机器之心
ICML 2025 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
生成式人工智能技术下合成数据成为大模型训练的重要组成部分。然而，研究团队提出了一种创新方法Token-Level Editing，以避免模型崩溃问题，通过微编辑而非纯生成来构建稳定、泛化性强的半合成数据。
字节最强多模态模型登陆火山引擎！Seed1.5-VL靠20B激活参数狂揽38项SOTA
字节推出视觉-语言多模态大模型Seed1.5-VL，具备更强的通用多模态理解和推理能力，在视频理解、视觉推理等方面表现突出。
DanceGRPO：首个统一视觉生成的强化学习框架
本文介绍了一种名为 DanceGRPO 的强化学习框架，在视觉生成任务中实现了统一优化。该方法通过 GRPO 策略在 Diffusion 和 Rectified Flow 模型上进行了测试，并覆盖了文本到图像、视频等多种任务，展示了其在不同基础模型上的有效性及对多种奖励模型的适应性。
ICML Spotlight MCU：全球首个生成式开放世界基准，革新通用AI评测范式
该研究由通用人工智能研究院与北京大学合作开发了一种名为MCU的生成式开放世界平台，用于评估通用智能体在复杂环境中的能力。MCU支持无限多样化的任务配置和环境变量，旨在全面测试智能体的真实能力和泛化水平，并通过高效的工具简化评测流程。论文详细介绍了MCU的设计及其功能突破。