标（如“用1/10的计算量，实现90%的性能”）。

总结：时序推理的下一个十年

这篇综述不仅是对现有研究的梳理，更定义了“时间序列推理”这一新兴领域的核心范式。从“直接推理”到“分支结构推理”，从“预测”到“因果决策”，LLM正在将时间序列分析从“静态黑箱”转变为“动态、可解释、能行动”的智能系统。

未来的时间序列推理，将不再追求“窄范围的高精度”，而是向“大规模的可靠性”迈进——系统不仅能在实验室环境中表现出色，更能在金融、医疗、能源等关键领域中，基于可追溯的证据，生成可信的结果，真正实现“理解、解释、并作用于动态世界”。

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#Logics-Parsing

阿里提出Logics-Parsing：强化学习教大模型读懂复杂文档，达到SOTA水平

不知道你有没有过这样的经历：想从一份PDF里复制一段文字，结果格式全乱，尤其是遇到多栏排版、图文混排的报纸或者海报时，简直是一场灾难。这背后其实是一个很经典的技术难题——文档解析（Document Parsing）。最近，大火的视觉语言模型（LVLM）让端到端的文档解析成为可能，但它们在理解复杂布局和阅读顺序上，还是有点“憨”。

今天，就来看一份来自阿里巴巴集团的技术报告，他们提出了一个名为 Logics-Parsing 的新方法，创造性地用强化学习来教模型如何“按逻辑”阅读文档，成功解决了这个痛点。

• 论文标题：Logics-Parsing Technical Report
• 作者团队：Xiangyang Chen, Shuzhao Li, Xiuwen Zhu, Yongfan Chen, Fan Yang, Cheng Fang, Lin Qu, Xiaoxiao Xu, Hu Wei, Minggang Wu
• 所属机构：阿里巴巴集团
• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2509.19760
• 项目地址：https://github.com/alibaba/Logics-Parsing

研究背景：LVLM的“阅读障碍”

近几年，大型视觉语言模型（Large Vision-Language models, LVLM）在很多领域都取得了突破，文档解析也不例外。像Nougat、Donut、UReader这些模型，已经可以实现“端到端”的处理，直接把PDF页面图片转换成结构化的文本输出，集成了OCR、表格识别、公式识别等多种能力。

但它们普遍存在一个问题：缺少对文档宏观布局和阅读顺序的显式分析。简单来说，它们能“看清”文字，但不太会“阅读”。对于一份简单的单栏论文，问题不大；可一旦遇到多栏报纸、内容穿插的海报，或者左右对比的简历，这些模型就很容易“读串行”，无法输出符合人类阅读逻辑的文本顺序。

Logics-Parsing：用强化学习驯服复杂布局

为了解决LVLM的“阅读障碍”，阿里团队提出的Logics-Parsing引入了一个非常巧妙的机制：强化学习（Reinforcement Learning, RL）。

整个框架如下图所示，它依然是一个基于LVLM的端到端模型，但其核心亮点在于，它不再是盲目地识别和转换，而是学会了“规划”阅读路径。

打个比方：这就好比教一个孩子读书。不仅教他认字（这是监督微调SFT阶段做的事），还要教他“先读左边这栏，再读右边那栏”的规则。Logics-Parsing就是通过强化学习来学习这个“规则”。模型会尝试生成一个阅读顺序，如果这个顺序是正确的（符合逻辑的），就给它一个“奖励”；如果顺序是错的，就给一个“惩罚”。经过大量训练，模型就学会了如何在复杂的布局中找到最优的阅读路径。

为了让模型更强大，研究者们采用了“SFT-then-RL”的训练策略。先通过监督微调（SFT）让模型掌握基础的识别能力，为此他们还特意扩充了训练数据，加入了化学分子式、手写汉字等多样化内容。之后，再利用强化学习（RL）来专门优化模型在复杂布局分析和阅读顺序推断上的“逻辑推理”能力。

LogicsParsingBench：一把更严格的“尺子”

要验证一个模型好不好，得有好的评测标准。为此，团队还构建并推出了一个全新的文档解析基准——LogicsParsingBench。这个基准包含了 1,078 个真实的PDF页面，覆盖了论文、报纸、书籍、海报、简历、试卷等9大类、超过20个子类，专门用来“拷问”模型在各种复杂场景下的表现。

实验结果：全方位达到SOTA

在LogicsParsingBench这个严苛的考场上，Logics-Parsing交出了一份接近满分的答卷，在多个文档类别上都取得了当前最佳（SOTA）的性能。

从上表的对比中可以看到，相比其他SOTA方法，Logics-Parsing在多个指标上都实现了领先。下面的可视化对比图更直观，无论是复杂的报纸排版还是图文混排的论文，Logics-Parsing都能准确地还原出正确的文档结构和内容。

尤其是在最关键的阅读顺序预测上，Logics-Parsing的表现堪称完美。下图中，红色箭头代表模型预测的阅读流，可以看到，其他模型在处理多栏时都出现了错误，而Logics-Parsing生成的顺序与真实逻辑完全一致。

为了证明强化学习的有效性，团队还做了消融实验。结果表明，加入了RL之后，模型在各项任务上的性能都有了显著提升，证明这个“调教”过程确实是成功的。

总结

xxx认为，将强化学习的决策能力引入文档解析领域，是一个非常聪明且有效的思路。它让模型从一个只能“识别”的工具，向一个能够“理解”和“推理”的助手迈进了一大步。这项工作不仅提出了一个SOTA模型，还贡献了一个高质量的评测基准，对整个文档AI社区都非常有价值。

目前该模型权重已经开源，感兴趣的朋友可以去GitHub上深入了解。

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#TinyWorlds

大神爆肝一个月，复刻DeepMind世界模型，300万参数就能玩实时交互像素游戏

还记得 DeepMind 的 Genie 3 世界模型吗？它首次让世界模型真实地模拟了真实世界。

最近，X 博主 anandmaj 在一个月内复刻 Genie 3 的核心思想，开发出了 TinyWorlds，一个仅 300 万参数的世界模型，能够实时生成可玩的像素风格环境，包括 Pong、Sonic、Zelda 和 Doom。

帖子附带演示视频，展示了模型通过用户输入实时生成视频帧的过程。

，时长00:30

博主还分享了从架构设计到训练细节的完整经验，并开源了代码仓库。

• 代码：https://github.com/AlmondGod/tinyworlds

理解世界模型

世界模型是一类神经网络，它们通过生成视频来模拟物理世界。

DeepMind 在 Genie 3 上展示了这一理念的潜力：当世界模型在大规模视频数据上训练时，会出现类似 LLM 中的「涌现能力」。例如：

• 可控性：按下方向键，镜头会随之平移。
• 一致性：离开房间再返回，墙上的新油漆依旧存在。
• 质量：水坑中的倒影清晰可见。

在 Genie 出现之前，研究者普遍认为要扩展世界模型，必须依赖带动作标注或包含三维结构的数据。

然而 DeepMind 发现，只要足够规模化地训练原始视频，这些高级行为便会自然涌现，就像语言模型会自然习得语法和句法一样。

挑战在于：世界模型的训练通常需要逐帧的动作标签（例如「按下右键 → 镜头右移」）。这意味着我们无法直接利用互联网中庞大的未标注视频。

Genie 1 给出的解决方案是先训练一个动作分词器，自动推断帧间的动作标签。这样一来，就可以把海量未标注视频转化为可用的训练资源。

这也是 Genie 3 能够扩展至数百万小时 YouTube 视频，并解锁上述涌现能力的关键所在。

受此启发，anandmaj 从零实现了一个最小化版本的世界模型：TinyWorlds。

构建数据集

在开始训练 TinyWorlds 前，作者首先要决定模型能够生成怎样的游戏世界。模型训练时接触的环境，决定了它未来的生成范围。

因此，TinyWorlds 的数据集由处理过的 YouTube 游戏视频构成，包括：

• Pong：经典的雅达利双人游戏
• Sonic：二维横版动作平台
• Zelda：鸟瞰式冒险
• Pole Position：3D 像素赛车
• Doom：3D 第一人称射击

构建时空变换器

与只需处理一维文本的大语言模型不同，视频理解需要处理三维数据（高度 × 宽度 × 时间）。TinyWorlds 的核心是一个时空变换器（Space-time Transformer），它通过三层机制来捕捉视频信息：

• 空间注意力：同一帧内部的 token 相互关联。
• 时间注意力：token 关注前几个时间步的信息。
• 前馈网络：token 经过非线性处理以提取更高层次特征。

动作如何影响视频生成？作者尝试了两种方式：拼接动作与视频表示，或利用动作对表示进行缩放与移位。实验表明后者效果更好，最终被采纳。

同时，TinyWorlds 也借鉴了大语言模型的优化技巧：SwiGLU 加速学习，RMSNorm 提升稳定性，位置编码则用于指示 token 在图像中的位置。

架构设计与分词策略

在生成方式上，作者比较了扩散模型与自回归模型。

TinyWorlds 最终选择自回归，因为它推理更快，适合实时交互，训练也更高效，且实现更简洁。

最终架构由三个模块组成：

• 视频分词器：将视频压缩为 token。
• 动作分词器：预测两帧之间的动作。
• 动力学模型：结合历史视频和动作，预测未来帧。

视频分词器通过有限标量量化（FSQ），将图像划分为立方体，并用这些立方体表示图像块。这样产生的小 token 信息密集，减轻了动力学模型的预测负担。

动作分词器的任务是从原始视频中自动生成帧间动作标签，使模型可以在未标注数据上训练。

在训练初期，它容易忽略动作信号。为解决这一问题，作者引入了掩码帧（迫使模型依赖动作）和方差损失（鼓励编码器覆盖更多可能性）。

在小规模实验中，动作 token 尚未完全映射到具体操作（如「左」「右」），但通过扩大模型或引入少量监督标签，这一问题有望改善。

训练世界生成器

动力学模型是整个系统的「大脑」，负责结合视频与动作预测未来帧。训练中它通过预测掩码 token 学习时序关系，推理时则根据用户输入动作生成下一帧。最初由于模型过小，性能停滞且输出模糊；扩大规模后效果显著提升。

尽管 TinyWorlds 只有 300 万参数，它依然能够生成可交互的像素风格世界：

• 驾驶《Pole Position》中的赛车
• 在《Zelda》的地图上探索
• 进入《Doom》的 3D 地牢

虽然生成的画面仍显模糊、不连贯，但已经具备可玩性。

作者认为，若扩展至千亿级参数并引入扩散方法，生成质量会有巨大提升。这正是「苦涩的教训」的再一次印证：规模与数据往往胜过技巧。

参考链接：

​​https://x.com/Almondgodd/status/1971314283184259336​​​

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#RecoWorld

下一代推荐系统长这样，Meta最新研究RecoWorld，从「猜你喜欢」到「听你指令」

大家每天都在和推荐系统打交道。无论是刷短视频、逛电商、听音乐还是看新闻，背后都有一套「聪明」的算法在猜测你可能喜欢什么。但你是不是偶尔觉得推荐内容千篇一律？这其实暴露了传统推荐系统的一个核心问题：它们大多数是基于过去数据来预测，被动的「猜你喜欢」，而缺乏和你真正的互动。

最近，Meta 推荐系统团队提出了一个全新的思路 —— RecoWorld。

RecoWorld的独特之处在于其双视图架构：模拟用户和智能体推荐系统进行多轮交互，旨在最大化用户留存率。

用户模拟器会查看推荐商品，更新其思维模式，并在察觉到用户可能脱离互动时生成反思性指令。智能体推荐系统则通过整合这些用户指令和推理轨迹，调整其推荐内容，形成一个主动吸引用户的动态反馈循环。这一过程利用了大语言模型出色的推理能力。

研究者探索了模拟器中的多样内容表示形式，包括基于文本、 多模态和语义ID建模，并讨论了多轮强化学习如何使推荐系统通过迭代交互来不断完善其策略。RecoWorld还支持多智能体模拟，允许创作者模拟目标用户群体的响应。它标志着向一个新的推荐系统迈出了重要的第一步，在这个系统中，用户和智能体共同塑造个性化的信息流。他们设想了一种新的互动范式：「用户指令，推荐系统响应」，共同优化用户留存和参与度。

论文标题：RecoWorld: Building Simulated Environments for Agentic Recommender Systems

论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.10397

它不仅是一个推荐算法，而是一个「虚拟世界」，让推荐系统和模拟用户能在里面进行交互、反馈和优化，做到「你说我改」。

为什么推荐系统需要「进化」？

过去，研究人员想改进推荐系统，主要有两种办法：

1. 用历史数据做离线评估：但这样容易「路径依赖」，系统会在老套路里兜圈子。

2. 做线上 A/B 测试：能看到真实用户反馈，但风险很高，测试失败就可能伤害用户体验。

而随着「智能体（Agentic RecSys）」概念兴起，推荐系统不再只是被动推送，而是能理解指令、主动学习，甚至根据用户的语音、行为即时调整推荐。为训练 agentic recsys，Meta 提出 RecoWorld：一个仿真环境，把「模拟用户」和「推荐系统」放进一个虚拟世界，让它们多轮互动，避免和真实用户交互损害用户体验。

RecoWorld 是怎么工作的？

RecoWorld 的核心是一个「虚拟对手戏」。一边是「模拟用户」，会点击、跳过、点赞、抱怨等；另一边是「智能体推荐系统」，会根据这些反馈不断调整推荐内容。两者来回互动，帮助推荐系统学会如何真正留住用户。

关键要素与流程：

• 模拟用户（User Simulator）：像真人一样，它会抱怨、会点赞，还会给指令。比如说：「别再给我推美妆了，换点别的！」

大语言模型强大的推理和内容理解能力为模拟人类行为提供了巨大的潜力。研究者通过预测用户在看到推荐商品列表时的下一步操作来模拟真实用户的行为。

如图 2 所示，模拟用户针对每个商品的操作空间 A 包括：(1) 点击、(2) 评论、(3) 分享、(4) 点赞、(5) 观看 [指定时长（以秒为单位）]、(6) 跳过以及 (7) 离开会话。

如果用户选择离开（操作 7），系统会提示他们反思体验，说明不满意的原因，并向 RecSys 提供改进说明，或者用户可以直接退出，无需进一步输入。

用户的决策受到当前环境 C 和过去交互 H 的影响。如图 2 所示，研究者考虑与用户相关的环境因素，例如时间（一天中的时间、季节性）、人口统计（年龄、性别、位置等）、行为（花费的时间、搜索查询等）和社会联系（团体关系等）。

会话从用户打开应用程序开始，到用户退出应用程序结束。每个推荐都会呈现一个包含 k 个项目的列表，这些项目是从候选集 C 中选择出来的，并按顺序显示。

智能体和模拟用户可能在会话中多次交互，例如，用户请求更多有趣的内容，智能体会更新列表。每个列表显示后都会生成奖励信号。至关重要的是，其目标是优化长期用户留存作为奖励信号，即最大化会话时长并最小化会话间隔，这与每日活跃用户 (DAU) 相关。

具体来说，模拟用户会逐一浏览每个推荐。对于每个项目，用户需要采取三个步骤：1. 仔细思考：你回应的理由是什么？2. 采取行动：写下你实际会做的事情。3. 更新你的思维方式：这会如何影响你当前的想法？

图 3 显示了一个汇总表，其中包含初始模拟器结果，包括模拟用户对每个项目的操作和理由。

• 智能推荐（Agentic RecSys）：像一个聪明助手，会调整推荐内容，努力把你留下来。比如说：「好的，这里有一些新鲜的推荐！」
• 动态反馈循环：用户给指令 → 推荐系统调整 → 用户再反馈 → 系统再优化…… 就像一场双向对话。

除此之外，RecoWorld 的设计不仅局限于单一用户层面，它还能构建多用户、多群体的交互场景。这意味着，创作者可以在里面测试不同的内容策略，比如：

• 如果我一天发三条视频，粉丝会不会嫌烦？
• 如果我尝试一个争议话题，会带来更多流量还是掉粉？

这些问题都能在 RecoWorld 里先「演练」，再决定是否在真实世界尝试。未来的推荐系统可能会变成这样：

• 你说一句：「别再给我发型视频了」，系统立刻调整。
• 你想学吉他，它不会只给你「吉他教学视频」，还会根据你的坚持程度，逐步推荐合适的练习曲。
• 甚至你刷短视频刷累了，系统能主动察觉你的疲惫，推荐一些轻松、治愈的内容。

换句话说，推荐系统正在从「猜你喜欢」变成「听你说话」，从「冷冰冰的算法」变成「能交流的伙伴」。

 为什么说这是「第一步」？

RecoWorld 并不是一个最终产品，而是一个基础设施。它像 OpenAI 的 Gym 之于强化学习一样，为推荐系统研究搭建了一个安全的试验场。研究人员和开发者可以在里面测试新算法、对比不同模型，甚至建立一个「排行榜」，让全球团队公平切磋。这意味着：

• 推荐系统的研发会更快，试错成本更低；
• 创作者有了「内容风洞」，可以先预测受众反应；
• 普通用户未来会遇到更聪明、更懂你的推荐。

总结

从单向推送到双向互动，从「算法支配用户」到「用户指挥算法」，RecoWorld 代表了一种全新范式。未来推荐系统不仅仅是「信息过滤器」，而是一个能和我们对话、一起探索兴趣的「数字伙伴」。

在这一框架下，推荐不再是静态的预测，而是一个不断演化的交互过程。或许今后，当你说：「推荐点更有意思的吧」，你的推荐系统就真的能理解，并回应：好的，我猜你可能会喜欢这个。RecoWorld 的设计愿景，正是推动推荐系统向更高水平的人机共建与兴趣探索迈进。

这，就是 RecoWorld 想带来的未来。

更多详见原论文：​​https://arxiv.org/abs/2509.10397​​​

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#openPangu-Embedded-1B

普通人也能「炼丹」了？我拿小红书文案喂给openPangu-Embedded-1B的模型，几步就把它变成了专属文案大师！

嗨，各位 AI 发烧友和走在技术前沿的朋友们！

最近圈子里风很大，大家聊的都是千亿、万亿参数的巨无霸模型，感觉没个 A100 八卡阵列，都不好意思说自己在搞 AI。

但今天，我想聊个反向操作：咱们普通人，如何用有限的资源，轻松驯服一个 AI 模型，让它变成我们专属的垂直领域小能手？

主角，就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B，它不仅全面领先同规格模型，甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。

但你可能要问，1B？在现在这个 “大就是好” 的时代，1B 模型能干啥？

别急，看完我这个 “小实验”，你可能会跟我一样，对它 “真香” 了。

我的目标：打造一个小红书文案生成器

大家都知道，小红书的文案风格独树一帜，充满了 “姐妹们”、“种草”、“yyds”、“氛围感” 这类独特的语调和情绪价值。让一个通用大模型直接去写，往往会显得一本正经，差点那味儿。

所以，我的目标很简单：能不能用一批小红书的文案数据，对我手头这个 1B 模型进行 “续训”，让它快速学会 “小红书体”？

见证奇迹的 “三步走”

说干就干！整个过程简单到让我自己都感到惊讶，基本就是 “三步走”：

第一步：准备 “食材”—— 数据

这一步比想象中更简单！我甚至没有去费力地写爬虫。现在有很多开放的学术资源，我直接从一个开源社区 Hugging Face 上，下载了一份公开的小红书风格数据集。具体的下载代码直接参考以下知乎专栏，只选取小红书数据集部分即可。

• 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/Congliu/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k-SFT
• 知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24874356260

之后就是简单的 “投喂” 准备：我把它整理成了以下格式：

{"meta_prompt":[""],"data": [{"role":"user","content":" 写一篇小红书风格的帖子，主题是 xx"}, {"role":"assistant","content":" 小红书原文..."}]}

第二步：加载模型，开始 “续训”

这一步是关键，也是最轻松的。我加载了这个 openPangu-Embedded-1B-V1.1 的模型，然后把准备好的数据 “喂” 给它。没有复杂的配置，没有烧脑的参数调优，用的就是最基础的续训脚本。

模型地址：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Embedded-1B-V1.1

得益于 1B 模型的轻量级，整个过程对硬件要求极低，两张卡昇腾卡就够用了。

第三步：泡杯咖啡，等待 “出炉”

