Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：Fin-R1: A Large Language Model for Financial Reasoning through Reinforcement Learning

Summary

文本介绍了 Fin-R1，一个专门为金融领域推理任务设计的大型语言模型。该模型旨在解决金融数据碎片化、推理逻辑不可控以及业务泛化能力弱等核心问题。通过构建一个包含**高质量思维链（CoT）的金融数据集 Fin-R1-Data，并采用监督微调（SFT）和强化学习（RL）**的两阶段训练框架，Fin-R1 在多个权威金融基准测试中展现出卓越性能，尤其在处理金融推理任务方面表现突出。该研究强调了其在金融合规和智能投顾等实际应用中的强大自动化推理和决策能力。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.16252

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本期开启中文播客

今天的主题是：Scale-wise Distillation of Diffusion Models

Summary

这篇研究介绍了 SWD（Scale-wise Distillation），一个用于扩散模型的逐尺度蒸馏框架，它利用下一尺度预测的思想来加速图像生成。传统扩散模型在高分辨率下计算成本高昂，而 SWD 允许模型在较低分辨率下启动生成，然后逐步提高样本分辨率，同时保持性能并显著降低计算量。作者通过分析潜在空间的频谱，论证了在高噪声水平下，模型可以在较低分辨率空间中有效工作。SWD 还引入了一种新颖的补丁损失，以确保与目标分布的更精细相似性，并在实验中展示了其在文本到图像生成任务中优于现有方法的效率和质量。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.16397

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今天的主题是：InfiniteYou: Flexible Photo Recrafting While Preserving Your Identity

Summary

这项研究介绍了InfiniteYou (InfU)，一个用于身份保留图像生成的新颖框架，它利用先进的扩散Transformer (DiT)技术来解决现有方法的不足。InfU的核心是InfuseNet，它通过残差连接将身份特征注入DiT基模型，从而提高身份相似性并保持生成能力。该框架还采用了多阶段训练策略，包括预训练和监督微调，使用合成的单人多样本（SPMS）数据，以改善文本-图像对齐、图像质量和美观性。此外，InfU被设计成即插即用，可以与现有插件和方法兼容，为更广泛的社区做出了贡献，并在身份相似性、文本-图像对齐和整体图像质量方面实现了最先进的性能。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.16418

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彩蛋：明日起开启中文播客

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今天的主题是：Vision-R1: Evolving Human-Free Alignment in Large Vision-Language Models via Vision-Guided Reinforcement Learning

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本研究提出Vision-R1，这是一种旨在通过强化学习（RL）提高多模态大型语言模型（MLLMs）推理能力的方法。文章解决了现有MLLMs在复杂推理任务中表现不佳的问题，因为它们缺乏人类认知过程中的结构化推理步骤。Vision-R1通过利用现有MLLM和DeepSeek-R1构建高质量的多模态思维链（CoT）数据集进行冷启动初始化。为了解决优化挑战，研究者引入了渐进式思维抑制训练（PTST）策略，该策略在RL训练早期阶段抑制思维长度，并随着训练的进行逐渐放宽这些限制。实验结果表明，Vision-R1在数学推理基准测试中取得了显著的性能提升，其7B参数的模型表现可与参数量大于70B的最强MLLMs相媲美，展现出其强大的推理能力。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18013

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今天的主题是：Diffusion-4K: Ultra-High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

Summary

本论文介绍了 Diffusion-4K，这是一个旨在直接生成超高分辨率图像的新框架，解决了现有模型通常局限于较低分辨率的挑战。它通过创建名为 Aesthetic-4K 的4K图像数据集来弥补公共数据集的不足，该数据集包含高质量图像和由 GPT-4o 生成的详细文本描述。此外，Diffusion-4K 引入了新的评估指标，如 GLCM Score 和压缩比，以更好地衡量图像的精细细节和纹理。该框架还提出了一种基于小波的微调方法，能够与现有的潜在扩散模型（如 SD3 和 Flux）兼容，以增强4K图像的细节表现，同时优化内存使用，从而在高质量图像合成和文本提示遵循方面展现出卓越性能。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18352

