## InternVL3: Exploring Advanced Training and Test-Time Recipes for Open-Source Multimodal Models [InternVL3：探索开源多模态模型的先进训练与测试阶段方案](https://arxiv.org/abs/2504.10479) 我们推出Inter…

这两年随着大模型的能力的飞速发展，我们可以依赖大模型做很多更加复杂的任务，为了完成这些任务，我们经常需要依赖于外部环境提供的能力，为了整合这些能力，涌现了多种扩展技术，目前很常用的就是工具/函数调用（Tool/Function Calling）和模型上下文协议（MCP， Model Context Protocol），此外就是最近才发布不久的Age…

Feature-Level Insights into Artificial Text Detection with Sparse Autoencoders 使用稀疏自编码器进行生成文本检测的特征级洞察 随着先进的大语言模型的兴起，生成文本检测变得越来越重要。尽管有许多努力，但没有单一算法在不同类型的未见文本上表现一致，或保证对新的大语言模型的有效…

Predictive Data Selection: The Data That Predicts Is the Data That Teaches 预测性数据选择：预测的数据即教学的数据 语言模型的预训练需要在广泛的语料库上进行训练，其中数据质量起着关键作用。在这项工作中，我们的目标是直接估计预训练期间数据的贡献，并以高效的方式选择预训练数据。具…

Large Language Diffusion Models 大语言扩散模型 自回归模型 (ARMs) 被广泛认为是大语言模型 (LLMs) 的基础。我们通过引入 LLaDA 来质疑这一观点，LLaDA 是一种在预训练和监督微调 (SFT) 范式下从头开始训练的扩散模型。LLaDA 通过前向数据掩码过程和反向过程来建模数据分布，参数化由一个普通的…

Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach 利用隐式推理扩大测试时间计算的深度：一种循环深度方法 我们研究了一种新型的语言模型架构，该架构能够通过在潜在空间中进行隐式推理来扩展测试时的计算。我们的模型通过迭代一个循环块，在测试时可以展开…

s1: Simple test- time scaling s1: 测试时间缩放研究 测试时间缩放是一种创新的语言建模方法，通过额外的计算资源提升模型性能。近期，OpenAI 的 o1 模型展示了这一技术潜力，但其具体实现细节尚未公开，引发了学术界的广泛关注和复现工作。 本研究旨在探索实现高效推理的最佳实践方案。首先，我们构建了一个高质量数据集 s…

Humanity's Last Exam 人类的最终考试 基准测试是追踪大语言模型(LLM)能力快速进展的重要工具。然而，这些基准测试在难度上并未跟上节奏:如今的 LLMs 在 MMLU 等流行基准测试上的准确率已超过 90%，这限制了对先进 LLM 能力的有根据测量。作为回应，我们介绍了“人类的最终考试”(HLE)，这是一个多模式基准测试，在人类…

Evolving Deeper LLM Thinking 大语言模型思维的深度进化 我们探索了一种进化搜索策略，用于扩展大语言模型中的推理计算时间。我们提出的方法，Mind Evolution，利用语言模型生成、重组和优化候选响应。该方法在解决方案评估器可用时，避免了形式化底层推理问题的需求。在控制推理成本的前提下，我们发现 Mind Evolut…

Enabling Scalable Oversight via Self-Evolving Critic 通过自我进化的批评者实现可扩展的监督 尽管大语言模型 (LLMs) 表现卓越，但其发展面临一个关键挑战：在人类评估困难或 LLMs 超越人类的任务中，如何提供有效的反馈。尽管使用 LLMs 进行批评的兴趣日益增长，但当前的方法仍然依赖于人类注释…