MM-Eureka：极少数据实现多模态推理的R1-Zero时刻
MM-Eureka：极少数据实现多模态推理的R1-Zero时刻尽管 DeepSeek-R1 在单模态推理中取得了显著成功，但已有的多模态尝试（如 R1-V、R1-Multimodal-Journey、LMM-R1）尚未完全复现其核心特征。
来自主题: AI技术研报
7214 点击 2025-03-14 15:32
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尽管 DeepSeek-R1 在单模态推理中取得了显著成功，但已有的多模态尝试（如 R1-V、R1-Multimodal-Journey、LMM-R1）尚未完全复现其核心特征。
DeepSeek-R1 作为 AI 产业颠覆式创新的代表轰动了业界，特别是其训练与推理成本仅为同等性能大模型的数十分之一。多头潜在注意力网络（Multi-head Latent Attention, MLA）是其经济推理架构的核心之一，通过对键值缓存进行低秩压缩，显著降低推理成本 [1]。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野，展示了不凡的推理能力。然而，当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时，即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架，正是为解决这一挑战而生。
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力，多代理系统（Multi-Agent Systems，MAS）的发展也出现了前所未有的机遇。然而，随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统，一个核心问题日益凸显：如何在保持系统灵活性的同时，降低开发和维护的复杂度？
Phi-4系列模型上新了！56亿参数Phi-4-multimodal集语音、视觉、文本多模态于一体，读图推理性能碾压GPT-4o；另一款38亿参数Phi-4-mini在推理、数学、编程等任务中超越了参数更大的LLM，支持128K token上下文。
在实际应用中，我们常常需要模型输出具有严格结构的数据，比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
随着AI工具越来越普及，类似Deep Researh这样的工具越来越好用，科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例，仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
随着语言大模型的成功，视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速，但在长上下文场景下表现却不尽如人意，这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。
2024 年，我花了相当一部分时间在研究多智能体系统，主要是 AutoGen，一个用于构建 AI 应用的 OSS 框架，并为此写了一本书《Multi-Agent Systems with AutoGen》。
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