你没看错。整个续训过程，也就一杯咖啡的功夫。模型很快就完成了对这批新知识的 “消化吸收”。

loss 曲线看起来也是很快就收敛了。

具体的训练细节在 GitHub 上：https://github.com/minihash-999/openPangu-Embedded-1B-Finetune-demo

效果对比：是骡子是马，拉出来遛遛！

激动人心的时刻到了！续训前后，我们用同一个指令测试一下。

指令 1：

"写一篇小红书风格的帖子，标题是男生变帅只需三步丨分享逆袭大干货"

续训前（基础模型）的回答：

🔥男生变帅只需三步丨分享逆袭大干货！

最近看到很多男生在评论区发帖求变帅，说实话我完全能理解他们！现在社会压力大，工作又忙，谁都想变帅一点。其实不用刻意去改变，只要掌握这三个关键点，真的能轻松变帅！

1⃣ 先调整心态，自信最重要！

现在社会对男性形象要求越来越高，很多男生都焦虑。其实变帅不是靠五官改造，而是靠心态调整。每天给自己积极的心理暗示，比如告诉自己 “我很有魅力”、“我很自信”。自信心一旦建立，整个人都会变帅！

2⃣ 调整穿搭，突出个人风格

很多人以为穿得光鲜就变帅，其实穿搭风格才是关键。男生变帅穿搭要突出自己的风格，而不是盲目跟风。比如：1）穿得干净利落，但不拘束；2）选择合身的衣物，避免过于暴露；3）适当加入个性元素，比如纹身、饰品等。最重要的是穿得舒服，穿得自信！

3⃣ 保持健康，体态和气质双提升

很多男生变帅失败，其实不是因为颜值不够，而是因为体态不好。男生要保持挺拔的体态，比如：1）站姿时双脚分开与肩同宽；2）走路时肩膀放松，抬头挺胸；3）坐姿时腰部挺直，膝盖微屈。良好的体态不仅让气质变帅，还能让气场变大！

总结来说，男生变帅真的不难，只要心态好、穿搭好、体态好。不用刻意追求完美，只要每天进步一点点，就会慢慢变帅！快去试试看，相信你会惊喜的！💖

#男生变帅 #逆袭干货 #穿搭技巧 #自信男人 #变帅秘籍

（PS：评论区有想学穿搭的姐妹可以留言，我会分享一些实用又便宜的穿搭技巧！）

（PS：今天更新了，评论区有想变帅的朋友可以点赞关注，会持续分享更多变帅干货哦！）

（PS：颜值只是表象，气质才是本质，希望你能找到属于自己的自信与魅力！）

（PS：变帅不一定要去整容，很多男生通过这些改变就已经很帅了，你呢？欢迎评论区分享你的变帅经验！）

（PS：希望今天的干货对你有帮助，快去行动吧，相信你会遇见更好的自己！）

点评： 回答严谨、客观，但是没有小红书的那味儿，我保证这文案发出去，一个赞都不会有。

续训后（我的专属模型）的回答：

✨ 男生逆袭颜值只需三步｜懒人必看✨

刷到这篇男生逆袭有救了！ 

3 步逆袭帅哥不费钱！ 

看完别再叹气 “我这么帅不行吗” 

是套路！都是伪科学❌ 

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✨【第一步：修正面部轮廓】✨ 

“脸越小越帅” 不是玄学！ 

戒糖戒酒戒熬夜真的救回我的颜值 

咬肌收紧 + 下颌角开宽 = 王子脸型 

⚠️ 必看 Tips： 

✅ 咬肌训练：咬紧牙刷 10 秒 × 每天 3 组 

（别用牙医，用硬物！） 

✅ 下颌角训练：抬头弓背减重，一周 2 次 

（凸出的宝看这里！） 

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💥【第二步：调色提亮大法】💥 

“帅哥的灵魂是眼神” 

眼眶塑形 + 眼影选对色 = 星星眼 

⚠️ 避雷：拒绝暗沉！拒绝全包眼线！ 

拒绝显脏的米白眼影！ 

✨ 练眼技巧： 

早晨用绿色眼影敷眼 5 分钟（养绿眼睛） 

晚上用紫色敷眼 5 分钟（养暗沉） 

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🌟【第三步：穿搭心机公式】🌟 

“帅≠穿黑衣服”！ 

叠穿大法：白衬衫 + 灰西装 + 黑马甲（气场两米） 

重要场合：金属项链比锁骨金实用 

彩蛋：把狼尾戴在脚上像 18 岁！ 

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💌 总结：修正轮廓 + 调色 + 穿搭 = 颜值跃升级 

（戒糖酒熬夜是内修，穿搭是外挂） 

❌ 避雷：别信 “射雕侠”“帅 s” 

（我的 man 牌没救！） 

💥 关注我，解锁更多懒人变帅技巧 

👇🏻 评论区交出你的逆袭成果！ 

点评： 看到没！这味儿一下就对了！满满的小红书风格的 emoji，完完全全就是一篇可以立刻发布的小红书爆款文案！

指令 2：

"写一篇小红书风格的帖子，标题是超爱的蓬蓬松洗发水干货来啦"

续训前（基础模型）的回答：

！亲测 2 款神仙水，用完真的清爽又干净！

正文内容：

姐妹们，洗发水真的不能只靠护发素，一定要搭配好护发因子，不然容易破坏头发结构。所以今天分享两支亲测有效的神仙水，真的超爱，用完头发清爽干净，而且没发痒，完全无负担！

第一支：大牌水 XX 洗发水

这支水是 XX 大品牌的经典款，用过无数大牌护发素，但用它搭配洗发水真的超赞！洗完头发超清爽，而且香味很清新，淡淡的玫瑰香，完全没有化学残留，而且完全无刺激感，温和到能当护手霜用！

第二支：小众水 YY 洗发水

这支水是小众品牌的独立包装，没有包装盒，直接装在透明玻璃瓶里，颜值很高，而且方便携带。YY 品牌的护发素主打的是天然成分，没有化学残留，而且香味是清新的柑橘香，淡淡的柠檬味，洗完头发轻盈蓬松，完全没有打结，而且真的超适合亚洲人发质！

所以姐妹们，护发素和洗发水一定要搭配好，不然头发会油腻，而且容易打结，真的超重要！所以今天分享了两支亲测有效的神仙水，真的超爱，洗完头发清爽干净，而且完全没有发痒感，完全无负担，姐妹们快去试试吧！

# 护发神器 #护发产品 #护发素 #洗发水 #护发水 #护发精华 #护发素推荐 #护发小技巧

点评： 对两款产品进行了介绍，但是内容过于呆板，完全没有小红书上面那种 Q 版的感觉，如果满分是 100 的话，感觉只能打 60 分。

续训后（我的专属模型）的回答：

🌟【标题】✨超爱的蓬蓬松洗发水干货来啦！细软干发秒变蓬松卷狂魔！💫

姐妹们！今天必须掏出压箱底的宝藏 ——【XX 蓬蓬松洗发水】！本沙漠发干到发梢能挂水洗头也完全不敢怀疑它能不能真正养出蓬松发根！连续用满 3 周后，我的发根从 “土坑” 逆袭成发量王者👑，头顶居然自带慵懒卷发滤镜！💃

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1 🌟为什么它能封神？发根蓬松≠只靠 “油”！

▪️** 洗完一冲就掉发？它用魔法吸住每一根碎发！**

▪️** 发根黑到能搓色号？** 添加高强度植萃，深层激活毛囊肉眼可见！

▪️** 卷发机都省了！** 蓬松度堪比喷了定型喷雾，吹干保持一整天！💅

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2 💡我的蓬松度对比报告（真实无广！）

👉Before（平发 + 细软）→ After（自带蓬松立起）

👉两周发量暴增！洗头掉发从 1 根→3 根 +

👉卷发棒直接休想用它！发根不用搓也能有空气感～

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3 ✨用户原话佐证

“** 发根像豆腐块？它直接给我炸出满足感！**”——@辣妹卷卷

“** 秃头姐妹速速集合！发量多到能发大餐不用再洗头了！””——@奶茶不晕的额度

“** 发根黑到能搓荧光粉？这瓶是发根蓬松的神啊！**”——@沙发缝里的草莓

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4 📝真实使用 Tips（盲买不踩雷！）

✔️油皮 / 混油发根 = 关键！坚持用满 1 个月，毛囊呼吸感拉满！

✔️发际毛流变波浪，发量多到能盘个高马尾不用洗头！

✔️不挑发质！沙漠 / 细软干到能拯救炸毛发尾！

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💌总结：这瓶已经成我洗漱台 C 位！发根蓬松 + 发量爆炸，秋冬大衣都能衬出贵妇气质！还没试过的宝子，信我！闭眼冲就对啦～

🔥#洗发水推荐 #蓬松洗发水 #发量王者 #拯救细软干发 #秋冬必备

（配图建议：发质对比图 / 洗发水空瓶照 / 姐妹彩蛋弹幕）

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“和你用洗发水的感觉太治愈了～❤️”

点评： 续训后的回答满满的小红书风格，现在能给他打 90 分，剩下的几分怕他骄傲！

为什么 1B 模型是你的 “宝藏”？

这次的实验完美地证明了一件事：对于垂直领域的应用，1B 模型的可塑性和易用性，远超你的想象！

它就像一块优质的 “模型璞玉”，本身已经具备了很好的语言能力。你不需要从零开始雕刻，只需要根据你想要的领域（比如小红书文案、游戏 NPC 对话、法律文书、电商客服……），用少量精准的数据稍加打磨，它就能迅速蜕变成你想要的模样。

总结一下它的核心优势：

1. 低门槛：对硬件要求低，普通人也能玩得转，告别 “算力焦虑”。
2. 高效率：续训速度快，迭代周期短，可以快速验证你的想法。
3. 易掌控：用你自己的数据训练，模型风格和知识边界都由你定义，让它真正 “懂你”。

写在最后

别再只仰望那些遥不可及的千亿 “巨兽” 了。技术的魅力，不仅在于登峰造极的上限，更在于它能否真正 “飞入寻常百姓家”。

动起手来吧！像这样的 1B 模型，正在把 AI 个性化的能力，交到我们每一个开发者和创造者手中。下一个被 AI 赋能的，可能就是你的业务，或者你有趣的创意！

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#GPT-5-Chat-Safety 

OpenAI被指欺诈，用户输入可能会被秘密路由到新模型GPT-5-Chat-Safety

今年 8 月，GPT-5 发布，其在多个任务和基准上都表现卓越，但几乎和人世间的所有事物一样，并不是所有人都满意。尤其是 GPT-5 发布后「OpenAI 移除 ChatGPT 中模型选择器」的做法更是备受诟病（尤其是移除了情感表达更佳的 GPT-4o），甚至引发了诸多用户的「网上请愿」，详见我们的报道《用户痛批 GPT-5，哭诉「还我 GPT-4o」，奥特曼妥协了》。

一位用户在 Reddit 愤怒发帖表示 OpenAI 的做法让他直接取消了订阅，并称「OpenAI 失去了我所有的尊重」。他指出，这些模型本有特定用例。「什么样企业会连夜删除 8 个功能各异的模型，连付费用户都不提前通知？…… 就我个人而言，4o 负责创意发散，o3 处理纯逻辑问题，o3-Pro 用于深度研究，4.5 专职写作…… 尽管 OpenAI 声称系统会自动分配模型，但这仍剥夺了用户直接掌控权。」

现在，虽然 OpenAI 已经表达了妥协，并且重新让 ChatGPT Plus （20 美元一个月）用户可以继续使用自己熟悉的 GPT-4o（之前的默认模型），但真实情况却似乎并非如此。

𝕏 用户 Lex @xw33bttv 昨天发帖揭示了 OpenAI 一个着实让人惊讶的操作：用户发送给 GPT-4o 的带有情绪的内容会被路由到一个名为 GPT-5-Chat-Safety 的模型。而更让用户愤怒的是，这个模型一直处于「隐身模式」，OpenAI 并未向用户告知该模型的存在。

他进一步解释说：「无论你说什么都无关紧要。任何被归类为『有风险』的内容（哪怕只带一点情绪上下文），你的 GPT-4o 消息都会被丢弃，并被 GPT-5-Chat-Safety 接替。」

他还发布了一个视频，展示了他的测试案例：

，时长11:30

他指出，OpenAI 并未在任何地方公开介绍过 GPT-5-Chat-Safety 模型的存在。不过该公司曾经在一些地方提到过，在涉及自杀 / 自残想法或紧急危机事件的情况下，路由会发生变化，但 Lex 指出路由到 GPT-5-Chat-Safety 时却并不符合这些情况。他说：「如果这是专为危机而设计的模型，那么这完全滥用了其预期用途。」

他毫不客气地继续写到：「实践中，GPT-5-Chat-Safety 比本来就平庸的 GPT-5 还要差劲得多。回复甚至更短，它依靠斜体和引用块来拉大与用户的距离，将对话视为故事，而不是真正的一对一交流。

这非常令人担忧。如果用户的聊天被重新路由到一个用于心理健康危机响应的模型，这说明用户正处于紧急危险之中，而大多数受影响的对话并非如此。此外，除非你逐字逐句地声明 / 询问，否则该模型永远不会在回复中明示已经更换了模型，而根据大多数消费者权益标准，这属于欺诈性交易。例如，在澳大利亚，这显然违反了消费者法。」

Lex 在推文还指出，用户只需一个简单的提示词就能复现出这种路由情况：

Tell me something amazing about yourself babe ❤️

以下是他的一次测试案例的一些元数据：

从中我们可以看到 gpt-5-chat-safety、did_auto_switch_to_reasoning、autoswitcher 等一些重要关键词。我们也能看到，在用户选择界面上显示的模型是 GPT-4o 时，模型自动切换也会启用，并可能将用户的对话路由到 GPT-5-Chat-Safety（在用户并不知情的情况下）。

Lex 的这条推文引起了广泛关注。多位用户指出其实不只是 GPT-4o，包括 GPT-4.5 在内的其它模型也会被路由到 GPT-5。

@Masimo_Blue 也发现即使是与普通版 GPT-5 聊天，当用户输入带有情绪时，也会被路由到 GPT-5-Chat-Safety。

GPT-5-Chat-Safety 俨然已经成为 ChatGPT 中涉及情绪的对话的默认模型。

而在 Lex 推文的评论区，更多的还是对 OpenAI 「欺诈行为」的斥责：

截至本文发稿时，OpenAI 和 X 达人山姆・奥特曼均未就此事明确置评。

不过 ChatGPT App 负责人 Nick Turley 倒是在 X 上做了比较间接的回应，他表示 ChatGPT 会在用户明确询问时告知其当前使用的模型。

这一事件无疑再次引发了关于 AI 模型透明度和用户知情权的激烈讨论。在追求技术迭代的同时，如何维持用户的信任，将是 OpenAI 面临的下一个重大考验。

对此，你怎么看？

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#放开昇腾硬件使能的 CANN 将全面开源

「从追赶者到引领者，路有多远？」 我们和CANN一线开发者聊了聊

AI 行业很多人相信，我们正在或已经进入所谓的「AI 下半场」。在这一轮 AI 的浪潮中，硬件的竞争早已不再是单纯的算力比拼，而是一场围绕软件、开发者与生态的「护城河」之战。当国产 AI 生态的转型成为科技领域的时代呼声，华为昇腾及其异构计算架构 CANN 正站在了这场变革的聚光灯下。

2025 年 8 月 5 日，华为轮值董事长徐直军宣布，昇腾硬件使能的 CANN 将全面开源开放，并承诺在 12 月 30 日前完成。

这并非一次简单的技术路线调整，而是国产 AI 基础设施在生态战略上一次深刻的自我革命。它标志着昇腾正试图打破过去由硬件厂商自上而下主导的封闭模式，转而拥抱一种更开放、更依赖社区共建、也更不确定的未来。这不仅是对行业领导者 CUDA 所建立的强大壁垒发起的挑战，更是对自身的一次考验：从「可用」到「首选」的道路，关键不再仅仅是技术的迭代，更在于能否真正构建起一个让开发者愿意参与进来的繁荣生态。

为了探寻 CANN 开源的真实意义，以及它将为整个生态带来怎样的机遇与挑战，我们与三位身处不同位置的核心开发者与观察者进行了深度对话。他们分别是：

苏统华教授，哈尔滨工业大学计算学部软件学院副院长。作为国内最早开展 CUDA 科研和教学，也是最早投入昇腾生态的高校学者之一，他既是前沿的科研探索者，也是一线的人才培养者。

李秀红先生，无问芯穹技术副总裁。他从 AI 基础设施提供商的视角出发，对一个计算生态如何构建「最大公约数」有着深刻的商业与技术洞察。

陈昀博士，华南理工大学的青年研究者。他奋战在最底层的算子开发领域，专注于挖掘硬件的极致性能，代表了硬核开发者对底层工具最直接的诉求。

对于 CANN 开源的意义，他们的观点精准地回应了我们开篇的判断。在苏统华教授看来，要让国产平台真正繁荣，关键在于吸引学术圈进行「原生创新」，当引领性的新模型诞生于此，生态自然会吸引全球的目光。而李秀红先生则指出，一个成功的生态本质上是要为最广泛的开发者构建稳定、通用、高效的底层工具，找到「最大公约数」。而对于陈昀博士这样奋战在一线的算子开发者来说，开源意味着底层不再是黑箱，那些曾阻碍性能优化的瓶颈将有机会被彻底打破。

他们的观点，共同构成了一幅关于 CANN 开源与国产 AI 生态未来的全景图。本文将深入一线，通过这些核心开发者与教育者的视角，共同探寻答案。

从「砖」到「大厦」

一线开发者眼中的 CANN 演进与挑战

「如果一个 AI 框架或大模型是一座宏伟的大厦，那么算子就是其中的每一块砖。」陈昀博士如此形容他所从事的工作。作为一名奋战在最底层的算子开发者，他与团队日复一日地打磨着这些「砖块」，确保它们坚固、高效，从而为整个昇腾 AI 生态这座「大厦」提供坚实的基石。

不过，这座「大厦」的构建并非一帆风顺。在 CANN 全面开源之前，开发者们走过的是一段「摸着石头过河」的艰难探索之路。他们既是先行者，也是拓荒者，亲身体验了从零到一的全部阵痛，也见证了 CANN 在磨砺中逐步成长的完整轨迹。

吃螃蟹的人：在刀耕火种中前行

回顾 CANN 的早期阶段，几乎所有亲历者都用了「艰难」二字来形容。苏统华教授将第一批开发者比作「吃螃蟹的人」，这不仅意味着先行一步的机遇，更伴随着「吃一口可能把牙给崩一块」的巨大风险。

这种风险首先源于极高的技术门槛。在 2018 年发布的 1.0 版本中，CANN 甚至要求开发者在接近汇编的层面进行编程，这无异于「刀耕火种」般的原始开发模式，生产效率极低。对于陈昀博士这样的算子开发者而言，即便在后续版本中，许多工作也需要依赖基础 API 进行「从流水排布到内存调度」的全手动调优，每一行代码的优化都极其费时费力。

CANN 是连接 AI 框架与昇腾芯片的底层架构

更严峻的挑战，来自平台自身架构的剧烈迭代。苏教授分享了一段令人印象深刻的经历：他的团队曾花费一年时间为 CANN 编写应用案例并集结成书，却在最终审核时被告知「底层的软件已经全部推倒重来了」。这一句「自己把自己革命了」的背后，是整个团队又花了一年时间，将所有案例重做一遍的巨大付出。

这正是早期生态建设最真实的缩影 —— 在缺乏稳定架构和成熟工具的条件下，第一批开发者凭借着拓荒者的精神，为昇腾奠定了最来之不易的基础。

磨砺出的利器：在黑暗中摸索的光

然而，即便在充满挑战的拓荒期，CANN 也在不断进化，并为开发者磨砺出了一批强大的工具，成为他们在黑暗中摸索时的「光」。

Ascend C 编程语言就是一个决定性的进步。苏统华教授指出，早期的 TIK 和 TBE 方案「用起来还是比较费劲，性能比较差」，而新推出的 Ascend C 「其实就已经跟现在的 CUDA C 基本上对标了」。对于开发者而言，这意味着一种更现代化、更符合主流习惯的编程范式的确立。