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今天的主题是：SimpleRL-Zoo: Investigating and Taming Zero Reinforcement Learning for Open Base Models in the Wild

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本研究探讨了零强化学习（RL）对不同基础模型（包括Llama3-8B、Mistral-7B/24B和Qwen系列模型）推理能力的影响。研究发现，通过调整奖励和控制查询难度等策略，RL训练能显著提高模型的推理准确性和响应长度。值得注意的是，该研究首次在非Qwen系列的小型模型中观察到“顿悟时刻”（aha moment），即模型认知行为（如验证和回溯）的显著提升。此外，文章还指出，严格的格式奖励会阻碍模型探索，而训练数据难度必须与模型能力匹配。研究还发现，传统的有监督微调（SFT）作为RL的冷启动会限制高级推理能力的出现，表明零RL训练是提升模型性能的更优途径。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18892

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今天的主题是：FFN Fusion: Rethinking Sequential Computation in Large Language Models

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该论文介绍了一种名为FFN Fusion的新型优化技术，旨在提高大型语言模型的推理效率。通过识别并整合变压器架构中连续的馈送网络（FFN）层，该方法将顺序计算转化为并行操作，从而显著减少推理延迟和每令牌成本。研究人员利用这种技术开发了Ultra-253B-Base模型，该模型在保持或超越原始大型模型性能的同时，实现了显著的速度提升和更低的内存占用。此外，该研究还探讨了不同模型层之间的依赖关系，为未来的模型架构设计和优化方向提供了新的见解，甚至表明整个变压器块也能在某些情况下并行化。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18908

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今天的主题是：

Training-free Diffusion Acceleration with Bottleneck Sampling

Summary

该文件介绍了**“瓶颈采样”，这是一种用于加速扩散模型推理的无训练框架，而不会降低生成内容的质量。文章指出，由于自注意力的二次复杂度，图像和视频生成模型（如Diffusion Transformers，DiTs）的计算成本很高，尤其是在高分辨率下。为了解决这个问题，瓶颈采样采用了高-低-高去噪工作流程**：在初始和最终阶段以高分辨率进行处理以捕获细节，而在中间步骤则切换到低分辨率以提高效率。这种方法通过在分辨率转换点重新引入噪声并调整去噪时间步长来减轻伪影。实验结果表明，该方法在保持图像和视频生成质量的同时，分别将推理速度提高了3倍和2.5倍。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18940

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今天的主题是：Video-T1: Test-Time Scaling for Video Generation

Summary

这篇研究论文介绍了一种名为Video-T1的新框架，用于视频生成中的测试时间缩放（TTS）。该框架将视频生成重新解释为一个搜索问题，旨在从高斯噪声空间中找到更好的视频轨迹，从而提高生成质量。论文探讨了两种搜索算法：随机线性搜索和更高效的帧树（ToF）搜索，后者通过自回归方式动态扩展和修剪视频分支。研究表明，在推理时增加计算量可以显著提升视频生成质量和与文本提示的一致性，尤其是ToF搜索能够以更低的计算成本达到高质量结果，为视频生成领域的推理时间优化提供了新的方向。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18942

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今天的主题是：Long-Context Autoregressive Video Modeling with Next-Frame Prediction

Summary

本研究引入了帧自回归（FAR）模型，这是一种用于视频生成的强大基线，它通过建模连续帧之间的时间因果关系来改进现有方法。FAR 模型解决了训练和推理之间存在的上下文观察差异，并提出了随机干净上下文的训练策略以提高效率。为了应对长视频建模的挑战，作者们引入了FlexRoPE来增强测试时间的时间外推能力，并采用了长短期上下文建模来有效处理视觉冗余并高效训练长视频序列。实验结果表明，FAR 在短视频和长视频生成方面都达到了最先进的性能。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.19325