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1. 突出Transformers，谷歌发布「深度学习架构假想」通用框架 Miras

2. 奖励，即是器具学习所需要的一切

3. 浙大、vivo 团队：借助东谈主类演示增强挪动 GUI Agent

4. 念念维主管：外部 CoT 可加快大模子推理

1. 突出 Transformers，谷歌发布「深度学习架构假想」通用框架 Miras

假想高效和灵验的架构主干，一直是增强基础模子才气的中枢盘考标的。受瞩眼力偏差这一东谈主类泄漏气候的启发——优先探究某些事件或刺激的当然倾向—— Google Research 团队将神经架构（包括 Transformers、Titans 和当代线性递归神经相聚）再行观念化为关联追想模块，通过里神情标（即瞩眼力偏差）学习键值映射。

令东谈主惊诧的是夫妻性生活影片播放，他们发现，大多数现存序列模子都愚弄点积同样性或 L2 记忆目标当作其瞩眼力偏差。他们还提议了一系列可供采用的瞩眼力偏差确立偏激高效的近似神气，以褂讪考试过程并提高模子进展。然后，他们将当代深度学习架构中的渐忘机制再行阐发注解为保留正则化的一种步地，为序列模子提供了一套新的渐忘门。

基于这些视力，他们提议了一个深度学习架构假想通用框架 Miras，基于以下 4 种采用：（1）盼望追想架构；（2）瞩眼力偏差目标；（3）保抓门；（4）追想学习算法。他们进一步提议了三种新颖的序列模子——Moneta、Yaad 和 Memora，它们不仅突出了现存线性 RNN 的性能，同期也保抓了考试过程的高效并行性。

实验标明，Miras 的不同假想采用会产生不同强度的模子。举例，Miras 的某些实例在讲话建模、学问推理和需要高密度信息调回的任务中展现出了优异的性能，致使越过了 Transformers 和其他当代线性轮回模子。

2. 奖励，即是器具学习所需要的一切

现时的大讲话模子（LLM）持续通过监督微调（SFT）来得到器具使用才气。然则，SFT 在面对生疏或复杂的器具使用场景时，通常难以罢了细密的泛化。连年来，强化学习（RL）取得了进展，尤其是访佛 R1 的模子，仍是展现出细密的推理才气和泛化才气。但在器具使用任务中，奖励假想仍靠近诸多挑战：一方面，器具种类高贵，调用时参数互异；另一方面，粗粒度的奖励信号难以提供灵验学习所需的细粒度反映。

在这项职责中，伊利诺伊大学香槟分校团队初度在 RL 范式中对器具采用和应用任务的奖励假想进行了全面盘考。他们系统地探索了种种奖励计策，分析了它们的类型、界限、粒度和时分动态。基于这些视力，他们提议了针对器具使用任务的原则性奖励假想，并将其应用于使用群体相对计策优化（GRPO）考试 LLM。

对不同基准的实证评估标明，这一设施草率产生鲁棒、可推广和褂讪的考试恶果，相较基础模子性能提高了 17%，相较 SFT 模子提高了 15%。这些阻挡突显了合理的奖励假想在提高 LLM 的器具使用才气和泛化性能方面的要道作用。

3. 浙大、vivo 团队：借助东谈主类演示增强挪动 GUI Agent

挪动 GUI Agent 在自动施行任务方面展现出宏大后劲，但在支吾施行全国中种种化的场景时，仍靠近通用性不及的挑战。传统设施通常依赖预考试模子或大界限数据集进行微调，然则在面对种种化的挪动应用和用户特定任务时，通常难以收效。

来自浙江大学和 vivo 的盘考团队提议了一种新念念路：通过引入东谈主类演示来增强挪动 GUI Agent 的才气，要点在于提高其在未见场景中的进展，而非一味依赖更大界限的数据集来追求泛化才气。为了罢了这一范式，他们提议了 LearnGUI，这是第一个专诚用于盘考挪动 GUI Agent 中 基于演示的学习的抽象数据集，包括 2252 个离线任务和 101 个带有高质料东谈主类演示的在线任务。他们进一步开辟了多 agent 框架 LearnAct，其草率自动从演示中索要知识，从而提高任务完成度，集成了三个专科 agent：用于知识索要的 DemoParser、用于关系知识检索的 KnowSeeker 和用于演示增强任务施行的 ActExecutor。

实验阻挡标明，在离线和在线评估中，模子性能都有权臣提高。在离线评估中，一次演示就能提高模子性能，将 Gemini-1.5-Pro 的准确率从 19.3% 提高到 51.7%。在在线评估中，这一框架将 UI-TARS-7B-SFT 的任务班师率从 18.1% 提高到 32.8%。LearnAct 框架和 LearnGUI 基准建设了以演示为基础的学习设施，这是使挪动 GUI Agent 更具合乎性、个性化和可部署性的一个有出路的标的。

4. 念念维主管：外部 CoT 可加快大模子推理

推广测试时议论不错灵验增刚劲型推理模子（LRM）在多种任务中的推理才气。然则，LRM 持续存在“过度念念考”问题，即模子会产生开阔冗余推理门径，但带来的性能提高却十分有限。现存的职责依赖于微调来缓解过度念念考，但这不仅需要很是数据和终点规考试经过，还可能带来安全风险和较差的泛化才气。

通过实证分析，来自香港科技大学和蚂聚积团的盘考团队揭示了 LRM 举止的一个迫切特征，即在念念考 token 之间插入由较小模子生成的外部念念维链（CoT），不错灵验田主管模子产生更少的念念维。基于这些视力，他们提议了一个节略而高效的管谈——ThoughtMani，使 LRM 草率绕过冗余的中间门径，缩短议论本钱。

他们在多个任务上进行了开阔实验，考证了 ThoughtMani 的实用性与高效性。举例，当应用于 LiveBench/Code 数据集上的 QwQ-32B 时，ThoughtMani 保抓了原有性能，并将输出 token 数减少了约 30%，而 CoT 生成器的支出却很小。此外，他们还发现 ThoughtMani 平均提高了 10% 的安全对王人度。

由于模子供应商持续会同期提供不同大小的模子，ThoughtMani 为构建更高效、可拜访性更强的 LRM 系统提供了施行可行的处理有假想。

整理：学术君

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