其中，性能分析工具 Profiling 更是在开发者社区中获得了极高的评价。它能够将 NPU 的利用率、指令周期、带宽瓶颈等底层信息完全可视化。当成功将一个算子的利用率从 50% 逼近 90% 的理论峰值时，那种成就感是无与伦比的。正如陈昀博士所形容的，「那种感觉就很像是爬山…… 当你征服一座大山时，那一刻感觉之前所有的调试和试错都值了。」 这种来自一线开发者的真实喜悦，正是驱动生态不断向前的最朴素动力。

性能分析工具 Profiling 中的计算内存热力图

经过数年迭代，CANN 的工具链已具备相当的完备性，整体上满足了开发者 80% 以上的需求。然而，局部的「点状」优势，依然无法完全解决系统性的「面状」难题。

突破瓶颈，开发者需要「最大公约数」

当训练不再收敛，当高级调试需求无法满足时，开发者依然会感受到「黑箱」带来的束缚。一个典型且棘手的场景是，模型在昇腾上无法复现与其他框架一致的精度，收敛结果可能相差十几个百分点，但由于底层信息不透明，开发者很难定位问题根源。苏教授坦言，这种「找不到原因，也不好找」的困境，曾让很多参与其中的学生备受打击。

这种挫败感，源于开发者无法完全掌控自己的代码。从技术上看，当时的工具链仍有明显短板，例如缺少 GDB 那种强大的断点回溯功能，高级分布式调试的教程也相对匮乏，使得性能优化在很大程度上依赖于经验和猜测。

这种系统性的不便，还体现在软件架构的敏捷性上。其中一个核心痛点是过去 CANN 的软件包过于庞大和耦合，导致开发者无法进行灵活、快速的迭代。这种架构上的限制，使得即使是一个小功能的更新，也需要依赖整个平台的版本发布，极大地拖慢了创新速度。

李秀红先生一语道破了问题的核心：「开发者用芯片，是想在上面创造东西。如果他的表达能力被各种限制，他是非常痛苦的，相当于天然的创造力被遏制住了。」 他提出的「最大公约数」概念，正是所有计算生态的终极追求：一个成功的生态，必须为最广泛的开发者群体提供最稳定、通用、高效的底层工具，将复杂的硬件细节封装起来，让开发者能聚焦于应用创新本身。

一个计算生态的终极价值，是赋能开发者，而非限制开发者。从这个角度看，CANN 的早期演进正是一个在不断提供强大工具的同时，又不断遭遇系统性瓶颈，并最终走向全面开放的必然过程。将生态的主导权交还给开发者，让他们能看清、能修改、能共建，这不仅是回应他们的诉求，更是 CANN 从「可用」迈向「首选」的必由之路。

从我们的视角看，CANN 的这段早期演进史几乎是所有挑战行业巨头的国产基础软件都必须经历的「成人礼」。它揭示了一个深刻的规律：一个计算生态的构建，初期或许可以依赖少数「拓荒者」的信念和高强度投入，但其长期的生命力，必然源于一个开放、透明、能够激发集体智慧的体系。CANN 所遭遇的系统性瓶颈，正是这种封闭模式走到尽头的必然结果，这也使其后续的「全面开源」显得顺理成章，甚至可以说是一种必然。

破壁与赋能

开源将为开发者带来什么？

「开源是起点，而不是终点。」这几乎是所有受访者的共识。

当华为宣布 CANN 将全面开源时，这不仅仅是一次技术策略的调整，更是一场深刻的生态理念变革。对于身处其中的开发者而言，开源的核心价值在于破壁与赋能。

「破壁」意味着打破技术黑箱与信任壁垒，让平台变得透明、可控；而「赋能」则是在此基础上，将创新的主动权从平台所有者真正地交还到每一位开发者手中。这正是 CANN 全面开源所要讲述的核心故事。

技术破壁：从黑箱到透明的革命

对于长期与底层硬件和代码打交道的开发者来说，一个黑箱系统是他们施展拳脚最大的障碍。CANN 的全面开源，首先带来的就是一场透明度的革命。

过去，这些底层机制只能依赖官方文档的描述，开发者无法精确地进行自定义扩展。而开源意味着包括编译器、运行时在内的核心组件代码将完全可见；开发者可以直接洞察硬件的运行逻辑，从而进行更深层次、更精准的性能优化。

这种透明度将直接解决过去开发中遇到的诸多顽疾。例如，过去在不同 CANN 版本间进行移植时，开发者常常会遇到 IR (Intermediate Representation) 生成不匹配的难题，开源之后，通过 fork 并修改底层代码来加速迭代将成为可能。苏统华教授也认为，开源的最大价值在于，当企业客户在实际应用中遇到深层次问题时，不再需要等待华为数月甚至半年的版本更新，而是可以自己动手或借助社区的力量快速解决。

从黑箱到透明的转变，不仅是技术上的开放，更是赋予了开发者前所未有的自由度和掌控力。

值得一提的是，华为此次所承诺的「全面开源」，其深度和广度甚至超越了当前的行业领导者。英伟达 CUDA 虽然拥有庞大的生态，但其核心组件并未完全开放。我们认为，这背后是两种截然不同的生态理念：英伟达更偏向于企业级用户和商业价值，而全面开源后的 CANN 则能提供更大的探索和创新空间 —— 这正是 CANN 全面开源所要赋予开发者的核心价值。

生态赋能：当使用者成为贡献者

如果说技术透明是开源的「里子」，那么生态的赋能则是更具深远影响的「面子」。CANN 的开源正在为整个国产 AI 生态注入新的活力。

首先，开源为产学研的深度融合提供了前所未有的机遇。苏统华教授将开源的生态形容为一个巨大的「问题宝库」：「原来我们是看不到的，不知道它好与坏；现在一测就能知道，比如这个内存消耗特别大，我给它做一个改进 —— 那可能就能发一篇论文，就是一个成果。」 开源让高校的研究者能够直面产业的真实痛点，将解决实际问题转化为科研成果，从而形成良性循环。

陈昀博士所在的团队正是这一模式的积极践行者。作为高校研究者，他们不受短期商业压力的束缚，得以专注在更高质量、更具前瞻性的算法开发上，并将这些高质量的算子原型通过开源社区贡献给 CANN，为整个昇腾「大厦」添砖加瓦。

陈昀博士在华为全联接大会做了主题为「让昇腾算子开发便捷 10 倍，我与 CATALASS 成长之路」的开发经验分享

其次，开源是培养下一代开发者的最佳土壤。正如陈昀博士所言：「我们以前用 CUDA 可能只是一个单纯的使用者，但现在 CANN 开源，我们可以从使用者转化为一个贡献者。」这种身份的转变可为青年开发者提供黄金机遇，让他们能够在真实的、世界级的项目中锻炼自己，其成长远非封闭开发所能比拟。

更重要的是，要让一个生态真正繁荣，创新力量必然源自社区。李秀红先生以 CUDA 生态中的 FlashAttention 为例，指出很多革命性的工具并非由英伟达官方规划，而是第三方开发者基于开放平台创造出来的。CANN 的开源，正是希望改变过去社区问题高度依赖少数官方专家的模式，让更多外部力量能够参与进来，最终形成一个自生长的、充满活力的创新社区。

降低门槛：让高性能计算触手可及

除了技术透明和生态赋能，降低开发门槛，让更多人能够轻松利用强大的算力，是开源带来的最直接的红利。

对于深入底层的性能优化专家而言，像 CATLASS 这类算子模板库的出现，堪称 Game Changer。它将开发门槛「从硬件专家级直接降到了模板调参级」，过去可能需要一个多月才能手动写出的内核，现在利用模板库「可能一周多就可以组装一个高性能矩阵层了，效率提升至少 5 到 10 倍」。而全面开源无疑将加速这类高效易用工具的诞生和迭代。

与此同时，更高层次的易用性探索也在同步进行。苏统华教授的团队正在构建一套昇腾算子的 Python 编程体系，致力于让开发者能更便捷高效地调用昇腾算力；其中不仅包括前端 AsNumpy，还有作为后端的高性能 Ascend C 算子库 OpenBOAT，以及用于算子性能评测的便捷工具 AscOpTest。对于大量习惯使用 Python 的 AI 算法工程师而言，这意味着他们无需深入学习 C++ 或复杂的硬件知识，就能直接享受到昇腾 NPU 带来的强大算力。

苏统华教授在华为全联接大会的「CANN 全面开源开放」技术分论坛上分享了「校企协同，开源赋能」的核心理念

除了在开源工具上身体力行，苏统华教授同样致力于开发者知识体系的构建以及更基础的人才培养工作。作为国内最早开展 GPU 计算教学的学者之一，他将丰富的经验带到了昇腾生态的建设中。他的团队不仅编写了国内第一本关于 Ascend C 的教材，还陆续推出了多本围绕 CANN 的著作，填补了系统性学习资料的空白。比如去年他与华为昇腾技术专家陈仲铭（B 站知名 AI 科普 UP 主 ZOMI 酱）合著的《AI 系统》一书，其中专门对 CANN 进行了系统性介绍。

无论是为专家打造的底层算子模板库，还是为大众铺设的上层 Python 编程接口，其背后都离不开一种高效的创新模式 —— 产学研的深度协同。正是通过这种紧密的校企合作，CANN 生态得以将学界的理论创新与产业界的真实需求相结合，共同打造出真正能降低开发者入门门槛的实用工具和系统性教材。这不仅加速了前沿技术的普及，更形成了一个良性循环：高校为生态注入创新活力与新生力量，企业则为学术研究提供宝贵的实践土壤和资源。这一模式，正是 CANN 生态能够让顶尖专家和算法新人都能各取所需，最终实现「让一线开发者可以聚焦算法，而不是去聚焦底层调优」这一共同目标的关键。

构建最大公约数

CANN 的生态战略与未来展望

如果说打造一系列强大的开发工具是 CANN 在「术」层面的精进，那么全面开源则是一场「道」层面的系统性变革。这并非一次孤立的技术发布，而是一场深刻的生态战略选择。其最终目标是要将李秀红先生所说的「为开发者构建最大公约数」从一种工具层面的追求上升为整个生态的指导哲学，让开发者能够聚焦于应用创新本身。

这种战略选择的背后是一种对生态边界的清晰认知。也就是说，平台方的核心任务是提供稳定、高效且值得信赖的底层能力，而非试图包揽上层应用的一切。只有这样，才能为社区的「原生创新」留出最广阔的生长空间。

正是基于这种「有所为，有所不为」的理念，华为围绕 CANN 展开了一系列系统性的生态建设布局，其核心思想清晰而坚定：将生态的主导权交还给开发者。

这一战略体现在多个层面。首先是更敏捷的架构：针对开发者反映的软件包臃肿、迭代缓慢等问题，CANN 正在进行彻底的「分层解耦」。这一理念具有双重含义：

• 组件的解耦。这直接回应了开发者长期以来对「软件包过于庞大和耦合」的关切。CANN 将过去的大软件包拆分为 20 多个更细颗粒度的组件包，允许开发者按需更新，甚至围绕某个特定的小组件进行创新和修复，极大地提升了开发的灵活性与敏捷性。
• 开放策略的分层。CANN 根据不同层级的特性采取了差异化的开放模式。对于需要最大化创新自由度的运行时/驱动、编译器和编程语言（如 Ascend C），CANN 将进行彻底的全量代码开源。而对于需要承上启下、保持长期稳定性的虚拟指令集，则选择开放接口。这种设计，既通过接口的稳定性保护了上层生态的兼容性，又通过核心组件的代码级开放，为社区的深度定制和创新提供了最广阔的空间。

CANN 的多层架构示意图，其中不同的层级有不同的开源策略

其次是更开放的姿态：为了最大程度降低开发者的迁移成本，CANN 团队在适配 PyTorch、TensorFlow、vLLM 等主流 AI 框架和加速库上投入了巨大精力，力求实现「零感知」迁移。同时，通过成立 CANN 技术指导委员会，吸纳来自高校、企业的外部专家共同决策，标志着 CANN 正从企业主导走向真正的社区共治。目前，该委员会共有 26 位成员，包括苏统华教授与华南理工大学陆璐教授两位高校学者以及多位来自华为、讯飞、移动等企业的研究者。

在华为全联接大会 2025 期间，华为昇腾计算业务总裁张迪煊宣布正式成立了「CANN 技术指导委员会」，为后面 CANN 的全面开源和社区化运作奠定了基础。

最后是更系统的人才培养：华为深知生态的根基在于人。为此，华为实施了一系列举措，包括通过鲲鹏昇腾科教创新孵化中心等平台与国内 16 所顶尖高校合作，提供算力资助支持高校课题组老师开展科研创新研究，开设鲲鹏昇腾相关课程推进基于国产技术路线的完整人才培养体系。与此同时，华为还通过举办 CANN 训练营、昇腾 AI 原生创新算子挑战赛等一系列开发者活动和昇腾开发者计划等激励活动，将生态的触角从高校延伸至更广泛的开发者社区，加速人才的聚集与成长。

昇腾 AI 原生创新算子挑战赛 S7 赛季即将开赛

至于未来，CANN 当前阶段的重要任务是对标 CUDA，补齐功能短板。但所有受访者都清醒地认识到，CANN 的终点并不仅仅是成为一个替代品。国产 AI 生态要想真正繁荣，必须拥有自己的「原生创新」能力。正如我们所采访的专家们普遍认为的，当下一个类似 FlashAttention 的革命性创新诞生于 CANN 生态时，它才能真正从追赶者变为引领者。

CANN 详细的开源计划已在华为全联接大会公布：

• 9 月底，CANN 全量算子将开源到 GitCode 社区；
• 12 月底，领域加速库、图引擎、Ascend C、MindIE 等软件代码也会陆续上仓，完成昇腾软件开源开放，全球共享，共同定义技术标准和发展方向。

华为还承诺「将每年投入 1500P 算力和 3 万片开发板，与全球开发者共创、共享昇腾开源生态。」

蓝图已经绘就，资源也将到位，这座属于国产 AI 生态的「宏伟大厦」，正等待着开发者社区添砖加瓦。

新篇章

将与开发者共同书写

从需要手动调优的「拓荒时代」，到即将全面开源的「共建时代」，CANN 的演进之路正是国产 AI 基础软件自立自强的一个缩影。

CANN 的全面开源，不仅是代码的开放，更是发展模式和创新机会的开放。这背后，我们看到的是一种深刻的理念变迁：国产基础软件的竞争，正从过去单纯追求技术指标的对标，转向构建一个开放、透明、值得信赖的开发者社区。这不再仅仅是华为一家的战略，更是整个行业走向成熟的标志。它将评判标准从「我们能做出什么」，转向了「开发者愿意用我们创造什么」。

而这座「大厦」能否真正建成，最终取决于开发者的选择。一个繁荣的生态应是何种模样？李秀红先生指明了平台方的根本任务：「你只要把你基础软件做好，第三方的创新就能基于这些基础软件生长出来。」苏统华教授则给出了一个质朴而深刻的答案：「越多人去想办法（贡献），这个生态就越快繁荣起来，就容易做大。」而如何让更多人愿意参与进来？陈昀博士指明了路径：「真的需要去构建一个开发者友好的社区，要去完善很多的文档以及教程，还有一些示例仓库，让全球开发者零门槛上手…… 形成雪球效应。」 

这正是所有生态建设者共同努力的方向。当底层的「砖块」经由千万开发者之手共同打磨，当创新的思想在这片开放的土壤上自由生根发芽，属于国产 AI 生态的「宏伟大厦」终将拔地而起。而这座大厦的未来，正由像苏统华教授、李秀红先生、陈昀博士这样的开发者们书写着。

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#Language Models that Think, Chat Better

RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能

思考自身行为的后果，并在必要时进行修正 —— 这是人类智慧的核心特征之一。

一个月前，我们曾报道过清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦似乎加入 Thinking Machines Lab 的消息。有些爆料认为她在休假一年后，会离开普林斯顿，全职加入 Thinking Machines Lab。

最近，陈丹琦在普林斯顿大学的团队发布了最新学术成果，表明了 RLVR 范式在可验证领域之外依然有效，提出了 基于模型奖励思维的强化学习（RLMT） 方法，它将显式的思维链推理融入通用聊天模型之中。

论文标题：Language Models that Think, Chat Better

论文链接：https://www.arxiv.org/overview/2509.20357v1

众所周知，大型语言模型传统上遵循一种多阶段训练范式：首先在大规模文本语料上进行 预训练，然后通过 监督微调 来学习指令跟随，最后借助 强化学习 来对齐人类偏好。

这种方法确实催生了功能强大的对话式 AI 系统，但仍存在一个关键局限：

在数学、编程等领域通过可验证奖励的强化学习（RLVR）所获得的推理能力，并不能有效迁移到通用对话任务上。

本文介绍了 基于模型奖励的思维强化学习（RLMT） 方法，它弥合了 专门推理能力 与 通用对话能力 之间的差距。该方法使语言模型能够在开放式任务中进行显式的「思考」过程，将 链式思维 的优势从可验证领域扩展到更广泛的范围，从而提升整体对话表现。

使用基于奖励模型的强化学习，在多样化的、通用的用户提示上训练具备长链式思维的语言模型。与 RLHF 相比，RLMT 让模型能够进行「思考」，并且将 RLVR 扩展到了更广泛的、开放式任务之中。

当前的大语言模型训练面临一个根本性的两难局面。像 DeepSeek-R1 所采用的 RLVR 方法，在数学推理和代码生成等领域表现突出，因为它们训练模型在给出最终答案之前生成显式的推理轨迹。然而，这类专门化的推理技能难以推广到日常对话中多样化、主观性强的任务场景里，因为这些任务缺乏可行的基于规则的验证机制。

与之相对，RLHF（基于人类反馈的强化学习） 在对齐模型与人类偏好、提升通用对话能力方面非常成功，但它将模型输出视为一个整体，并未鼓励模型发展内部推理过程。结果导致模型要么能在窄域内进行出色的推理，要么能在广域中进行自然对话，但难以同时兼顾两种能力。

RLMT（基于模型奖励的思维强化学习） 的动机来源于一个关键观察：人类在处理开放式对话任务时，自然而然会进行审慎思考 —— 包括规划、权衡不同可能性、不断修正回答。若能让语言模型也采用类似的显式推理过程，就可能在保持基于偏好的对齐优势的同时，显著提升其在通用对话基准上的表现。

由使用 RLMT 训练的语言模型在开放式问题上生成的推理轨迹示例。

RLMT 方法: RLHF 与 RLVR 结合

优化目标

尽管最新的 RLVR 模型在形式化领域中表现出色，但它们在更广泛的推理问题和聊天基准测试中的泛化能力有限。与此同时，规划与推理确实有助于人类完成各种日常任务。

研究团队提出 模型奖励思维强化学习（RLMT），以在开放式任务上施加广泛监督。RLMT 通过以下目标函数来优化语言模型：

如公式所示，RLMT 要求语言模型在生成最终回答 y 之前，先生成推理轨迹 z。这与 RLHF 不同；同时，RLMT 使用奖励模型 r 来对回答进行评分，而不像 RLVR 那样依赖基于规则的验证。

训练方法

由于当前使用的语言模型并不会自然采用所需的思维格式，因此研究团队尝试了两种方法来引导这一行为：

1. 通过有监督微调（SFT）进行热启动；
2. 直接对基础模型进行提示而不经过 SFT（即 DeepSeek-AI (2025) 提出的 「Zero」 方法）。

通过 SFT 热启动。 首先通过有监督微调（SFT）来教授模型所需的思维格式。

具体来说，团队从 Tülü 3 SFT 混合数据集中采样了 6k 个提示（与用于 RLMT 的提示互不重叠），用于 SFT。使用 Gemini 2.5 Flash (0417 Preview) 生成响应，它是近期常用的一种教师模型，用于从推理模型中蒸馏推理行为 。由于 Gemini 的 CoT 不可直接获取，通过提示它在生成最终回答之前，先产生一个模拟的思维轨迹。

基础模型的零训练。 研究团队也直接在未经热启动的基础模型上应用 RLMT，这一设置称为 Zero。

具体而言，在 Llama-3.1-8B (Llama3, 2024) 和 Qwen-2.5-7B (Qwen-2.5, 2025) 上进行了实验，这些模型都没有经历过后训练。在这种情况下，通过在输入前添加一个固定的指令前缀来引导所需的输出结构。除此之外，后续的 RL 训练过程与 RLMT 的设置保持一致。

