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关键词: AI,模型训练,ThinkMorph,多模态训练

NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」，主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」，而不是像当下大多数多模态模型那样，看完图像就闭上眼睛，后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。

关键词: 模型训练,AI新闻,Game-TARS,游戏智能体,AI玩游戏

Game-TARS基于统一、可扩展的键盘—鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。依托超5000亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理（Sparse-Thinking） 与衰减持续损失（decaying continual loss），大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。

关键词: AI,模型训练,SparseMM,人工智能

多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。

关键词: AI,模型训练,谢赛宁,CLIP

LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向，并计划开源模型以推动社区探索。

关键词: AI,InternVL2-78B,模型训练,AI Lab

在实际应用过程中，闭源模型（GPT-4o）等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。

关键词: 模型训练,deepseek,GRPO,ModelScope

GRPO训练又有新的工具链可以用，这次来自于ModelScope魔搭社区。