如果想要写AI论文，就需要总结论文核心观点的来源。

大语言模型、多模态模型是如何设计来实现高效Mem机制。

视觉领域的GPT moment要来了吗？[^4]

• World Model: (e.g., Emu3.5)
• Unified Foundation Models, UFMs，强调视觉能力的闭环。证明模型能像“看懂”图片一样“画出”图片。(e.g.,Bagel, Lumina, Emu3.5)
• Omni 强调交互能力的闭环。证明模型能像真人一样，具备实时、全感官的反应。图片生成暂时不是必须的(e.g.,Qwen-3-Omni、longcat-omni), 但是也能支持(e.g., Ming-Omni)

当前多模态设计中AR和DiT的组合关系，单独学习一下

VeRL 作为RL领域趋势最火的开源仓，值得学习。

VeRL 基于ray的多进程管理，并结合 推理、训练等多个阶段。其E2E时间组成和如何加速都是待研究的课题。

模型训练，为什么需要这么多阶段，每个阶段的独特职责和意义是什么。

• RLHF 利用复杂的反馈回路，结合人工评估和奖励模型来指导人工智能的学习过程。(RLHF = 人类偏好数据 + Reward Model + RL（如 PPO）, 所以RLHF是RL的一种实践方式)
• 尽管DPO相对于PPO-RHLF更直接，但是(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR))往往效果更好；
• 而RLVR算法在 2025年的GRPO提出后，其变种和应用范围迎来了井喷爆发。
• 本文详细介绍 PPO、GRPO以及DAPO。

[^1]

必看好文[^2]

• 背景问题：传统RL的算法和奖励都要特殊设计，并且不同领域迁移性很差；
• 想法: 能不能系统自己迭代产生适合的RL算法
• 构建一个能够表征广泛强化学习规则的搜索空间，让系统通过多代智能体在复杂环境中的交互经验，元学习（Meta-Learning）出最优的强化学习更新规则。[^1]

快速调研多模态强化学习及其ai infra(verl类似)的下一步方向、技术点和与LLM RL的差异点：

• 说实话有点头大
• 多模态理解模型的主体就是LLM，LLM的RL基本半年后会迁移到多模态理解上，所以我要跟踪LLM RL的文章
• 多模态生成模型的RL偏向DPO为主的另一条路子；
• 多模态还涉及agent、具身智能，RL又有些不同；
• 文章多到看得头大。

当前主流的多模态理解模型一般采用视觉编码器 + 模态对齐 + LLM的算法流程，充分复用已有视觉编码器的理解能力和LLM的基础能力。训练过程一般分为多个阶段，如先进行模态对齐的一阶段预训练，然后进行二阶段的参数微调。

排行榜:

• Artificial Analysis 价格智能比较
• lmarena