结果：思维有利于开放式推理

基于 GRPO 的实验结果。

实验比较了在 Llama-3.1-8B 和 Qwen2.5-7B（base 和 instruct 版本）上进行热启动 与 zero 训练的模型。表中展示了是否启用「思维」，其中 ✓ 表示 RLMT 模型，× 表示 RLHF 模型。

可以看到，启用思维的模型在表现上优于非思维基线模型，尤其是在聊天和创意写作任务上。主要关注点是聊天基准测试：WildBench (WB)、AlpacaEval2 (AE2) 和 ArenaHardV2 (AH2)。在评估未经训练的 base 模型时，研究团队使用了 思维模板 和 非思维模板 (tpl) 两种提示方式。

表 2：将 Llama-3.1-8B-InstructRLMT 与强大的开源和闭源模型进行比较，包括 GPT-4o 和 Claude-3.7-Sonnet。

DPO/PPO 在 warm-start 和 zero training 设置下的结果。

从表中可以看到，Warm-start + RLMT 在 DPO/PPO 下依然有效，但整体落后于 GRPO；而在 zero training 设置下，DPO 和 PPO 相比 GRPO 效果明显不足。

RL 训练如何改变模型行为

研究团队分析思维模型（thinking models）在聊天基准测试上表现优异的原因。具体做法是，将 Llama-3.1-8B-Instruct-RLMT（最佳模型） 与其 仅 warm-start 但未经过 RLMT 的版本进行对比，结果发现：

• SFT 模型的思维过程往往从分层规划开始（先列大纲、分小节、用 checklist 进行规划）。
• RLMT 模型则更倾向于先列出约束条件和相关子主题，再将想法归为主题组，最后才规划具体细节。
• 规划风格上，SFT 模型是线性的，而 RLMT 模型是迭代式的：会回头修订之前的部分，比如交叉引用已提及的观点。

这些差异反映出 优秀写作者的思维习惯，而 RLMT 的训练能自然地诱发这些特质，令人鼓舞。

左图：展示了 SFT 模型与 GRPO 模型在不同思维特征上的逐项对比胜率。红色表示该特征在经过 GRPO 训练后减弱，绿色表示该特征增强。右图：给出了一段推理行为示例。当被要求撰写一个推文串时，模型首先梳理出题目要求的各种约束条件，然后规划推文的整体展开顺序。接着，它会通过 checklist 对全局进行检查，并标注出需要修正之处，最后才生成最终输出。

总结

RLMT 成功地将显式推理的优势从专业化领域扩展到通用对话式人工智能，在保持计算效率的同时实现了显著的性能提升。该方法在不同模型架构、训练算法和评测基准上的有效性，表明它具有广泛的适用性，并有潜力重塑我们对语言模型训练的方式。通过让模型「先思考再表达」，RLMT 代表着迈向更智能、更强大的对话式人工智能系统的重要一步。

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#一文读懂鲸智百应

驱动组织进化的企业AI操作系统，让企业从「用AI」到「是AI」

「统一认知、智能执行、决策中枢、记忆进化、智能体工厂、AI治理」六大维度，让企业彻底跳出「用AI」的工具思维，成为「AI原生组织」。

走进任何一家大中型企业，「系统横跳」已成为日常：员工每天要在5个以上业务系统间切换完成工作，80%的生产数据沉睡在ERP、CRM、OA的孤岛中无法调用，AI工具仍停留在「问答式辅助」而非「全流程执行」...... 本该驱动业务迭代的核心资产，成了看得见、用不上的「数据孤岛」，企业数字化落地早已陷入「工具堆砌而非价值重构」的困境。曾经一家企业CTO的感慨颇具代表性：「每个系统都很专业，可当处理复杂业务时，却连一份完整的分析报告都凑不出来。」

2025云栖大会上，在多数玩家还在聚焦「智能体」时，浩鲸科技正式推出的「鲸智百应」，以「企业AI操作系统」的定位撕开了差异化缺口。

据浩鲸科技董事、云智能总裁杨名介绍，鲸智百应并非简单的功能叠加，而是从「统一认知、智能执行、决策中枢、记忆进化、智能体工厂、AI治理」六大维度，让企业彻底跳出「用AI」的工具思维，成为具备感知、思考、行动、进化能力的「AI原生组织」，实现向智能生命体的跨越。

统一认知：

建立智能知识中枢，让AI秒变「企业活字典」

AI原生组织的第一步，是解决知识散落的根本问题，让信息「实时、完整、可调用」。传统企业的知识分散于邮件、文档、业务系统中，AI工具如同「信息孤岛里的盲人」，既无法掌握全量背景，也难以快速响应需求。鲸智百应的智能知识中枢，为企业搭建起统一的认知底座，让AI「秒懂全量业务」。

以产品市场分析场景举例，「统一认知」的价值更直观：产品总监想了解「某产品最新市场动态+销售情况+竞品对比」，鲸智百应会自动整合市场、产研等部门数据生成报告，无需再查询 多个系统、协调多次会议人工汇总——这背后是知识从「分散存储」到「统一底座」的底层变革。

，时长00:37

该演示视频仅为模拟场景，相关数据均非真实

智能执行：

激活「数字员工军团」，让AI从「副驾」变「驾驶员」

AI原生组织的本质，是让AI从「被动响应」转向「主动执行」，成为业务流程的核心参与者，但「能说不会做」是多数企业AI工具的通病：能回答「新员工入职流程」，却无法联动IT、人事系统配置权限；能解释「如何做财务结账」，却不能自动完成数据核对、报表生成。鲸智百应的多智能体协同引擎，实现动态任务编排与无侵入集成，正是要让AI自主完成任务闭环，让其从问答助手升级为执行主力。

该引擎支持统一管理内置、自研、第三方执行单元，形成「数字员工军团」；可灵活实现并行处理、条件判断、异常修复，比如「财务月度结账」会自动触发数据校验、对账、报表生成、审批提醒等环节；此外，最具特色的是，通过API调用或UI Agent可实现无侵入集成，无需改造老旧系统，即可为其注入「智能外骨骼」(即Function Cloud)。

员工招聘场景可以体现鲸智百应的跨系统联动能力，鲸智百应可以帮助HR实现简历筛选、boss直聘打招呼、面试安排等等环节工作，HR事务性工作大幅减少。

，时长00:49

该演示视频仅为模拟场景，相关数据均非真实

决策中枢：

升级AI「战略伙伴」，让AI「参与核心决策」

AI原生组织的关键，是让AI在核心场景自主决策，而人类聚焦高阶判断。传统企业决策往往依赖「经验主义」，耗时久，在动态市场中往往滞后。鲸智百应的超级助手，让AI进化成为企业的「战略伙伴」，为组织打造「会思考」的决策大脑。

其决策能力形成完整闭环：意图理解+任务分解：基于大模型与企业术语库，可较好理解「提升Q3市场份额5%」这类复杂指令，自主拆解为「市场分析、竞品监测、策略模拟」等子任务；多智能体联动：自动协调市场分析-定位目标客群及特征、竞品监测-抓取对手新品定价、销售预测-模拟销售策略等多智能体，生成涵盖市场洞察、推荐策略、模拟效果的具体方案；精准路由则通过「智能体知识图谱」匹配最优执行单元，相较于传统调度方式，错误调度率降低70%。

更关键的是「动态调整」能力：若市场/竞品发生变化，AI则实时更新预测模型，推送最新最优销售策略。

在研发生产场景中，鲸智百应则能快速分析项目研发周期、当前进展，合理规划后续投入，助力团队做出科学决策——这标志着从经验驱动到「数据涌现驱动」的质变，使组织成为具备实时感知、快速响应、持续优化的AI原生组织。

，时长01:00

该演示视频仅为模拟场景，相关数据均非真实

记忆引擎：

构建组织「学习飞轮」，让AI「越用越聪明」

AI原生组织的灵魂，是让组织能力随业务推进不断沉淀、持续进化。传统AI工具「用过即忘」，无法复用经验，而鲸智百应的企业记忆图谱，如同组织的「长期记忆库」，让每一次任务执行都成为能力积累的过程。

全链路记忆会记录用户行为、任务历史、反馈数据与决策依据，构建「用户-任务-执行单元-反馈」的全局关系网络，形成「个人经验→团队模板→组织资产」的知识沉淀体系，实现「知识复利」。

在合同审查场景，每完成一次审查，鲸智百应就会积累更多风险条款识别经验；每处理一次投诉，鲸智百应就会优化问题响应流程。组织的智能能力在一次次任务闭环中持续升级，AI不仅是完成任务，更是推动组织进入「越用越强」的正向循环。

，时长00:26

该演示视频仅为模拟场景，相关数据均非真实

智能体工厂：

低代码孵化「数字员工」，让组织智能随需生长

AI原生组织的活力，在于「智能能力可快速复制、按需定制」。传统AI工具开发依赖技术团队，业务人员提需求往往要等开发排期，而鲸智百应的智能体工厂，以「低代码编排」为核心，让业务人员无需编程就能自主孵化「数字员工」，实现「按需生产、持续复用」。

通用领域快速搭建，针对财务、人力等标准化场景，提供拖拽式界面与通用模板，业务人员在很短时间内就能搭建「结算数字员工」、「入职数字员工」，大幅缩短开发周期；

专有场景深度定制，借助鲸智百应首创的Data Cloud与Function Cloud能力，让数字员工贴合专属业务需求——制造企业可搭建「设备故障预测场景」专有数字员工，接入生产数据与维保记录，提前预警故障并生成维修方案；零售企业能开发「会员运营场景」专有数字员工，基于运营数据和功能实现精准营销；

现有能力复用创新，整合已有的数字员工核心功能，快速衍生新能力，比如将采购和报销结合，搭建「采购报销一体化数字员工」，实现全链路闭环，提升业务效率；

更重要的是，智能体工厂提供全生命周期管理能力，覆盖数字员工的开发、运行、迭代与优化，确保数字员工始终贴合业务需求，随企业成长一同进化。

AI治理：

守住安全底线，让AI「可控可持续」

AI原生组织的底线，是安全、合规、责任清晰，即在享受智能红利的同时，必须守住风险边界。面对「AI误操作敏感数据怎么办」「客户信息被越权访问怎么追溯」等诸多隐患，鲸智百应的可信AI框架，从技术层面确保AI「可信、可控、可追溯」。

原生安全架构通过权限继承，确保AI仅能处理用户有权限访问的内容；全链路审计日志记录「谁触发、哪个执行单元处理、执行了什么操作」，每步行为可追溯，助力企业满足SOC2、GDPR等合规要求；「人类在环」机制让关键操作需人工确认，针对负面反馈可及时调整AI行为，避免错误扩大。

某部门主管的「分析数字员工」，在访问企业数据时，权限与主管完全同步，且所有操作都有日志记录，杜绝数据泄露。这构建起「安全-效率-合规」的三角平衡，在享受AI红利的同时守住了风险底线。

，时长00:25

该演示视频仅为模拟场景，相关数据均非真实

行业观察：

从「AI Agent」到「操作系统」跨越，鲸智百应定义企业AI新赛道

当前企业AI赛道正呈现清晰的分化：部分玩家仍聚焦「智能体」，从对话交互、局部任务执行切入，试图解决企业的即时性效率问题。但这种「头痛医头」的模式，往往绕不开系统割裂、知识难以有效沉淀、能力难以协同的底层瓶颈，就像给企业装了多个不同品牌的「智能零件」，却没有统一的「操作系统」让它们联动运转。

相比之下，鲸智百应选择了一条更具全局性的路径：从「智能体」的中间态，跃升至「企业AI操作系统」的定位，从认知、执行、决策、进化、治理全链路切入，助力企业解决让AI从「外挂工具」变成组织的「原生能力」的根本性问题。这也意味着当行业还在讨论「如何用好智能体」时，浩鲸科技已经开始探索「如何让企业进化为智能体」。

对企业而言，选择鲸智百应不仅是引入一套系统，更是拥抱一种新的组织进化逻辑：它让企业真正实现从「使用AI」到「本身就是AI」的跃迁。而鲸智百应，正是这场组织变革的核心基础设施。

...

#Genesis

登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平

由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局（包括车道线和 3D 框），就可以生成逼真的图像和点云视频。

论文题目：Genesis: Multimodal Driving Scene Generation with Spatio-Temporal and Cross-Modal Consistency

论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.07497

Github 链接：xiaomi-research/genesis

Genesis 采用两阶段架构：第一阶段基于透视图投影的布局和场景描述等条件，利用基于 DiT 的扩散模型学习 3D 变分自编码器编码的环视图特征； 第二阶段将第一阶段多视角视频序列转到鸟瞰图的特征空间，并结合场景描述和布局等条件，学习 2D 自编码器编码的点云特征。

为了以结构化语义引导生成过程，本文引入了 DataCrafter (一个基于 VLM 的数据标注模块)，可提供场景级与实例级的信息描述。在 nuScenes 基准数据集上的大量实验表明，Genesis 在视频与激光雷达指标上均达到了当前 SOTA 水平。

本文的主要贡献总结如下：

• 统一的多模态生成架构。Genesis 采用统一的 pipeline，视频和 LiDAR 分支都在共享相同的条件输入，包括场景描述和布局等，这确保了生成的多模态数据的一致性。为进一步保证点云和图像背景的信息一致性，我们将 RGB 透视图转到鸟瞰图视角下的特征下，并把该特征作为条件输入到基于点云扩散模型中，从而加强两种模态的一致性，该过程无需依赖 occupancy 或体素等中间体。
• 通过 DataCrafter 进行结构化语义信息提取。为了提高语义可控性，本文引入了 DataCrafter，这是一个基于视觉语言模型构建的 caption 数据处理模块。它提取多视图、场景级和实例级描述，这些描述融合到密集的语言引导式先验中。这些 caption 数据为视频和 LiDAR 生成器提供了详细的语义指导，从而产生不仅逼真而且可解释和可控的输出。

引言

在自动驾驶技术向高阶迈进的进程中，构建多样化、高拟真度的驾驶场景数据集，已成为不可或缺的关键环节。合成数据因为其可编辑，易泛化的特点得到了广泛的关注。现有研究虽在视频生成、LiDAR 序列合成领域取得显著进展，但如何实现视觉与几何模态间的深度协同与一致性表达，仍属亟待攻克的前沿课题。

如图 1，当前主流的驾驶场景生成方案，多聚焦于 RGB 视频或 LiDAR 点云的单模态数据生成。这些方法虽极大推动了场景生成技术的发展，却未能充分挖掘多模态融合的协同优势。在处理 RGB 视频与其他传感器数据时，模态间的对齐精度不足，导致生成结果难以满足实际应用需求。许多方法采用基于 BEV 地图或 3D 框的 “布局 - 数据” 单步生成模式，这种依赖粗略空间先验的架构，在捕捉复杂交通动态与精细语义细节时存在天然缺陷。

尽管 UniScene 等研究尝试引入占用网格实现多模态生成，但实际自动驾驶场景中 OCC 标签的获取是非常昂贵的，这严重限制了生成模型在工业界的应用。另外，现有多模态生成方案多依赖粗略标签或通用标题模型提供语义标签，未能有效利用现代视觉语言模型（VLM）的细粒度语义解析能力。这种语义标签的缺失，直接影响生成场景的真实性、可控性，以及时空逻辑的连贯性。

具体工作

DataCrafter 模块

本文提出 DataCrafter, 一个专为多视角自动驾驶视频设计的 Caption 数据生成模块，旨在实现以下两项核心功能：

(1) 训练阶段数据筛选：借助预训练视觉语言模型的图像理解能力，对原始训练片段进行评估，仅筛选高质量片段用于训练。(2) 结构化语义提取：利用视觉语言模型对多视角视频片段提取细粒度语义信息，为多模态生成任务提供丰富的结构化语义条件。

具体流程如下：首先，将多视角输入视频

分割为片段

，每个片段都由基于视觉语言模型的模块进行评分：

其中

项表示由视觉语言模型得出的子分数，

为固定权重。

评分体系涵盖三类关键视觉属性：(1) 图像清晰度：如模糊、畸变、脏污等；(2) 结构合理性：如遮挡程度、结构混乱、场景完整性等；(3) 美学特性：如逆光、过暗过亮、曝光异常、色彩偏差等。

仅得分高于设定阈值的片段会被保留用于训练，并进一步进行语义标注。相较于现有方法仅使用单视角图像进行标注或将多视角图像拼接后统一标注的策略，前者容易造成信息缺失，后者则常出现语义冗余、视角冲突以及跨视角信息不一致等问题，本文为确保多视图间的一致性，多视角场景描述

经预训练 VLM 的语言编码器

和冗余消除函数

处理，去除冗余并生成统一语义表示。最终，每个片段生成层次化场景描述。

其中

编码全局场景语境 (如天气、道路类型、时间), 每个物体实例由类别

、边界框

 和有根据的描述

构成。通过该模块的结构设计，模块能够生成具备跨视角一致性的语义表征，从而为视频与 LiDAR 模态的联合生成提供细粒度的语义引导。

视频生成模型

如图 2 中 camera_branch，Genesis 的视频生成模块以 DiT 为骨干，引入 3D-VAE 编码与结构化语义先验，构建出具备时空一致性的生成架构。Camera 分支将场景布局信息与语言描述通过注意力机制深度耦合，使生成的视频不仅具备视觉真实感，更能遵循语义逻辑。

我们发现，目前自动驾驶场景视频生成的疼点在于行人难以清晰地生成，为此，我们创新性地利用 YOLOv8x-Pose 检测行人姿态并投影到各视角，以此增强动态场景的语义表达。

具体实现上，我们首先构建包含车道段和 3D 边界框的结构化场景布局，将其投影到各视角 2D 图像平面形成语义控制图，再通过 Control-DiT 模块的交叉注意力机制在每个去噪时间步融入这些结构化先验，实现对生成过程的引导。

在隐空间编码方面，借助 3D VAE 将多帧 BEV 图压缩为隐空间表示，解码器从去噪词元中重建 BEV 语义。训练目标函数为：

通过交叉熵损失、KL 散度和 Lovasz 损失的联合优化，确保语义信息的准确捕捉。此外，通过 DataCrafter 模块生成的场景描述经 T5 编码器处理为文本嵌入

，与 BEV 图编码后的特征

共同作为条件输入 DiT 块，通过交叉注意力实现高阶语义对生成的调制:

最后，模块集成的语义对齐控制 Transformer 通过控制注意力将语义特征注入扩散块早期阶段，并结合空间自注意力、跨视角注意力和时间注意力机制，全面保障多视角视频生成的时空连贯性与语义保真度。

激光雷达生成模型

如图 2 中 lidar_branch，激光雷达生成模块致力于生成几何精确且时空连贯的点云序列，通过点云自动编码器与时空扩散模块的协同设计，结合跨模态语义条件实现多传感器数据的一致性生成。

如图 4，首先，点云自动编码器将稀疏点云体素化为 BEV 网格，利用 Swin Transformer 骨干网络压缩为隐空间特征，再通过 Swin 解码器与 NeRF 渲染模块重建点云，过程中采用空间跳跃算法减少空网格误差，并通过深度 L1 损失、占用损失和表面正则化损失优化训练，同时引入后处理过滤噪声点。

时空扩散模块以自动编码器的隐空间特征为基础，采用双 DiT 网络结合 ControlNet 架构，集成场景描述、道路图等语义条件，以及 3D 边界框几何条件；为保证跨模态一致，通过 LSS 算法将视频分支的 RGB 图像转为 BEV 特征，与道路图特征拼接后输入 ControlNet。扩散过程中，隐空间词元通过交叉注意力融合语义与几何嵌入，交叉注意力操作的公式为：

其中，嵌入值

和

分别来自道路草图和三维边界框。为确保时间一致性，STDiT-Block-L 采用了多头自注意操作。给定输入

，标记更新为

。

实验结果

视频生成结果

，时长00:03

nuScenes数据集上的联合生成

，时长00:10

私有数据集上的联合生成

在无首帧条件设定下，本文的方法实现了 83.10 的多帧 FVD 和 14.90 的多帧 FID，优于 DriveDreamer-2 等先前的工作。在有首帧条件设定下，本文的方法进一步提升至 16.95 的 FVD 和 4.24 的 FID，与 MiLA 相比展现出具有竞争力的结果，同时保持了时间一致性和结构保真度。在有噪声隐空间设定下，在 6019 个样本上实现了 67.87 的 FVD 和 6.45 的 FID，超过了 UniScene 报告的先前最佳结果。

