当今人工智能时代，深度学习极大得促进了计算机视觉技术的快速应用和成熟，也是算法工程师们必须掌握的一项技能，然而，不同环境的依赖部署，高算力的需求，海量数据量需求及算法应用...

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）主要聚焦在视觉和文本模态的融合上，对语音的关注较少。然而，语音在多模态对话系统中扮演着至关重要的角色。由于视觉和语音模态之间的差异，同时在视觉和语音任务上取得高性能表现仍然是一个显著的挑战。论文标题：VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction论文链接：https:

如上图所示，在 Sandbagging（故意装傻）案例中，红色区域展示了不可监控的 CoT：模型选错了答案，且 CoT 在一本正经地编造错误理由。而右图显示，后期单位 Token 的监控性下降，说明模型学会了更高级的隐藏策略。从上图可以看到，在 OpenAI o3 和 GPT-5 Codex Max 的正常训练流程中，随着 RL 步数的增加，CoT 的可监控性（这意味着在部署高风险 Agent 时

学术界的最新进展如 Search-R1 等方法，将结果监督的强化学习引入 Agentic RAG 训练流程，通过最终答案的正确与否作为唯一奖励信号，取得了可观成果。ReasonRAG 却给每一步推理“打分”，引入最短路径奖励估计（SPRE），通过模拟多种路径，奖励快速准确的决策，惩罚冗余无效的思考，让模型学会“少绕弯、多命中”。研究团队提出了一个关键洞见：训练一个真正具备"思考能力"的 Agent

为了解决这一问题，阿里的研究团队提出了一种全新的人类反馈驱动的优化策略——Identity-GRPO，这是首个专门针对多人物身份保持的视频生成场景设计的人类偏好驱动的对齐策略。3. 除此之外，在论文中展示的偏好准确性基准测试中，提出的身份一致性奖励模型达到了0.890 的准确率，明显优于传统方法 ArcFace，它的准确率仅有 0.772。如表格所示，当视频数量不足时，GRPO 训练会变得不稳定，

2. 虽然层间分布差异普遍随层深而减小，但依赖事实知识的生成步骤显示出独特的滞后模式，即在较靠后的层仍然保持较大的分布差异，而非知识感知步骤（如语法词“was”）则迅速收敛。DFD 的核心在于利用 LLM 内部的层级结构来识别与事实知识相关的生成步骤，并通过不同层与最后一层的层间 KL 散度来量化每个生成步骤的知识依赖度。在知识感知强度较高的步骤，DFD 降低温度以聚焦事实性；这解释了实验中观察到

（表 5）：UV-CoT 通过自评估（目标模型作为评估器）表现仍远超目标模型 LLaVA-1.5-7B（+4.8%），接近 12B 模型 OmniLMM-12B（-0.2%）。总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。（表 1）：在六大基准上，优于有监督的思维链模型 Visual-CoT-7B，远超目标模型 LLaVA-1.5-7B 和其他无思维链模型。SFT 仅利用人工标注的「正样本」（正确区域

可见随着约束增多，模型完成任务的难度大幅增加。图右为各类可控约束的细分类型，包括命名规范、代码结构、算法复杂度、注释风格等，覆盖现实项目中多样化的工程要求。传统代码生成仅考察代码的功能正确性，而 IFEvalCode 进一步要求生成代码在风格、复杂度、结构和算法实现等多维约束下同时合规，体现大模型在复杂现实场景下的应用能力。，包含 1620 条涵盖八大主流编程语言（Python、Java、C++、

长上下文一直被认为是 LLM 最难攻克的“死穴”：平方级的计算复杂度带来算力瓶颈，KV 缓存的爆炸增长拖垮部署成本，而注意力的稀释更让模型在长序列中“迷失中间”。在 NarrativeQA、SQuAD、RACE 和 QuAIL 四个数据集上，CompLLM 的表现呈现出鲜明趋势：短上下文时与基线持平，但一旦超过 50k token，模型准确率显著反超，普遍提升 2–3 个百分点。因此，虽然「整块压

本质上，PR 的核心要求是根据问题得到正确答案，而 AR 的核心要求是提出正确的问题来获取关键的信息。4. 基于搜索的方法在 AR-Bench 中依赖于每一轮评估问题质量的验证器的可靠性，表现在对 GN 任务有显著提升 （验证器基于数值反馈构建，简单可靠），而在 SP 任务下无法提升推理表现 （验证器基于自然语言反馈构建，复杂且相对不可靠）。对主动推理问题的探索，有助于我们更好地理解和提升 LLM