更精细的解耦评估！VisualSimpleQA开创视觉语言大模型事实问答评测新范式
VisualSimpleQA 提出了一个面向事实查询的多模态评测基准，旨在有效评估大型视觉语言模型（LVLMs）在事实问答任务中的表现。该基准采用了解耦评估框架和明确的样本难度标准，能够区分不同模型的表现，并揭示了当前前沿 LVLMs 在视觉和语言模块上的改进空间。
PaperWeekly
长视频性能提升6.6%！用文本数据撬动视频理解
Sparrow 通过利用长文本 QA 数据合成“伪视频指令数据”，在仅使用30K混合数据的情况下超越了100K视频数据，且在数据规模扩展上性能优势更为明显。该研究重新审视了合成数据的特性，并提出了一种新的数据增强方法——Sparrow，显著提升了模型在长视频理解上的表现。
上交大等提出MM-Eureka：R1-Zero的「Aha Moment」同样存在于多模态推理
本文介绍了一种新的多模态大规模强化学习框架MM-Eureka，该框架能够稳定地训练包括InternVL2.5-Instruct-8B和InternVL2.5-Pretrained-38B在内的多种大型模型，并使用较少的数据实现了性能的提升。
SIGIR 2025 AgentIR研讨会征稿：探索Agent驱动的信息检索新边界
第二届AgentIR研讨会将于2025年7月17日与SIGIR 2025同期举行，聚焦Agent视角下的信息检索创新。活动将讨论深度强化学习和大语言模型在信息检索中的融合应用及其理论基础、工业应用瓶颈等问题。
实话！写博士论文，别太老实了……
文章介绍了写学术论文时遇到的问题和解决方法，推荐了咕泡科技的一站式科研辅导服务。该服务汇集多位顶尖科研专家，覆盖多个细分领域，帮助初学者高效完成从选题到发表的全过程，提升论文质量与发表几率。