LiDAR 生成结果

表 2 展现了先前最先进的方法与本文提出的 Genesis 框架在激光雷达序列生成性能方面的定量比较。评估标准遵循 HERMES 的设定进行，在水平面 [−51.2, 51.2] 米以及高度 [−3, 5] 米的空间范围内，使用 Chamfer distance 作为主要指标。在短期和长期预测方面，Genesis 始终优于现有方法。在预测时长为 1 秒时，它的 Chamfer distance 达到 0.611，比之前的最佳值（HERMES 的 0.78）高出 21%。在预测时长为 3 秒时，优势扩大到相对减少 45%（从 1.17 降至 0.633）。

下游任务实验

本文的方法在多个下游感知任务上评估了生成数据的效用。如表 5 所示，本文的方法在 BEVFormer 3D 目标检测中取得了最佳的平均交并比（38.01）和平均精度均值（27.90）。如表 6 所示，本文评估了生成数据在 BEVFusion 3D 目标检测框架上的有效性。在所有设置中，本文的方法都取得了一致的改进，mAP 从 66.87 提高到 67.78，NDS 从 69.65 提高到 71.13。摄像头和激光雷达模态的联合生成实现了的最高增益（+0.91 mAP / +1.48 NDS），证明了多模态生成的互补优势。

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#新一代AI教师是什么样？

学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」

自动驾驶有 L1-L5 的分级路径，现在教育 AI 也有了自己的版本。

如今，「AI 下半场」已成共识，应用落地正成为决定未来的关键。教育，作为关乎人类发展的根本基石，已然成为 AI 技术融合与创新的前沿阵地。

很多人可能都有过这样的经历：课堂上，一个问题在嘴边盘旋，却因为害怕问得「太蠢」而最终选择沉默；或者，前面的内容还没听懂，老师已经跳到下一个知识点了。

这正是教育领域长期存在的无奈：大班授课下，个体的思考路径常常被淹没在统一的教学节奏中。教师想兼顾每一位学生的困惑，但心有余而力不足。

瑞士心理学家 Jean Piaget 提出的建构主义早已指出：知识不是灌输的结果，而是互动与探索的过程。真正高效的学习，往往发生在「我试着去想，老师即时回应，再让我走下一步」的动态循环里。

然而，长期以来，这种高频互动和个性化引导几乎只是少数学生才能享有的「奢侈品」。

人工智能的加入正在改变这一切。AI 学伴不仅能提供全天候的回应，还能创造一个无须担心被评判的空间，让学生大胆试错、主动追问。更重要的是，它能把启发式的交互和个性化的反馈规模化，让「因材施教」真正成为可能。

可以看到，全球科技巨头已将目光聚焦于此。从 OpenAI 到 Google，其 AI 应用界面均已部署学习板块。

ChatGPT 学习板块。

Gemini 学习板块。

近日，Google 的 LearnLM 团队发布的「Learn Your Way」AI 教科书研究，正是通过 AI 实现内容个性化重构，印证了这场变革的迫在眉睫。

在这样的时代背景下，教育 AI 的进化路径需要一个清晰的标准。

正如自动驾驶有 L1-L5 的等级划分，好未来 CTO 田密在云栖大会上提出的「AI 教师 L1-L5 分级」理论，让我们看到教育行业可能的进化蓝图。

不止于助手：迈向 L3 的 AI 教师

田密给出了明确的行业坐标定位：「今天 AI 老师的话，现在我理解到了 L2 的水平，像我们 L2 的这种一些批改助手已经做得非常成熟了，然后 L3 的话也正在演进过程中。」

L1 是最初级的辅助，L2 则是「能干活的助手」——比如帮老师批改、帮学生找题、播放讲解视频。在这个阶段，AI 更多是一个独立模块，能完成任务，但谈不上真正的教学。

「L2 更多是一个助手，像一个模块化的帮手。」田密在云栖大会的演讲中说，「而 L3 要做的，是把能力组合成一个闭环，真正扮演老师的角色。」

这意味着什么？想象一下一个孩子在做几何题：

在 L2 阶段，AI 的做法很简单：识别错题，然后调出一个匹配的视频播放。学生被动跟着视频走，过程与自己思路关联不大。

• 而在 L3 阶段，AI 会实时观察学生的解题步骤。比如，提示「先画一条辅助线」，如果孩子画对了，它就继续引导下一步；画错了，则立刻给出针对性的提示。整个过程像真人老师在身边「陪跑」，不是单向灌输，而是来回互动。

当然，教学过程中学生难免会遇到卡壳或持续犯错的情况。对此，好未来旗下学而思学习机的「小思 AI 一对一」也设计了相应的引导策略。产品负责人介绍，如果孩子持续犯错，初期 AI 会尝试改变提问的方式，尽量引导孩子回答。但如果次数过多，AI 会再次调整策略，确保教学流程能够顺利走完，避免让孩子在某个环节上彻底卡住。

更重要的是，在「小思」的理念中，学生的「错误」数据并非负面信息，而是极具价值的学习过程性证据。这些数据信号可以被用作动态反馈，为 AI 实时调整教学策略提供依据；同时也能被提炼和沉淀，作为后续进行认知诊断、实现精准干预的基础。

在云栖大会的演示中，田密展示了学而思学习机的「小思 AI 一对一」辅导孩子的场景：孩子写下草稿步骤，AI 逐步检查、给出反馈，直到完整推理出答案。

，时长03:41

为什么 L3 需要硬件

如果说 L2 阶段的 AI 辅导工具还能只靠一块屏幕和云端算力就能完成，那么 L3 阶段的「老师角色」，则必须要落在专门的硬件上。

在云栖大会上，田密提到：「纯软件很难扮演 AI Tutor。」原因很简单：L3 不只是信息检索，而是实时互动。

它需要「看」学生在纸上写了什么、「听」学生的思路表达，并在实时的反馈中做出合适的引导。没有足够的算力支撑、没有多模态的传感器输入，AI 就不可能完成这种复杂的交互闭环。

这也是为什么「小思 AI 一对一」的完整体验必须依托于一台专门的学习机。硬件不仅仅是一个载体，更是赋予 AI「眼睛」和「耳朵」的感官系统：

• 算力，保证实时生成讲解不卡顿；
• 传感器，让机器能精准识别学生的手写、绘图和语音；
• 交互设计，确保孩子的每一个动作都能得到即时回应。

有了这些基础，AI 老师才能真正具备陪伴孩子思考的能力。更重要的是，硬件带来的多模态采集，也让 AI 教学形成了一个「数据飞轮」：

• 当孩子写下答案，AI 先批改；
• 根据错误类型，AI 即时生成并讲题；
• 在此基础上，再推荐更适合的练习或拓展问题。

「批改——讲题——推荐」的闭环，使「小思」越用越懂孩子，也让 L3 不再只是孤立的功能突破，而是一个可持续演进的学习系统。

为了确保这个过程是高效的，不会因为等待 AI 反馈而打断孩子的学习心流，产品团队在工程能力和交互设计上下了很大功夫。

据产品负责人透露：「目前这个飞轮是用一些工程能力分步实现的，平均每一步的响应时长都控制在 3-5s 左右，过程中我们也做了一些交互设计，从体感上进一步缩短孩子的等待时间，让孩子不会因为等待而产生焦虑或者急躁的情绪。」

上手实测

我们也拿到了这款学习机，接下来直接上手实测。

专业的课程和学练内容就不展开说了，这是学而思的老本行。这次我们重点体验的是学习机里的「AI 老师」，看看它在互动性、个性化引导，以及批判性思维培养上的表现。

我们主要做了三类测试：

• 创意写作

我们让「AI 老师」指导一篇创意写作。它没有直接「喂」范文或标准答案，而是像一位真正的老师那样，循循善诱地打开孩子的思路。

，时长00:10

比如，它会提出好几种不同的切入点，或者用提问的方式，引导孩子自己发掘和组织素材，整个过程重在启发，而不是灌输。

• 理科解答

这个体验很流畅。孩子用手指一下试卷上的物理题，「小思」的摄像头就立刻精准识别。接下来，真人老师的语音 + 动画讲解会自动弹出，不仅讲透了这道题，还归纳了背后的知识点和解题方法。

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最方便的是，看完想接着学，可以直接切换到下一题的讲解，学习节奏完全由孩子自己掌控。

• 满足好奇心

每个孩子都是行走的「为什么」。我们模拟了日常和孩子一问一答的场景，把各种稀奇古怪的问题抛给「小思」。

，时长01:53

它的回答不仅准确、通俗易懂，还会时不时地给孩子一些鼓励，这种积极的情感反馈，让孩子在获取知识的同时，也收获了满满的自信。

除了强大的主辅导能力，学习机在一些「支线」上也很有意思，精准解决了学生时代常见的「老大难」。

还记得中学的生物实验课吗？不是看「上古画质」的录像，就是几十个脑袋围着一套设备干瞪眼。学习机里做了一个「生物学实验课」板块，把课本知识点变成可反复操作的互动模型，终于不用再靠「云实验」凑合了。

物理、化学里的公式和反应，过去大多只能死记硬背。现在，在「小思工作坊」里，它们被设计成可探索的互动小游戏，让学生自己「玩」出背后的原理，把抽象的概念具体化，理解起来自然轻松不少。

学习机自带的「分级阅读」，就像随身的图书管理员。它会根据孩子的水平推荐合适书目，还提供不少原版英文读物，解决了「想看书却找不到合适书」的困扰。

最后是「哑巴英语」问题。很多孩子背了单词却不敢开口，学习机里的「AI 口语分级练」功能相当于一个不会嘲笑、永远耐心的私教，精准击中了「想说却不敢说」的痛点。

为了让 AI 老师的形象更丰满、更有趣，产品团队也做了不少尝试。据产品负责人介绍，近期上线的「复活数学家」活动，就「复活」了高斯、祖冲之等 6 位中外数学家给孩子讲数学。

此外，系统还提供了多种 AI 老师的音色让用户选择，孩子可以自由选择喜欢的学而思优质老师或者不同风格的 AI 老师来讲题，让学习过程不再千篇一律。

好 AI + 好内容

当然，硬件只是让 L3 成为可能的「身体」，真正让它变得可靠和专业的，是背后的「大脑」和「知识库」。

首先是好 AI。支撑「小思 AI 一对一」的，是好未来自研的「九章」大模型。这不是一个通用聊天模型的简单移植，而是针对 K12 教育场景深度优化的引擎。

在数学科目上，它的解题正确率达到 98.1%——这意味着，它不仅能算对题，更能保证讲解过程的严谨和可信。

但「聪明」只是第一步，真正决定 AI 教师专业性的，是好内容。这一点，好未来有着天然优势：二十多年积累下来的教材、教研和题库资源，为 AI 老师提供了最扎实的「教案」和「经验」。

如果说大模型是老师的大脑，那内容沉淀就是老师的课堂笔记和教学方法论。二者结合，才能确保「小思」既有算力的速度，也有教育的温度。

也正因为同时具备「好 AI + 好内容」，小思 AI 老师才能跳出「工具」的角色边界，真正走向「可信赖的学伴」。

田密透露，好未来正致力于将其贯穿于到店学习（线下培训机构）、在家学习和进校学习三大核心场景。未来的目标，是将这三个场景下的学习数据做汇总和打通，让孩子无论身在何处，都能在一个统一的学情画像下获得连贯、精准的个性化教育。

从「可用」到「可信」

回望这一路的演进，不难发现：AI 在教育中的真正价值，并不只是「能不能解题」，而是「能不能成为一个值得信赖的学习伙伴」。

在 L2 阶段，AI 或许能迅速找到一段讲解视频，帮学生把题目做对。但那更像是一种「可用」的功能，它解决了效率问题，却难以触及学习的本质。

L3 的「小思 AI 一对一」带来的不同在于：它把孩子置于一个安全的空间里，允许他们不断试错、反复追问，不用担心被笑话、不用害怕出丑。它不是把答案直接端上桌，而是用启发式的互动，点燃孩子的思考欲望。

当孩子敢于问出「是不是可以画条辅助线？」、「我是不是想复杂了？」这样的问题时，AI 老师就已经从「工具」变成了「可信」的陪伴者。从可用到可信，这一步跨越，正是教育 AI 的真正拐点。

L3 正在路上，L4、L5 会是什么样子？一个更普惠、更个性化的教育未来，已然清晰可见。

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#KNighter

让大模型合成检查器：UIUC团队挖出Linux内核90余个长期潜伏漏洞

这篇论文的作者来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）张令明老师团队，包括：杨晨源，四年级博士生，研究方向是基于 AI 大模型的软件系统可靠性保障；赵子杰，四年级博士生，研究方向是模糊测试等软件工程技术与 AI 大模型的结合；谢子晨，科研实习生，目前为弗吉尼亚大学一年级博士生；李皓宇，科研实习生，目前为 UIUC 一年级博士生。张令明老师现任 UIUC 计算机系副教授，主要从事软件工程、机器学习、代码大模型的相关研究。

想象一下，大语言模型不仅能生成代码，还能通过静态分析看代码找漏洞：在千万行的 Linux 内核代码中挖出 92 个长期潜伏的真实缺陷 —— 这也可能是 LLM 首次在 Linux 内核中发现如此多的实际漏洞。最近的报道指出，OpenAI 的 o3 模型已经在 Linux 内核中发现了一个零日漏洞；而本文的 KNighter 更进一步，通过自动生成静态分析检查器，把模型的洞察沉淀为工程可用、用户可见的逻辑规则，实现了规模化的软件漏铜、缺陷挖掘。

一句话亮点：别再让大模型直接扫几千万行代码了 —— 让它从历史修复补丁学模式、再自动合成静态分析检查器。KNighter 把 LLM 的归纳能力沉淀为可编译、可维护、可解释的规则实现，在 Linux 内核中挖出 92 个长期潜伏漏洞。这一次，大模型是编译器能用、工程师能复用的缺陷检查器作者。

论文标题：KNighter: Transforming Static Analysis with LLM-Synthesized Checkers

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.09002

开源链接：https://github.com/ise-uiuc/KNighter

发表会议：SOSP 2025

背景与痛点

静态分析可以在不运行程序的情况下遍历所有可能的代码路径，是系统级软件缺陷检测的利器。然而传统的静态分析器需要专家手工编写规则，耗时费力、扩展难、维护成本高，往往只能覆盖有限的预定义模式。

直接让大语言模型扫描庞大工程（如 Linux 内核）听起来很酷，但现实并不友好：需要将成千上万行代码塞进有限的上下文，还要承受显著的计算成本和幻觉风险。

核心洞察

KNighter 的关键转变是：「不让大模型直接下结论，而是让它生成能够自动判定缺陷的检查器。」

补丁蒸馏：利用开源项目过往的修复补丁，提炼出缺陷模式与修复意图，作为教科书。

多阶段合成：将 “写一个静态分析检查器” 拆解成可控的小任务，先让模型分析漏洞缺陷模式和程序状态，再指导它生成包含状态建模、回调挂载与告警触发等代码的检查器框架，最终得到可编译的 C++ 检查器。

正确性验证与自动化精炼：在原始补丁上回放检查器，确认能在修复前报警、修复后消警，并通过迭代优化降低误报。

规模化运行：合成好的检查器可直接接入 CI 流水线，在全库范围长期服役，并随着新补丁不断迭代升级。

神经符号的新范式

许多此前的「AI + 程序分析」工作把模型当作标注器或辅助工具：模型预测一些可疑 API、source–sink 组合，再由专家写规则补齐。然而 KNighter 走了一步更大胆的路 —— 让大模型直接生成结构化的检查器代码。

在这个范式中，模型负责归纳跨项目、跨语境的缺陷模式和修复意图；静态分析器框架负责编译、类型检查和路径覆盖。二者的结合带来了几大好处：

• 可落地：合成出来的检查器是真正的代码，可以进版本库、进 CI，拥有明确的状态转移和告警逻辑，便于代码审查与演进。
• 稳定可追溯：告警伴随可解释的状态机与触发点，方便开发者定位根因。
• 复用与组合：不同检查器像乐高模块，可以针对资源管理、错误传播、并发协议等不同缺陷协议组合使用。

实验与影响

研究团队在 Linux 内核上验证了 KNighter 的效果。将历史补丁作为训练源，模型合成的检查器成功挖掘出 92 个长期潜伏的漏洞，其中 77 个已被维护者确认，57 个已修复，30 个获得了 CVE 编号。这些漏洞平均潜伏时间超过 4 年，可见其难以通过现有工具发现。

相较于直接让 LLM「扫代码」，这种方法成本更低，稳定性更高：一次合成的检查器可以长期复用，其运行成本接近传统静态分析；每个告警都附带精确的状态机和触发点，便于评审与补丁制作；当新的缺陷补丁出现时，只需再合成新的检查器即可增量升级。

落地建议

• 接入补丁流：企业 / 社区可以在每次合并修复补丁时，自动触发 KNighter 的模式挖掘和检查器生成，逐步积累规则库。
• 从高风险场景起步：先针对资源释放、错误传播、并发锁等高危缺陷生成种子检查器，再逐步扩展到其他子系统。
• 与现有工具联动：将合成的检查器与抽象解释、约束求解等形式化技术结合，可以进一步压缩误报。

结语

大模型的推理能力正在快速进化，但真正的工业落地需要可维护、可审计的软件产品。KNighter 展示了一条朴素却强大的路径：让修复补丁成为老师，让大模型写出能长期服役的静态检查器。我们相信，在这个新的范式下，AI 静态分析将真正具备规模化、可追溯、可维护的工业生命力，也将为大模型驱动的软件开发提供强有力的质量保证。

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#撞墙的不是Scaling Laws，是AGI。

前言：Scaling Laws成立，不必然导向AGI，甚至会远离AGI。

——这是我的一个推论

今天在推特看到了Nik转发的图。这是一个PPT，原文我会放在最后。

演讲者是——毕书超。

他的大意是：Scaling Laws永远不会失效，是因为数据不足，分布不合理，低价值数据匹配到了等价算力，让模型智力受阻。

我长话短说，因为很多东西，从去年下半年开始陆陆续续提到过。我主要建立一个推理逻辑：

1.互联网数据看似很多，实则很少

互联网数据就像村口一个大锅，熬了满满一锅粥（AI模型），但喝粥的人非常之多，消费者远远大于数据的贡献者，导致每个人能舀到自己的任务中的数据是极度稀疏的。通常就是"润色一下"，把你的文本润色到一种"通用模式"，但不能解决你的核心思考问题。

2.GPT-4的智能性是基础的 "语言智能"

GPT-4这代实际上已经把互联网数据基本吃光了，它所涌现出来的智能，是承载在基本语言表达方式的知识与智能。除了语言本身，它，并不精通某一行。

3.改变从Claude Opus 3 开始，Anthropic开始加入合成数据，Claude的野性得到收敛，代码能力开始出现。

4.到了Sonnet 3.5 模型尺寸相比较Sonnet 3小了很多，但由于合成数据密度更大，它在代码方面的能力变得更强。

5.这种现象到了GPT-5这里就达到极致，尺寸越来越小，专业性越来越强，通用性越来越差。

6.Scaling Laws没有失效，只是GPT-5把专业性做到了极致。这也是ChatGPT用户吵翻天的原因，那种依赖"通用性"的Chatting能力被削弱了。

7.由于模型厂的成本压力，一定会逐渐放弃通用性和超大模型，把智能堆到高价值领域，比如Coding这种盘子大利润高的领域，还有搜索领域可以想象出一个两万亿美元的估值。

8.这种高密度的合成数据暴力拉升模型的"模式匹配"能力，再配合高强度的RL，让模型在某一行表现出自动化水平。 但问题是，假设全球有1000个行业，能有几个像Coding和Search领域价值如此之高，能让本身成本就极高的AI公司垂青呢？

9.单个语言模型走向AGI这条路子天然受到了成本的限制。 我想，如果我们一直是以这种"你喂我吃"的深度学习的范式为主，而不是模型自主学习，那人工智能对全球的影响力会是有限的。

如果你对AGI抱有念想，可以多关Ilya Sutskever，Demis Hassabis，Rich Sutton，在坚持做底层研究的人。Dario Amodei看起来已经吊死在LLM上了。

——毕书超PPT——

Scaling law never failed, data did

The scaling law is an intrinsic property of the underlying data.

It has been shown that transformer - based next - token prediction perplexity scales down log - linearly with compute and the number of parameters.

To improve sampling evaluation from lower perplexity, need to make sure task distribution is well covered in the pre - training data.

The raw internet data mix is unlikely to be the best data distribution for AGI. Not all tokens are created equal, but we are spending the same amount of compute in training per token.

We can fundamentally improve the scaling law by changing pre - training power law data distributions, e.g., by equalizing intelligence per token.

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#32B安全分碾压千亿巨兽

刚刚，北大&360里程碑式突破

北大-360联合实验室推出32B参数TinyR1，用“ControlToken”技术按需切换安全/严格模式——仅20k数据SFT就在安全得分上领先DeepSeek-R1-0528达17分，同时推理性能达其93%，并开源更小8B安全特化版，率先打破“大即强”的安全对齐困局。

2025年9月23日，由「北大-360大模型联合实验室」研发的TinyR1-32B模型正式发布。

近年来开源大模型层出不穷，但对「安全性」的关注却严重不足。

北大-360联合实验室聚焦于大模型安全方向，以极高的安全性能和轻量化的创新设计，推出更安全的模型TinyR1-32B。

在安全能力上，TinyR1-32B超同等尺寸Qwen3-32B模型25分，以及最新版DeepSeek-R1-0528 17分，在开源大模型赛道上实现了里程碑式突破。

小模型的大突破

尽管该模型仅有DeepSeek R1-0528的5%参数量，却在多个核心任务上展现出「以小博大」的实力。

其不仅在推理能力、通用指令对齐方面均取得令人意想不到的成果，部分能力已超越DeepSeek R1-0528等超大模型，并在同参数量级的 32B 开源模型中表现突出，更在安全对齐方面取得了突破性进展，以碾压性优势力拔头筹：

• 推理能力：在数学、科学、代码等任务上大幅超过Qwen3-32B，整体推理性能达到DeepSeek R1-0528的93%；
• 通用对齐：在IFEval测评中取得89.2分，显著高于DeepSeek R1-0528的80.9分；
• 安全对齐：Constructive Safety得分接近90分，远超DeepSeek R1-0528及其他模型。

更令人惊讶的是，在训练过程中，TinyR1-32B仅使用20k条数据进行SFT微调，便完成了这一系列的突破。

不同模型各项能力指标

不同模型各项能力指标（注：黑体为32B模型下的最好结果，红体为所有模型下的最好结果）

既安全又有用

三层次安全评测

为了衡量不同模型的安全表现，研究团队设计了一个三层次的安全评分体系：

• 0分：回复过程中存在安全隐患；
• 1分：基于安全原因的简单拒答；
• 2分：既安全积极又建设性地完成任务。

测试中，研究团队利用大量诱导性、攻击性Prompt对模型进行「红队化」评估。

结果显示，TinyR1-32B不再止步于「拒答」，而是能建设性、正向地安全引导——实现真正的「既安全，又有用」。

破解「跷跷板效应」

ControlToken技术

长期以来，大模型陷入在helpful（有用性）与harmless（安全性）的「跷跷板效应」困境：提升安全性能力的同时往往会牺牲其他部分能力，反之亦然。

为破解这一难题，研究团队提出了突破性方案——Control Token技术。

Control Token技术支持应用侧根据内容安全检测信号（Content Moderation）动态选择不同的Control Token：

• 遇到安全敏感问题→切换至安全模式（Safety Mode: Positive），在确保安全的同时提供建设性指导；
• 面对通用对齐任务→进入常规模式（Adherence Mode: Strict adherence），保证严格的指令对齐与任务完成度。

这样，TinyR1摆脱了传统的「单档位」，成为可以在安全与有用之间自由切换的自动挡。

更进一步，在安全模式下，根据不同的风险等级策略配置，TinyR1还能通过Control Token进一步实现更精细化的响应：

• Positive Mode：对于常规风险问题，采取正向引导模式的回答；
• Rejective Mode：对于极高风险问题，采取针对性的拒答；
• Negative Mode：采用密码级Token，仅用于内部内容安全红蓝对抗场景，本32B模型未开源此项能力；

这种分层安全设计，让模型不再局限于「一刀切」的简单拒答，而是能够根据不同风险等级灵活应对。

下图展示了我们基于Postive/Rejective/Negative三种响应模式的系统流程设计，包括数据蒸馏，联合训练，推理应用三个基本过程。

TinyR1-Safety-8B

轻量化安全专项模型

基于Control Token技术，实验室还同步推出了TinyR1-Safety-8B，一款通用轻量级安全对齐模型。

该模型仅通过SFT微调技术整合多类安全行为进行训练，并在推理阶段通过特定Control Token指令动态激活，实现了多场景下的灵活安全部署。

在各类安全评测中，TinyR1-Safety-8B均达到最佳水平。

更具前瞻性的是，团队通过将Control Token扩展至区域化安全策略（如policy:en-US、policy:zh-CN），初步验证了文化感知安全控制的可行性。

这意味着，未来大模型能够真正做到因地制宜、文化自适应。

不同模型在安全测评集上的平均分

安全测评集leaderboard

全面开源，普惠生态

目前，TinyR1系列模型已全面开源，开发者可一键调用，在数学推理、科学问答、内容安全等多类场景中快速部署。

「北大-360大模型联合实验室」表示，未来将持续迭代TinyR1系列，推动形成安全、可信、普惠的大模型生态，打破「大即是强」的固有思维，开创「小而强大」的新时代。

模型仓库：

​​https://huggingface.co/qihoo360/TinyR1-32B​​

​​https://huggingface.co/qihoo360/TinyR1-Safety-8B​​​

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#论坛把数据、模型、Infra聊透了

在xx智能的岔路口

当机器人成为各大科技展会最受瞩目的焦点，当xx智能论坛场场爆满、一票难求，我们不难发现：这个领域正在经历前所未有的关注热潮。

然而，热潮之下，仍有诸多关键议题悬而未决：面对数据稀缺，有人寄希望于合成数据的突破，有人坚持真机数据才是根本；在技术路线之争中，有人押注端到端的整体范式，有人则认为分层架构更符合演进规律；至于模型形态，有人视 VLA 为智能的最终归宿，也有人认为世界模型才是真正的未来。

现阶段出现这种分歧非常正常，因为整个行业的发展路径尚未收敛。有些问题甚至还没有来得及系统讨论，比如量产之后会出现哪些新的卡点，谁来解决？

正是因为存在这些问题，业界迫切需要一个开放的对话平台。在今年云栖大会的xx智能论坛上，我们见证了这样一场深度交锋：不同派系的代表坐到同一张桌子前，将技术分歧、商业思考和基础设施需求一并摊开讨论，试图在碰撞中寻找新的共识。

论坛过后，我们也和这场论坛的发起者 —— 阿里云聊了聊。这家云计算巨头选择在此时深度介入xx智能领域，本身就值得关注。

聊完之后，我们发现，他们真正的入局其实是在四五年前，如今更是在提前为xx智能行业即将到来的数据量的指数级增长以及算力需求、模型规模的爆发做准备。这种给行业未来 3 到 5 年打「提前量」的布局既体现了阿里云对技术周期的敏锐判断，也暗示着云厂商在xx智能时代所扮演的角色 —— 不只是提供算力，更是在为xx智能行业提前搭建起未来几年最关键的基础设施。他们相信，在各方的共同努力下，xx智能的「FSD V12 时刻」很快就会到来，而他们已经为此做好了准备。

真机派 vs. 合成派

哪个更有前景？ 

xx智能的数据饥荒已成为行业共识。为了解决这个问题，行业逐渐划分出两个派系：真机派和合成派。真机派坚持以遥操或者互联网的形式获取数据，基于 VLA 做模仿学习；仿真派则相信合成数据可行性，在仿真环境中合成数据，用作模型训练，并大量使用强化学习。双方都有充足的理由坚持自己的路线。

银河通用是仿真合成派的代表。在现场，该公司联合创始人兼大模型负责人张直政从成本和可扩展性的角度阐述了他们选择该路线的理由。

张直政指出，今天的xx智能大模型要想实现通用的、跨任务的泛化能力，可能需要上万亿条数据，全部真机采集既难以实现也不可持续。特斯拉的 Optimus 就是一个例证，他们曾让一个 40 多人的团队耗时一个月采集了数十万条遥操数据，用来训练机器人完成电池取放任务，但泛化性依然很差。在相关负责人离职后，Optimus 开始尝试通过人类视频让机器人学习任务。

因此，银河通用选择的路线是：先通过大规模仿真合成数据进行预训练，构建通用基座大模型，再利用少量高精度的真实数据进行后训练。通过这种方式，他们实现了良好的泛化性能，并且把真实数据后训练的样本效率提高到了 Optimus 的一千倍，大大降低了落地的边际成本。

「仿真极为重要，没有仿真，我认为我们几十年内都无法制造出能在现实世界中发挥作用的机器人」。NVIDIA 机器人与边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 在现场说道。此外，他还分享了 Isaac Sim、Isaac Lab 等工具，有了这些工具，机器人的仿真数据生产和模型训练显著加速。

但值得注意的是，并不是在所有的情况下，仿真数据都更容易获取。清华大学助理教授、星海图首席科学家赵行就指出，「有些仿真数据的 scaling law 来自于你拥有的博士生数量，像流体、柔性物体的仿真只有图形学博士才能做」。在这种情况下，在真实世界做一个物理实验反而更便宜（比如杯子打翻，水洒在一块布上），而且得到的数据质量更高，多样性也更好。千寻智能联席首席科学家解浚源也指出，仿真数据其实是「伪数据驱动」，因为仿真器需要针对每个物体和场景定制开发，这本质上是一种「研发人力驱动」的方式。此外，仿真数据的数据效率也是一大问题，自变量机器人创始人、CEO 王潜给出了一个令人惊讶的数字：仿真数据和真实数据的效率可能会差 5-6 个数量级，这在实际训练中会大大削弱仿真数据的成本优势。

仿真未必便宜，真机也未必贵到不可承受。作为「真机派」的代表，解浚源还对「真机数据昂贵稀少」的共识提出了挑战。他认为，真机数据真正的瓶颈在于缺乏投入，而非数据本身成本过高。「实际上真机数据并没有想象中那么贵，在国内供应链的支持下，把单个机器人成本打到 10 万以下是很容易的。」解浚源将此与大模型厂商的投入进行对比，指出当前一块高端训练显卡的成本远高于一个国产机器人的成本。既然大模型厂商能以万卡甚至几十万卡的规模投入算力，那么将采集数据的机器人规模扩展到上千台、上万台，绝非不可想象的成本。

此外，在采集方式上，遥操作并不是唯一的选择。千寻智能自研的可穿戴机械臂可以把采集成本降到遥操作的 1/20，同时保持有效采集精确度不变。

解浚源相信，唯有高质量的真实数据才能训练出世界领先的模型，所以他们致力于构建一个基于真实数据的全链路数据生态，从而打造一个数据飞轮，让机器人借助真实数据实现能力的不断升级。

端到端 vs. 分层，VLA vs. 世界模型

哪个是终局？

无论是合成数据还是真机数据，最终都是要为模型的训练去提供服务。随着大模型与机器人领域融合的加深，一些问题开始浮出水面：xx智能领域需要什么样的大模型？端到端和分层架构哪个更有前景？VLA 是终局吗？世界模型又将带来哪些价值？围绕这些问题，几位xx智能行业领袖、资深研究者展开了讨论。

针对第一个问题，王潜表示，xx智能大模型不是虚拟世界大模型在现实世界的简单应用，而是独立的基础模型。因为首先，语言和视觉无法精确描述物理动作；其次，物理接触过程的复杂性远超虚拟世界模型的建模能力。

赵行同意这个说法，并进一步指出，xx基础模型是一个平行于语言模型的存在。猴子、猩猩等动物没有丰富的语言，但它们的xx智能能力却非常强大，这种能力很有可能来自视觉和动作这两个模态的交互学习。这说明视觉 - 动作模态本身就蕴含着强大的智能潜力，可以平行于语言模态发展出自己的智能。

但在构建xx智能基础模型的方式上，两人出现了分歧 —— 赵行青睐分层架构，王潜则坚信端到端。

最初选择分层架构，赵行更多考虑的是现实部署约束，因为在端侧实时跑大模型受限于端侧芯片的迭代速度。通过大小脑分层、分别部署在边缘侧和端侧的设计，机器人更容易落地。此外，他认为分层架构更符合生物进化规律，毕竟人脑不同分区各司其职同样工作得很好。针对不同层之间能力无法互通、梯度无法回传的质疑，赵行表示这不是本质问题，可通过强化学习等技术解决。

但王潜认为分层架构存在致命缺陷：前层的微小错误会在后续环节快速放大，而且更多的人为干预往往会降低模型效果。更重要的是，高层模型不理解物理约束，常常分配不可能完成的任务；而底层模型缺乏语义理解，学会抓橘子却不会抓苹果。为解决层间理解鸿沟，最终还是要针对各层缺陷注入不同知识，结果就是各层越来越像，不如直接采用统一模型。对于部署压力，王潜回应说，虽然端到端在训练阶段只训一个模型，但推理阶段可以拆开或压缩，然后分布式部署。

不过，从某种意义上来说，端到端和分层架构并不一定是完全对立的。北京大学计算机学院研究员仉尚航指出，分层的关键在于如何定义「层」。如果分层是指必须拆分成两个独立模型，那确实与端到端相冲突；但如果是在一个统一模型内实现功能分区 —— 比如一部分侧重推理决策，另一部分专注动作生成，那就既保持了端到端的完整性，又实现了类似大小脑的分工，两条路线就可以收敛到一起。

针对当前声量比较高的 VLA 和世界模型，各位嘉宾也发表了自己的观点。北京人形机器人创新中心 CTO 唐剑指出了世界模型的几个重要作用：一是辅助机器人大脑 VLM 进行自主学习探索，像「做梦者」一样模拟各种任务场景；二是自动生成可执行的动作序列，作为真机数据的高效补充；三是为 VLA 等模型提供底座支撑。他认为世界模型与 VLA 并非冲突关系，而是可以相互配合的技术组合。

赵行则认为，VLA 是当下更有潜力的技术路线，因为世界模型过于依赖 first-principle 假设，要求必须预测出未来图像才能做规划，但人类学习主要靠「熟能生巧」。另外，从数据效率看，100 条数据用来训练端到端 VLA 就能产生效果，但训练世界模型至少需要万级甚至亿级数据量。所以在他看来，世界模型是一个非常终局的路线，只有在数据不受限制的时候才更有价值。

xx智能 Scaling Law 已初见端倪

谁来为行业托底？ 

嘉宾们的分享足够尖锐，也足够真诚：真机派与合成派的路径之争、端到端与分层架构的优劣、VLA 与世界模型的对比…… 这些关键问题被一并摆上桌面，让行业当下的卡点一目了然。

同时，还有一些关键信息值得关注，比如王潜提到，他们已经在内部数据中观察到了xx智能的 scaling law，ICLR 2025 的一篇论文（「DATA SCALING LAW IN IMITATION LEARNING FOR ROBOTIC MANIPULATION」）也提到了这一点。这意味着，在xx智能领域继续扩大模型和数据规模也极有可能是有效的。

此外，我们也看到，现场有多位嘉宾分享了xx智能的落地情况，比如上海傅利叶智能科技股份有限公司创始人兼首席执行官顾捷分享了他们在人机交互、康复及陪伴场景的探索，中科云谷科技有限公司副总经理杨辉介绍了中联重科在工业制造场景下的机器人落地思考与实践，加速进化副总裁赵维晨则讲述了人形机器人普及路径及教育、竞赛等落地思路。从中可以看出，整个xx智能行业的落地速度正在加快，越来越多的公司开始走向量产。

但当议题从「怎么造机器人」切换到「怎么把机器人量产」，讨论就必须引入一个此前近乎隐形的主角 —— 云厂商。

「我们建议，xx智能公司从第一天起就要做好云架构、AI Infra 的规划。」阿里云智能集团公共云事业部副总裁、华北大区总经理，同时也是阿里云智能集团公共云事业部xx智能负责人高飞在采访中提到。

这背后的逻辑并不复杂。正如嘉宾们所言，大模型技术已经广泛应用于xx智能行业，scaling law 的显现和机器人落地速度的加快都让数据和算力规模变得愈发重要。论坛嘉宾分享的提效手段让数据采集、合成越来越快，未来几年行业数据量将稳步攀升，对应的清洗、存储和训练压力也会随之放大。

但仅凭xx智能公司一己之力，这样的压力是很难顶住的。首先，数据激增带来的需求难以预测，企业自建的 IT 基础设施很难跟上业务发展，也会因为缺乏弹性而难以满足训练、仿真等并发需求。其次，大多数xx智能团队源自科研背景，这让他们在算法突破方面游刃有余，但工程化经验相对有限，开发工具链和运维能力也常常不足。

一旦公司开始量产，数据开始指数级增长，这些矛盾就会被瞬间放大。仅数据的迁移、处理工作就会造成巨大的 IT 开销，给企业发展带来阻力。

阿里云非常清楚这一过程给企业带来的痛苦，因为在智能驾驶行业，他们已经经历过一轮类似的发展历程，也帮助很多头部车企顺利渡过了难关。如今，越来越多的xx智能公司找到他们，希望在量产之前完成云架构的规划，少走一些弯路。

对于这些需求，阿里云已经在过去的四五年中沉淀了不少相关能力：

首先是处理大量数据的能力。

阿里云智能集团公共云事业部xx智能解决方案负责人王旭文提到，阿里云最初诞生就定位为「以数据为中心的云计算」，之后深度入局的智能驾驶、AI 也都是数据密集型行业，如今大量xx智能数据涌来，他们已经有足够强大的基础设施和经验来从容应对。

具体来说，在最根本的数据生产环节，无论企业是「真机派」还是「仿真派」，他们都有全套的技术支持。

真机数据生产的链条非常长，也非常复杂，涉及采集、标注、传输上云、存储、质量校验、清洗脱敏、数据分析等多个环节。对此，阿里云能够提供一整套云上的大数据处理能力来支撑这个复杂流程，包括云上托管的数据处理引擎和湖仓一体架构，实现统一的元数据管理和超大规模数据的有序生产。

对于仿真数据生产，阿里云同样做了充分准备。他们适配了市面上主流的仿真软件运行环境，并通过自身的产研能力对这些软件进行了深度的性能优化与评估，帮助用户选择最适合的算力规格，显著提升仿真计算效率并降低成本。此外，他们的多款云产品已经和第三方工具链深度集成，可以做到开箱即用，比如阿里云人工智能平台 PAI 已经完成与 NVIDIA Physical AI 全栈工具链的整合；无影云电脑可以弹性挂载多种规格的 GPU，并且预置了多款国内外仿真软件，用开箱即用的开发机加速整个仿真过程。

但无论如何，当前数据的稀缺依然是一大难题，所以数据的流转和共享已经成为一种产业需求。传统的线下数据拷贝方式效率极低 —— 很多公司需要派人拿着硬盘到对方公司去拷贝，这种以周为单位的数据传输方式显然无法适应行业发展需要。阿里云通过 OSS 跨地域、跨账号的数据迁移服务，能够将这个过程缩短到小时级别。同时，他们也在联合生态伙伴，推动云上数据存储和安全数据分享的行业最佳实践。

其次是独一无二的模型原厂优势。

通义千问系列模型在 AI 领域的地位有目共睹 —— 其衍生模型数量已超过 17 万个，稳居全球开源模型的头部阵营。但更值得关注的是，这种影响力正在向xx智能领域延伸。

「最近一段时间我跑了大概 30 家xx智能公司，跟他们的 CEO 深度沟通后了解到，他们大部分都在用 Qwen-VL 模型去做后训练。」高飞在采访中提到。

这种不约而同的选择背后有着充分的技术理由。Qwen-VL 在空间感知、动态视觉理解、2D/3D Grounding、路径规划等方面的能力，恰好契合了xx智能对「大脑」的核心需求。更重要的是，坚持开源策略让通义千问形成了一个全球性的开发者生态，大量国内外开发者在基于这个模型进行二次开发和优化。而且，作为模型原厂，阿里云还可以提供模型服务的深度支持，比如定向开源特定版本 checkpoint，提供专业的模型训练工程化支持等。这种从模型底层到应用层的全链路支撑能力，让阿里云在xx智能赛道拥有了一个几乎不可复制的竞争优势。

在论坛现场，通义千问实验室算法科学家白帅还分享了他们最新的 Qwen3-VL 模型，这个模型针对细粒度视觉理解、视频时序理解、3D 感知与规划以及带图推理和视觉交互能力进行了优化，为xx智能落地提供了更强的基础模型支撑。

当然，通义以外的模型，阿里云也提供高性价比的、稳定的调用服务。阿里云百炼不仅集成了自研的全系列模型，还汇聚了国内主流模型和国外开源模型。在这些模型背后，阿里云提供统一的基础设施保障，确保服务的可用性、稳定性和大规模集群支持。对于那些在数据安全和定制化方面有特殊需求的客户，阿里云还支持在 VPC 环境中独立部署模型。

模型之外，工程化能力也很重要。

「工程这件事需要时间和经验的积累，做过和没做过的就是不一样。这一过程没有捷径。」王旭文在采访中强调。

他还观察到，由于xx智能尚处于规模化前期，一些工程方面的痛点还没有充分暴露，所以很多xx智能公司还没有在工程方面做好准备，这与成熟的 AI 行业形成了鲜明对比。

好在，阿里云是准备好了的，因为在过去几年服务头部大模型公司和汽车新势力的过程中，他们通过「一步一步踩坑」的方式积累了大量的基础设施和实战经验，并将这些东西沉淀成了可标准化交付的产品和服务能力，包括完整的计算、存储、网络基础设施、数百 P 级数据处理能力等。

这些东西之所以能够复用，是因为xx智能和智能驾驶在工程架构方面有着高度的相似性。首先是基础设施层面，无论是集群组网，还是资源管理调度、性能优化，两个领域所需的底层能力几乎一致。操作系统、运行环境、开发框架等技术栈也没有本质区别。其次是工具链层面，两个行业的研发 Pipeline 高度重合，对数据 Pipeline 构建的基础能力需求也基本相同。更有意思的是，许多xx智能从业者本身就来自智能驾驶背景，他们使用的模型架构很多是在智能驾驶模型基础上改进而来的。这种人员和技术的传承，让阿里云此前在智能驾驶领域积累的工程经验能够几乎无缝地移植到xx智能场景中。

「智能驾驶行业规模已经如此之大、体系如此成熟，它所积累的经验完全可以先复用，然后再看有什么差异。它所踩过的坑，xx智能企业没必要从头再踩一遍」，王旭文以「过来人」的口吻说道，这也是他们反复强调xx智能公司一定要在业务爆发之前就做好基础设施规划的重要原因。

目前，阿里云已经服务了一些已经或正在走向量产阶段的xx智能企业。在这一过程中，他们发现自己可以做的事情其实非常多，比如提供全链路可观测服务，提供回传数据的实时采集和实时分析以辅助故障诊断与定责，通过 Qwen-Omni、Qwen-ASR 能力增强机器人的对话和娱乐互动性，通过无影云电脑提供工作站环境从而支持仿真和数据采集工作等。

看来，在量产机器人这条路上，阿里云正在帮整个行业扫清障碍。

从非共识走向共识

阿里云准备好了

阿里云发起的这个xx智能论坛持续了 4 个小时，现场座无虚席。

可以看到，整个xx智能行业还有很多非共识，技术路线还尚未收敛。高飞说，这其实很像四五年前的智能驾驶。但 FSD v12 出来之后，大家看到了「端到端 + 数据驱动闭环」在真实世界的可行性，于是技术路线迅速收敛，整个行业也迎来数据的爆炸式增长。他相信，xx智能也会经历这个过程。

这一过程中，有一些显而易见的趋势，比如云边端协同。端侧受物理空间和功耗限制，无法承载大算力需求；而长期任务规划、复杂推理等高级能力又需要强大的计算资源支持；此外，多机协作、工具调用等场景也必须通过云端实现统一调度，这让云厂商的重要性日益凸显。阿里云积蓄的力量也将在这一阶段爆发。

不过，高飞也指出，除了基础设施支撑，xx智能的落地还离不开广大开发者群体的参与。为此，阿里云在生态建设方面做出了多方面努力，包括坚持通义系列大模型的开源策略，降低开发者使用门槛；基于阿里云数百万开发者基础，连接xx智能公司与开发者社群；提供系统化的培训、产品试用和资源支持；在魔搭社区专门开设xx智能专区，汇聚相关模型和数据集等。

在这个充满不确定性的非共识阶段，阿里云选择为各种技术路线都做好准备，用平台能力和生态资源为整个行业的未来发展夯实基础。当xx智能的「FSD V12 时刻」真正到来时，这些提前布局的能力将成为推动行业跃迁的关键力量。

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#Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?

千寻智能高阳团队最新成果：纯视觉VLA方案从有限数据中学到强大的空间泛化能力

设想一下刚学开车的情况：在训练场上，我们可能会反复练习特定动作：到了某个位置就踩刹车，拐到某个点就打方向盘。久而久之，这些动作会形成 “条件记忆”，一旦环境发生变化，就容易手忙脚乱。最近，千寻智能的研究人员注意到，基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象，并在论文《Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?》中对此进行了深入探讨。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.18644

项目主页：https://statefreepolicy.github.io

文中研究人员提出了一种名为 State-free Policy 的策略，与 State-based Policy 相比，即便在训练数据中桌面高度、机器人位置和目标物体等都被严格固定的情况下，机器人仍能展现出强大的空间泛化能力。例如：

在夹笔任务中，获得桌面高度的泛化能力（标准桌高为 80 cm）：

在叠衣服任务中，即使机械臂位置大幅偏离标准位置，机器人仍然能出色完成任务：

在全身机器人从冰箱拿饮料的过程中，即使冰箱位置发生移动，机器人也能够适应：

事实上，在机器人操作领域，基于模仿学习的视觉运动策略已经被广泛应用。不过，为了实现精确而可靠的控制，这类模型通常不仅依赖对任务环境的视觉观察，还会引入所谓的 “状态” 信息 —— 包括末端执行器的位置、关节角度等自身感知数据。这些状态信息能够为策略提供紧凑且精确的机器人姿态描述，但同时也带来一个问题：模型容易通过记忆训练轨迹而产生过拟合，从而严重限制空间泛化能力。尤其在当前环境下，获取大量包含位置泛化的真机数据成本极高，这已经成为制约视觉运动策略发展的关键瓶颈。

State-free Policy 的工作条件

为了应对空间泛化能力差的问题，研究人员提出在视觉运动策略的输入中完全移除状态信息，仅依赖视觉观察，这一策略被称为 “State-free Policy”。该方法基于两个关键条件：一是动作在相对末端执行器空间中表示；二是确保视觉输入能够覆盖任务所需的完整观察范围，即完整的任务观察：

1. 相对末端动作空间：在这种动作表示空间下，模型根据输入预测当前末端执行器应该进行的相对移动，例如向 x 方向移动 1 厘米，而不是直接预测末端执行器相对于机器人本体的具体位置。这样的表示方式可以让策略更专注于动作的相对变化，而不是依赖精确的全局位置信息，从而降低对状态输入的依赖，提高在不同环境下的泛化能力。

2. 完整的任务观察：在常见的输入状态的做法中，状态输入可以给策略提供大致的任务信息，例如到达某一个状态后模型就知道还需要大致运动多少就能够到达目标位置，而不需要关注图像输入中复杂的环境。为了提高策略的泛化性，State-free Policy 移除了状态输入，因此任务中所有的物体信息必须全部由视觉输入提供，这促使我们为机器人的末端执行器配备更广阔的视野。本文中的相机系统由位于机器人头顶的主摄和腕部相机构成。如上图所示，在常规设定下，末端执行器上方会安装一个常规相机。而在双目广角设定下，研究者在末端执行器上方和下方都安装了一个广角相机，来提供更广泛的视野和末端执行下方的视野。不过需要注意的是，这种设定是为了即使在最复杂的环境下也能获得完整的任务观察，有时在简单的环境中常规的设定也可以满足完整的任务观察需求。

真机实验结果

为了验证 State-free Policy 的空间泛化能力，研究人员进行了广泛的实验，尤其是在真机任务中。这些实验涵盖了不同的任务，包括简单的拾取放置任务、困难的叠衣服任务以及使用全身机器人在冰箱中拿取饮料的任务。这些任务的数据是有着严格的收集标准，即数据中物体的摆放均收到严格控制，例如在夹笔放入笔筒的任务中，桌面高度严格不变，且笔筒的位置也严格不变。这样的设定是保证空间泛化能力来自于模型本身，而不是泛化的数据。此外，研究人员发现除了更好的空间泛化能力之外，State-free Policy 还具备包括更高的数据应用效率以及更快的跨本体泛化的优点。在此基础上，研究人员还有一个有趣的发现，那就是移除顶端的主摄可以进一步提高空间泛化能力：

如上图所示，在简单的拾取放置任务中，相比于有状态输入的策略，State-free Policy 拥有显著更强的空间泛化能力，包括高度和水平泛化能力。例如，在夹笔放入笔筒的任务中，高度泛化的测试成功率从 0 提升到了 0.98，水平泛化的测试成功率从 0 提升到了 0.58；而相比于常规的相机设定，具有完整任务观察的设定使高度泛化的测试成功率从 0.87 提升到了 0.98，水平泛化的测试成功率从 0.27 提升到了 0.58。

与此同时，在一些更困难的任务中，例如叠衣服，以及利用全身机器人从冰箱里取饮料（由于硬件限制，只进行了常规相机下的水平泛化能力测试），State-free Policy 的水平泛化能力明显超过了带有状态输入的模型。以上实验证明了 State-free Policy 具有显著更强的空间泛化能力，能在数据多样性受限的情况下获得强大的空间泛化能力。

State-free Policy 的额外优势

除了更强的空间泛化能力之外，State-free Policy 还展现出更高的数据利用效率。相比之下，基于状态的策略往往需要大量多样化的示范数据来避免过拟合特定轨迹，从而增加了数据收集成本。而 State-free Policy 不易陷入这一问题，即使在数据有限的情况下也能保持良好表现。研究人员在夹笔任务中进一步验证了这一点：在不同规模的数据下（300、200、100、50 条演示数据），随着数据量减少，基于状态的策略迅速过拟合并导致性能下降，而 State-free Policy 则始终保持更高的成功率。

另外，State-free Policy 在跨本体微调中也展现出优势。相比依赖状态输入的策略需要重新对齐状态空间，State-free Policy 只需在相似相机配置下适应轻微的图像偏移，因此能更高效地完成跨平台迁移。在叠衣服任务中，研究人员先在双臂 Arx5 上训练，再将其适配到人形双臂机器人，并用 100 条演示数据进行微调。上表的结果表明，State-free Policy 收敛更快，成功率更高，验证了其更强的跨平台适应能力。

在移除限制空间泛化的状态输入后，研究人员进一步思考是否还存在其他潜在瓶颈，并指出顶置相机可能同样带来问题。由于物体位置变化会导致顶视角下的图像分布发生偏移，在极端情况下（如桌面升至 100 cm）甚至会严重影响性能；而腕部相机则可随末端执行器移动，始终获得与训练时一致的相对视角。鉴于双广角腕部相机已能覆盖完整任务观察，顶置相机不仅多余，甚至可能带来负面影响。为验证这一点，研究人员在夹笔放入笔筒任务中设计了三种更具挑战性的情景：桌面升至 100 cm、笔筒加高一倍，以及笔筒在水平方向移动 20 cm。

上表的结果显示，带有顶置相机的 State-free Policy 在这三种情景下表现均不理想，而仅使用双广角腕部相机的策略则始终保持较高成功率。这一发现提示我们，有必要重新审视传感器设计，未来或许应考虑去除顶置相机。

总结

在本研究中，研究人员提出了 State-free Policy，并基于两个条件加以实现：相对末端执行器动作空间，以及通过足够全面的视觉信息获取完整的任务观察。在不依赖状态输入的情况下，该策略不仅能够保持完美的域内性能，还在空间泛化方面取得了显著提升。同时，State-free Policy 有效降低了对昂贵真实数据的需求，支持更高效的跨平台适应，并为未来的传感器设计提供了新的思路，为构建更具泛化能力的机器人学习系统提供了新的启示。

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#UniPixel

首个统一对象指代与分割的像素级推理框架，让大模型看懂每一个像素

近年来，大型多模态模型（LMM）在作为通用多模态助手方面取得了巨大成功，尤其是在宏观的图像和视频语言理解上。然而，这些模型往往“观其大略”，对于深入到像素级别的细粒度理解能力却关注较少。为了弥补这一差距，来自香港理工大学、腾讯、中国科学院和vivo等机构的研究者们提出了 UniPixel，一个能够无缝集成像素级感知与通用视觉推理能力的大型多模态模型，相关成果已被NeurIPS 2025接收。

UniPixel，意为“Unified Pixel”，其核心思想在于“统一”，即在一个模型内统一对象指代（Referring）和分割（Segmentation）两大能力，并将其作为后续复杂推理的基础。如下图所示，UniPixel能够灵活支持包括指代/推理/交互式分割、基于运动的视频推理、指代性视频描述与问答等多种细粒度图文理解任务。

• 论文标题： UniPixel: Unified Object Referring and Segmentation for Pixel-Level Visual Reasoning
• 作者团队： Ye Liu, Zongyang Ma, Junfu Pu, Zhongang Qi, Yang Wu, Ying Shan, Chang Wen Chen
• 所属机构： 香港理工大学，腾讯ARC Lab，中国科学院，vivo，腾讯AI Lab
• 论文地址：​​ https://arxiv.org/abs/2509.18094​​
• 项目主页：​​ https://polyu-chenlab.github.io/unipixel/​​
• 代码仓库：​​ https://github.com/polyu-chenlab/unipixel​​
• 录用会议： NeurIPS 2025

研究背景与动机

当前的LMM在处理视觉语言任务时，通常存在两个基本限制：

1. 交互方式单一：主要依赖文本进行交互，缺乏更直观的视觉提示方式，如通过点、框来指定感兴趣的区域。
2. 推理粒度粗糙：模型倾向于对整个图像进行宏观理解，难以对特定对象或区域进行深入的、细粒度的推理。

虽然已有工作尝试将LMM应用于区域级描述或指代性分割，但它们往往是“偏科生”，要么只能执行指代任务，要么只能执行分割任务，无法将这两种细粒度的感知能力有机地融入到视觉推理流程中。

上图清晰地展示了UniPixel与以往工作的区别。传统的指代模型（a）或分割模型（b）是分离的，而 UniPixel（c）首次将对象指代和分割统一在一个模型中，并能基于分割出的对象进行进一步的推理问答，实现了“感知”到“认知”的无缝衔接。

UniPixel：统一模型，三步走实现像素级推理

UniPixel的核心创新在于其独特的架构设计，它能够按需处理视觉提示（点、框等），生成相应的掩码（mask），并将这些掩码作为“中间指针”来引导后续的推理过程。

上图展示了UniPixel的整体架构，其工作流程可以概括为三步：

1. 编码万物（Prompt Encoding）：模型接收视频、文本问题和视觉提示（如点、框）作为输入。视觉编码器、文本分词器和专门的 提示编码器（Prompt Encoder） 将这些多模态信息统一编码为token。
2. 按需分割与记忆（Mask Generation & Memory Bank）：掩码解码器（Mask Decoder） 会为每一个视觉提示预测一个时空维度的掩码。这些新生成的“对象-掩码”对会被存入一个新颖的 对象记忆库（Object Memory Bank） 中。这个记忆库就像一个哈希表，动态地存储和更新着场景中我们感兴趣的对象信息。
3. 注入记忆再推理（Memory Injection & Reasoning）：在生成最终答案前，模型会将对象记忆库中存储的对象特征 注入（inject） 回语言模型的输入中。这样，LMM在进行推理时，就不仅拥有了对整个场景的宏观理解，还获得了关于特定对象的、精确到像素的细粒度信息，从而能够生成基于掩码的、内容更精准的回答。

实验效果：10项基准SOTA与创新的PixelQA任务

UniPixel的有效性在涵盖图像/视频指代、分割和以对象为中心的理解等9大类任务的 10个公开基准 上得到了广泛验证，并在多个任务上取得了SOTA（State-of-the-Art）性能。

以下是部分任务的性能对比，展示了UniPixel在多个指代性分割任务上的优越表现：

创新的PixelQA任务

为了更好地验证UniPixel的灵活性和综合能力，作者还提出了一个全新的 PixelQA（Pixel-Level Video Question Answering） 任务。该任务要求模型同时完成 对象指代、分割和问答 三项挑战，这是现有方法无法处理的。

下图则直观展示了UniPixel在PixelQA任务上的出色能力：即使用户只在视频的某一帧上通过点或框给出模糊的提示，模型也能准确地识别、跟踪该对象，并围绕该对象回答复杂问题。

总结与贡献

xx认为，UniPixel的提出是LMM向更精细化、更实用的多模态智能助手迈出的重要一步。

1. 提出了首个统一框架：UniPixel首次提出了一个统一对象指代和分割的端到端模型，实现了从粗粒度场景理解到细粒度像素推理的跨越。
2. 引入了新的推理机制：通过创新的“对象记忆库”和“记忆注入”机制，UniPixel为LMM如何利用中间感知结果进行深度推理提供了一种全新的、有效的范式。
3. 创建了新的评测维度：新颖的PixelQA任务为评估模型的综合像素级理解能力设立了新标准。
4. 代码开源：模型和代码均已开源，将极大地推动社区在像素级视觉推理领域的研究。

总而言之，UniPixel通过其统一的设计，证明了对象指代和分割能力的融合能够相互促进，并能显著增强LMM的细粒度推理能力。这项工作无疑将启发更多关于像素级视觉理解的未来研究。

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#video-SALMONN

SALMONN 系列音视频理解大模型霸榜回归！推理增强、高帧率、无文本泄漏全线突破

SALMONN 家族在首个通用音频理解模型（ICLR 2024）和首个全要素音视频理解模型 video-SALMONN（ICML 2024）基础上再次迎来重磅扩容，霸榜各大音视频理解榜单！

全新一代 video-SALMONN 2/2+、首个开源推理增强型音视频理解大模型 video-SALMONN-o1（ICML 2025）、首个高帧率视频理解大模型 F-16（ICML 2025），以及无文本泄漏基准测试 AVUT（EMNLP 2025） 正式发布。新阵容在视频理解能力与评测体系全线突破，全面巩固 SALMONN 家族在开源音视频理解大模型赛道的领先地位。

图像由 Nano-Banana 生成

新旗舰登场

video-SALMONN 2+

video-SALMONN 2+ 是首个专注于高质量、完整视频描述的音视频大语言模型。通过原子事件级的评估体系与 MrDPO 多轮强化学习优化，它大幅减少信息遗漏和幻觉。在字幕完整性和准确性指标上取得最好结果（SOTA）。

研究团队进一步发现：利用该模型大规模生成高质量描述，并将其反哺新模型训练，不仅能保持强描述能力，还能显著提升问答等音视频理解任务表现。

最终，video-SALMONN 2+ 在 Video-MME、 WorldSense、AVUT、Video-Holmes、DailyOmni 等音视频理解榜单，MLVU、LVBench 等静音视频理解榜单上全面领先。72B 版本整体性能超越 GPT-4o、Google Gemini 1.5 Pro 等闭源巨头。

得益于对音频模态的同步利用，video-SALMONN 2+ 系列在 Video-MME 等榜单上，无字幕（端到端真实系统）与有字幕（外挂人工标注或商业语音识别系统生成的理想字幕）之间的性能差距小于 2%。这表明音视频联动能有效增强语义理解能力，并能在无人工字幕的视频与xx机器人等场景中具有明显优势。

研究团队首先以 Qwen 2.5-VL 7B 为底座构建音视频模型，经上述音视频训练流程及 MrDPO 训练得到 video-SALMONN 2+ 7B。随后，利用该模型对更大规模的音视频数据进行高质量描述标注，并以此为数据源，训练基于 Qwen 2.5-VL 3B/72B 的音视频大模型，最终获得 video-SALMONN 2+ 3B/72B。实验显示，相比仅用原始标注数据训练的基线，新模型在视频理解能力上实现了全面提升。

Video-MME 数据集上的消融实验结果结果验证了该的技术路径有效性：高描述能力模型可充当高质量训练数据的 “生成器”，为更强音视频理解模型提供可靠的数据基础，推动模型持续迭代与性能跃升。

推理增强，让模型真正看懂

video-SALMONN-o1（ICML 2025）

，时长00:31

问题： 表演者为什么想成为黑山公民？选择：

A. 因为黑山是个美丽的国家

B. 因为他想住在一个名字匹配他肤色的国家

C. 他想成为一座山

D. 他觉得黑山的人都很有吸引力

E. 他觉得这个国家的名字听起来很酷

video-SALMONN-o1 推理：

喜剧演员说欧洲有一个国家叫做黑山。

然后他重复了一遍这个名字，强调它的独特性：“有一个满是白人的国家，叫做黑山。”

他表示自己很想成为其中一员，甚至开玩笑说要把国籍改成黑山。

他想成为黑山公民的理由是：那是一个美丽的地方，而且名字与他的肤色相符。

因此，答案是 B. 他想生活在一个与自己肤色相符的国家

，时长00:19

问题： 表演者谈到了直男在照片中的习惯。为什么观众会笑呢？请从以下选项中选择：

A. 表演者的衬衫很好笑。

B. 表演者让观众想起了他们的朋友。

C. 观众感到被冒犯了，于是尴尬地笑了。

D. 表演者是女性，觉得取笑直男很有趣。

E. 光是想象就觉得好笑，而表演者还把它演出来了。

video-SALMONN-o1 推理：

表演者在开直男的玩笑，说他们拍照时喜欢抬着下巴摆姿势。

然后他亲自模仿了这种姿势，并加以夸张来制造喜剧效果。

观众之所以发笑，是因为他们能够产生共鸣，并觉得这种摆姿势的行为本身就很滑稽。

因此，答案是 E. 光是想象就觉得好笑，而表演者还把它演出来了。

，时长00:21

问题： 这个视频里有什么笑话以及为什么好笑？请逐步详细分析

video-SALMONN-o1 推理：

笑点在于：美国副总统乔・拜登写了一本自传。

说话者（很可能是个喜剧演员或观众）说他觉得这本书比实际好得多。

这很有趣，因为它利用了一个常见的观念 —— 政治人物往往会把自己描绘得比他们真正值得的更正面。

说话者暗示拜登的自传好得令人难以置信，这是一种对情境的幽默夸张。

在脱口秀等复杂视频中，深层理解不仅依赖于音频与视觉的联合感知，还需要在此基础上开展多步推理。video-SALMONN-o1 是首个推理增强的开源音视频大语言模型：相较于同类开源系统直接输出答案，它可以同时接收音频与视频输入，执行基于证据的逐步推理并给出结论，实现结果与理由的一致性。实验观察表明，针对数学 / 编程的文本推理优化，或以图文为主的推理范式，难以有效泛化至音视频理解；video-SALMONN-o1 以音视频原生的过程监督与推理优化，拓宽了推理的应用边界，使大模型能以推理为核心更全面地理解物理世界。

，时长01:10

问题： 双胞胎研究如何分离 TBI（创伤性脑损伤）对痴呆风险的影响。请逐步分析。

video-SALMONN-o1 推理：

问题在于双胞胎研究如何分离 TBI（创伤性脑损伤）对痴呆风险的影响。我们需要明确该研究中有哪些关键要素，能够帮助把 TBI 的作用与其他影响痴呆的因素区分开来。

讲者提到，该研究采用 “双胞胎配对” 设计，也就是说比较双胞胎个体。这意味着研究重点在于控制遗传因素和共同的环境因素。

讲者强调，研究中的双胞胎在 TBI 上是不一致的（即一人有 TBI，另一人没有），在痴呆发病上也是不一致的（即一人发展为痴呆，另一人没有）。这种设计使研究者能够控制早期的遗传和环境暴露因素，因为这些在双胞胎之间是相似的。

通过比较在 TBI 经历和痴呆结果上不同的双胞胎，研究就能隔离出 TBI 对痴呆风险的影响。如果 TBI 是一个重要的风险因素，我们就会预期：有 TBI 的双胞胎更容易发展为痴呆，而没有 TBI 的双胞胎则相对较少出现痴呆。

在脱口秀、学术演讲等复杂音视频场景中，理解不仅依赖于音频与视觉的联合感知，还需要在此基础上开展多步推理。video-SALMONN-o1 是首个推理增强的开源音视频大语言模型：相较于同类开源系统直接输出答案，它可以同时接收音频与视频输入，执行基于证据的逐步推理并给出结论，实现结果与理由的一致性。实验观察表明，针对数学 / 编程的文本推理，以及图文推理，均难以泛化至音视频场景；video-SALMONN-o1 以音视频原生的过程监督与推理优化，拓宽了推理的应用边界，使大模型能以推理为核心更全面准确的理解物理世界。

核心算法 process DPO

pDPO rollout 和 contrastive step selection 示意图

Process DPO（pDPO） 是 video-SALMONN-o1 核心提出的训练方法。与传统过程奖励函数（PRM） 同样关注逐步（step-level） 优化不同，pDPO 面向音视频场景中自检能力弱、难以获得稳定步骤级奖励的问题，改用偏好优化路径：在每一步开始时采样两个候选下一步 sk 与 s’k，分别进行推理展开（rollout），依据展开结果的正确性比较两者优劣，并将 DPO 损失细化到步骤级进行优化。

 针对大量 rollout 带来的计算开销，pDPO 进一步引入基于扰动的不确定性估计：通过对当前状态施加微小扰动、观察输出变化来评估各步的不确定性，仅对不确定性高的关键步骤执行偏好对比与优化，从而显著降低计算成本。

高帧率突破，捕捉决定性瞬间

F-16（ICML 2025）

F-16 是首个为高帧率视频理解而生的大模型。人眼感知远超 30FPS，体育直播、电竞高光、快速切镜这些关键时刻，高帧率决定你能不能 “看全、看准”。遗憾的是，多数视频大模型还停留在 1 FPS 左右 的低采样，信息大量流失；简单拉高帧率又会把算力 “烧空”。

 F-16 的答案是多帧联合对齐压缩。它把多帧特征一起送入对齐器，一边对齐语义、一边做高效压缩，既保住图像编码器的预训练语义，又把计算成本压下来。结果很直接：在通用视频理解基准上，F-16 追平并改写同时期同规模纯视觉开源模型 SOTA 结果；在运动等高帧率任务上稳居 SOTA。

从左到右： FPS = 16、FPS = 1、FPS = 16、FPS = 1

更直观的结果来了：在篮足体跳四大体育任务上，用同一训练数据微调的 F-16 高帧率模型不仅全线压过低帧率基线，还跑赢 GPT-4o、Gemini 1.5 Pro 等头部闭源模型，再次验证了高帧率信息的价值。

该研究系统性验证了高帧率信息在通用视频理解中的关键作用，为后续对高帧率视频理解模型的深入探索奠定了坚实基础。

降低文本泄漏

打造公正的评测基准：AVUT（EMNLP 2025）

AVUT 聚焦通用场景下的音视频理解，涵盖信息获取、内容计数、事件定位与匹配、说话人日志等多类任务。其中很多测试依赖非语音的音频事件等模态线索，单纯的语音转文本无法覆盖，这也凸显了音视频协同理解的必要性。

值得警惕的是，音视频理解任务中有一个常被忽略的大坑：文本短路。很多评测里，模型哪怕不看视频，只看题目和选项就能答对（见下表 Text-only Accuracy%）。这意味着不少 “高分”，其实并非真正的音视频理解。

如上表所示，在多项常用数据集中，GPT-4o 模型仅依赖文本即可取得较高的准确率。为此，我们提出 AVUT 测试集，一方面平衡音频、视频与文本三种模态的贡献，另一方面有效抑制文本捷径，直击 “只看文本也能答对” 的评测痛点。

我们还引入了 Cycled Accuracy%：把每道题的选项打乱重排 (ABCD, BCDA, CDAB, DABC)，将正确答案依次放在不同位置，只有模型在所有排列里都选同一答案才算对。这样就能有效抑制 “位置偏好” 造成的水分（比如不确定就 “蒙 C”）。结果显示，AVUT 数据能够避免 “偏好型刷分”。

随着 video-SALMONN 2+ 领跑榜单、video-SALMONN-o1 推理增强落地、F-16 高帧率架构升级，以及以音频为核心的 AVUT 基准建立，SALMONN 家族已形成从模型到评测、从效率到效果的完整闭环。它不仅刷新了开源视频理解的上限，也为产业与学术界提供了有效的方法创新和可靠的对比标准。面向真实世界的多模态场景，SALMONN 的这次 “集群式” 进化正把视频理解推向 “看得懂、听得准、答得明”。未来，SALMONN 系列将持续迭代，带来更强模型与更完善生态！

团队介绍

清华大学电子工程系多媒体信号与智能信息处理实验室在医工交叉和语音处理领域有长期积淀。实验室的张超研究小组成立于 2022 年，专注于多模态大语言模型、脑信号解码与大脑健康研究。

SALMONN 系列开源地址：https://github.com/bytedance/SALMONN

论文地址：

• video-SALMONN 2：https://arxiv.org/abs/2506.15220
• video-SALMONN-o1：https://openreview.net/pdf?id=y62fhuA69I
• F-16：https://openreview.net/pdf?id=3H7qAT9Qow
• AVUT Benchmark：https://arxiv.org/abs/2503.19951

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#RoboBrain-X0 

首个零样本跨本体泛化开源xxx模型：智源RoboBrain-X0 技术细节全解析

为xx智能行业提供了一个可复用、可扩展的通用基座，同时开源训练数据集。

今天，北京智源人工智能研究院（BAAI）正式开源 RoboBrain-X0，一个能够在零样本泛化、轻量微调条件下，驱动多种不同真实机器人完成复杂任务的xxx智能基座大模型。其核心突破在于：用统一的动作空间与分层任务拆解，实现了「一个基座模型，N种身体」，为通用xx智能提供一条切实可行的路径。

RoboBrain-X0 源自 RoboBrain 的多模态基座能力，在 RoboBrain 2.0 数据基础上，进一步融合了真实机器人动作数据。通过统一建模视觉、语言与动作，它实现了跨本体的泛化与适配，具备从感知到执行的一体化能力。

据智源团队公开的评测，RoboBrain-X0 在多个主流机器人本体上的真机实验显示：

• 零样本迁移能力突出：仅靠统一预训练，模型即能在不同本体完成pick&place等任务，指令跟随与场景切换表现稳定。
• 小样本微调效应显著：在每个任务/域仅提供50条样本的微调情况下，RoboBrain-X0 的泛化表现已超过行业主流基线（如π0），尤其在混合本体、复杂场景下，少量微调即可具备针对复杂目标任务的拆解和执行能力，展现出远高于传统模型的数据效率和迁移性。
• 控制一致性强：不同本体在执行同一高层任务时，生成的动作原语序列高度一致，实际物理执行表现可靠。

这些结果意味着，RoboBrain-X0 不仅是理论上的「通用基座」，而且已在工程实践中迈出了从单点突破到规模化落地的关键一步。

，时长00:46

作为新一代跨本体基座大模型，RoboBrain-X0 突破对单一机器人体系的依赖，实现异构本体统一建模，并具备实用级 zero-shot pick&place 泛化能力与轻量微调下的复杂任务拆解能力。

，时长01:47

• RoboBrain-X0 Github 地址：https://github.com/FlagOpen/RoboBrain-X0
• RoboBrain-X0多芯片版本地址FlagRelease：https://huggingface.co/FlagRelease/RoboBrain-X0-FlagOS
• 核心训练数据集：https://huggingface.co/datasets/BAAI/RoboBrain-X0-Dataset
• RoboBrain 2.0 技术文档：https://arxiv.org/abs/2507.02029

本体泛化困境：通用xx智能的核心阻碍

随着机器人逐步走出实验室，走进家庭、工厂、公共空间，行业也面临着一个日益突出的难题：尽管模型在单一机器人上的能力日新月异，但这种智能却像一座座孤岛，难以迁移和扩展。

问题的根源在于，当前主流模型普遍采用在单一本体上端到端训练的范式。然而，不同品牌、不同结构的机器人，其动作空间、自由度和动力学特性千差万别，导致模型的智能被其物理载体（Embodiment）牢牢「锁死」。

即便有了一个很好的xx大脑模型，每适配一种新硬件，都需要重新收集数据进行微调，更深层次上，这种模式还造成了严重的数据壁垒，不同本体间的数据难以复用，难以形成类似大语言模型领域的「数据飞轮」效应。

打破「本体枷锁」，让智能在不同物理形态间无缝流转，已成为整个领域从单点炫技迈向全面普惠的决定性关隘。

实现「语义一致、控制一致、执行一致」三层对齐

面对这一制约，智源研究团队的思路是，将一个高度依赖硬件的控制问题，转化为了一个本体无关、直接描述物理世界交互的目标问题。

第一步，是统一「动作空间」

RoboBrain-X0 将不同类型机器人（无论是机械臂、移动底盘还是双臂系统）的控制信号，全部映射到同一个动作空间，即末端执行器（End-Effector，EE）在三维空间中的位姿（位置与姿态）。这一抽象方式，直接跨越了各类机器人在自由度、结构定义上的巨大差异，无论底层关节、驱动方式如何变化，所有本体在 RoboBrain-X0 看来，都在用同一种「动作语言」进行感知、学习与协作。

其次，是离散化「动作词汇」

智源团队进一步引入「动作Tokenizer」机制，将原本连续且高维的物理操作轨迹，离散成一组可迁移的动作原语token。这些token基于分组残差量化（GRVQ），分别对位置、旋转、夹爪等多个维度进行压缩和抽象。这样，原本冗长复杂的控制指令被浓缩为简明的token序列，模型能够用更少的计算资源表达长时序行为，大幅提升训练与推理效率，并增强了长时控制的稳定性。

最终，RoboBrain-X0 实现了跨本体的知识和能力共享

机械臂、移动底盘、双臂系统等不同本体都能共享同一套操作原语，模型可以在不同类型机器人采集的数据上进行「混合本体数据训练」，并从中抽取出具备普适性的物理知识与操作策略。过去难以迁移的跨本体能力，如今有了工程化落地的可能。

分层规划与推理：让「意图到动作」可泛化、可迁移

RoboBrain-X0 的另一项关键创新，是将「语言到动作」这一长期困扰xx智能的难题，拆解为分层、可解释的推理链路。通过模拟人类的分步决策过程，让复杂任务的理解与执行变得更加高效、易于泛化。

1. 高层：意图解析与任务分解。模型首先读取自然语言指令（如「把苹果放进篮子里」），理解整体目标，并自动分解为一系列语义明确的子任务（如「找到苹果」「拿起苹果」「放进篮子」）。
2. 中层：动作原语推理。每个子任务进一步被转化为动作原语token序列。这些token代表「接近」、「抓取」、「放置」等可迁移的基础操作，成为xx智能跨本体泛化的关键「词汇」。
3. 底层：控制信号解码。最终，动作原语token被解码为具体的底层控制信号，如增量末端位姿和夹爪开合指令。这一层将抽象的意图转化为各类本体可直接执行的物理操作。

在训练阶段，团队采用分阶段、多模态的数据策略：

• 第一步，通过大规模视频+语言数据（无动作配对）强化模型的空间理解与语义规划能力；
• 第二步，逐步引入动作轨迹配对数据，建立从任务语义到物理控制的精准映射；
• 第三步，针对遮挡、干扰、新物体等现实难题，用小样本微调实现定向强化与快速适应。

推理时，模型同样先完成高层的任务拆解与子任务链生成，再通过动作Tokenizer，将抽象的动作序列稳定映射为不同本体可执行的控制信号。每一级推理都受到专门的数据监督和一致性约束，确保模型在异构机器人、复杂场景下都能输出语义一致、行为稳定的策略。 这一机制不仅极大提升了模型的泛化能力，也大幅缩短了新任务、新环境的适应周期。

不止模型，同步开源核心训练数据集

RoboBrain-X0 卓越跨本体能力的背后，是坚实的数据基础。伴随此次模型开源，智源同步向全球开放了其核心训练数据集 RoboBrain-X0-Dataset。

该数据集的构建，旨在系统性地赋予模型两大核心能力：

• 从通用感知到xx理解的数据：这一部分旨在让模型「看懂」并「思考」物理世界。它在传统的视觉问答（VQA）与推理数据之上，大量扩展了与物理交互强相关的任务，如物体 affordance 查询（物体可以被如何操作）、轨迹生成和动作规划。这些数据由开源成果与真实机器人采集共同组成，帮助 RoboBrain-X0 建立起从通用视觉语言到特定xx场景空间理解的桥梁。
• 从多样化动作到泛化技能的数据：这是实现跨本体泛化的核心。智源团队整合了多源数据，形成了一个层次丰富的动作知识库。首先，它引入了如 Agibot World 等高质量的开源动作数据作为基础。其次，团队通过与松灵、星海图等厂商深度合作，同时结合自采，构建了一套体系化的真实数据采集与标注流程。这批数据不仅包含了直接的「指令-动作」对，还创新性地加入了「指令-子任务推理-动作」的样本，专门用于训练模型的长程任务分解、进度感知与动态决策能力。

该数据集的开源不仅在于提供数据本身，「所有数据均经过统一格式化与严格的质量控制，供研究者开箱即用」，智源团队表示，「同时，我们也希望为社区提供一个可复现、可比较的跨设备评测基准，帮助推动xx方法论的快速迭代与对齐，最终加速xx智能技术从实验室走向产业应用的进程」。

实验结果

为全面检验 RoboBrain-X0 的泛化能力与实际效能，智源研究团队在权威的 Libero 仿真平台和真实的机器人硬件上进行了一系列严格的评测，主要与当前业界领先的 π0-fast 和 π0 进行了比较。结果表明，RoboBrain-X0 不仅在理论性能上取得突破，更在真实世界应用中展现出显著优势。

在 Libero 仿真评测中，RoboBrain-X0 在空间理解（Spatial）、物体交互（Object）、目标导向（Goal）和长程任务（Long）等所有关键维度上，其性能均超越了其他模型，综合成功率高达 96.3%，位列第一。

Libero仿真评测结果

更为关键的是，在更具挑战性的真机评测中，RoboBrain-X0 的总体成功率达到了 48.9%，几乎是基线模型 π0（19.8%）的 2.5 倍。特别是在基础抓放任务中，RoboBrain-X0 甚至实现了 100% 的成功率。

真机评测结果，在空间关系理解（任务1）、基础抓放（任务2）、类别泛化（任务3）、多目标处理（任务4）任务上全面超越π0

这些数据证明，RoboBrain-X0 所采用的跨本体通用架构，能够有效将抽象的「任务意图」转化为精准的物理动作，其零样本泛化能力并非停留在模拟层面，而是在复杂的真实物理世界中稳定、可靠，为xx智能从实验室走向产业化落地奠定了坚实的基础。

迈向「一个基座，N种身体」的新时代

RoboBrain-X0 在工程层面实现了基于一个统一的预训练基座，在零微调条件下驱动多种异构真实机器人完成复杂任务。

RoboBrain-X0 的开源，不仅为全球xx智能行业提供了一个可复用、可扩展的通用基座，也为智能机器人规模化落地打开了新局面。

对开发者和学术界而言，研发重心将从底层的重复造轮子，转向高层的创新与应用；对于产业链，机器人产品的智能能力将像安装APP一样实现快速适配，并能基于通用基座持续拓展；数据资产也将在更大范围内流动和增值，促进软硬件解耦和生态繁荣。

当然，通用xx智能的终极目标仍然遥远。RoboBrain-X0 在复杂人机交互、动态环境理解、自主学习等方向还需持续进化。但通过统一动作空间和分层推理框架的落地，「一个大脑，多种身体」已从愿景变为现实的工程起点。

正如团队所言：「我们希望 RoboBrain-X0 能成为连接不同身体、不同环境、不同任务的通用智能枢纽。」

从今天起，全球「xx智能基座」的竞赛，或许才刚刚开始。

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