wcy1122/Long-TTS-Eval huggingface dataset:
鲜活的理论表达、丰富的知识含量、便捷的功能服务，“学习强国”学习平台坚持创新为王、内容为要，成为学习宣传习近平新时代中国特色社会主义思想的网络排头兵。加强县级融媒体中心建设，是加强和改进基层宣传思想工作的战略工程。截至2020年11月上旬，全国已挂牌县级融媒体中心2484个，有28个省份已全部完成挂牌建设任务。以思想理论宣传为抓手，中央主要媒体纷纷加快融合发展步伐，推出“习近平的小康故事”“第一观察”“时政新闻眼”等栏目和融媒体产品，以生动故事和独特视角，宣传习近平总书记治国理政新理念新思想新战略，展现大国领袖心系百姓的为民情怀。产品全网浏览量多次破亿，品牌效应愈发凸显。
目前市场继续关注OPEC+增产及美国释放SPR的最新动态，但高企的通胀水平以及周二将公布的EIA月报，预计将在本周给油价带来更多变数。北京时间11月15日20:25，美原油期货价格报79.75美元/桶。
可是，相比于大田作物，辣椒育苗算得上是个精细活儿，地怎么平整、籽怎么点放、施多少肥、盖多久的膜，大有讲究。如果技术不到位，苗出得不齐整，或是时间不对，对效益影响很大。出苗的技术可以学，可市场怎么闯？张发标坦言，什么品种辣椒好卖，哪里有需求，对于许多村民来说，都是两眼一抹黑。因为信息不对称，过去育半年苗却卖不出去是常事。就在2015年，因为试错了品种，踏梯村的辣椒苗堆满了田埂。如何改变这种局面，把产业做优做强？扶贫工作队着力打通产销链条。
不同随机种子之间的子空间相似性。我们通过绘制两个随机种子运行（r=64）之间的归一化子空间相似度来进一步证实这一点。delta Wq似乎比delta Wv具有更高的“内在秩”，因为两次运行都为delta Wq学习到了更多共同的奇异值方向，这与我们的经验观察一致。作为比较，我们还绘制了两个随机高斯矩阵，它们之间没有任何共同的奇异值方向。适应矩阵delta W与W相比如何？我们进一步研究了delta W和W之间的关系。特别是，delta W是否与W高度相关？（或者从数学上讲，delta W是否主要包含在W的顶层奇异方向中？）此外，与W中相应的方向相比，delta W有多“大”？这可以揭示适应预训练语言模型的潜在机制。为了回答这些问题，我们通过计算U转置W V转置，将W投影到delta W的r维子空间上，其中U和V是delta W的左右奇异向量矩阵。然后，我们比较U转置W V转置的弗罗贝尼乌斯范数和W的弗罗贝尼乌斯范数。作为比较，我们还通过用W的顶层r个奇异向量或一个随机矩阵替换U、V来计算U转置W V转置的弗罗贝尼乌斯范数。我们得出几个结论。首先，与随机矩阵相比，delta W与W有更强的相关性，表明delta W放大了W中已经存在的一些特征。其次，delta W并没有重复W的顶层奇异方向，而是只放大了W中未被强调的方向。
通过扩展模型规模（参数量分别为20亿、80亿和720亿的版本）和训练数据量，Qwen2-VL系列取得了极具竞争力的性能。值得注意的是，Qwen2-VL-72B模型在各种多模态基准测试中取得了与GPT-4o和Claude3.5-Sonnet等领先模型相媲美的结果，超越了其他通用模型。引言在人工智能领域，大型视觉语言模型（LVLM）代表了一次重大飞跃，它建立在传统大型语言模型强大的文本处理能力之上。这些先进的模型现在具备了解释和分析更广泛数据的能力，包括图像、音频和视频。这种能力的扩展已将LVLM转变为应对各种现实世界挑战不可或缺的工具。LVLM因其将广泛而复杂的知识浓缩为功能性表示的独特能力而受到认可，为更全面的认知系统铺平了道路。通过整合多种数据形式，LVLM旨在更紧密地模仿人类感知和与环境互动的细微方式。这使得这些模型能够更准确地表示我们如何与环境互动和感知环境。
2020年，市场监管总局密切关注市场新情况新问题，积极回应社会关切，把维护和促进市场公平竞争作为重要着力点，加强反垄断和反不正当竞争执法，明确线上线下均不应成为法外之地。通过立案调查和行政处罚，及时纠正平台经济竞争失序问题；围绕民生保障查处了原料药等重大典型案件；加强竞争法律制度建设，推动《反垄断法》修订，发布《经营者集中审查暂行规定》《经营者反垄断合规指南》，并公开征求《平台经济领域反垄断指南》意见；强化公平竞争审查，清理废除近6000件妨碍公平竞争的政策文件，配合相关部门加强协同监管。这些举措有助于维护法律权威，规范市场主体行为，保护创新活力和消费者权益。下一步将围绕中央部署的“强化反垄断和防止资本无序扩张”等任务，履行反垄断和反不正当竞争职责，坚持“三个并重”：一是依法监管与支持规范健康发展并重，平等对待所有市场主体，既支持创新发展又防范因数据、技术、资本优势引发的竞争失序风险；二是治“果”与治“因”并重，加大对垄断行为的执法力度，同时通过完善市场准入、强化公平竞争审查、加强行业协同，推进产业政策与竞争政策协调，从源头防范问题；三是监管执法与制度建设并重，既加强执法实践，又加快完善市场竞争规则，推进《反垄断法》修订，出台《平台经济领域反垄断指南》《网络交易监督管理办法》，完善平台垄断认定和消费者权益保护规则，努力营造公平有序的市场环境，让人民群众吃得安心、用得放心。
党内关于提前选举的主张引发许多保留意见，尤其在公众对历届政府愈发愤怒、保守党处境艰难之际。两周前工党会议的大获成功进一步加剧了对保守党的压力：工党更为强大、团结，并提出了应对提前选举可能带来危机的明确方案。各项民调显示提前选举将使工党领先，虽幅度不一，但均反映出公众对保守党及其政策的不满。《泰晤士报》的一项民调显示保守党落后9个百分点，这一差距与促使前首相特蕾莎·梅辞职并提前大选时的数字相近。最近的多项调查均显示工党领先，其中一项在保守党会议开幕时的民调显示工党领先达23个百分点，为自2010年戴维·卡梅伦出任首相以来的最大差距。保守党会议被视为该党及其领导人特拉斯最后的机会，以示新任领导人的气势，否则提前选举将进入倒计时。
把线上服务与线下服务融合贯通，面上服务与点上服务相结合，推动新时代文明实践中心（所、站）、融媒体中心与党群服务中心、政务服务中心、两代表一委员工作室相融合，不断延伸服务触角，提高服务效能。打造服务队伍。建强“两中心一平台”工作队伍，壮大基层工作力量，提升服务群众能力水平。突出建好用好志愿者、社工等服务队伍，加强培训教育和项目带动，切实将其打造成为立足基层联系群众、服务群众的重要力量。数据来源：中共广州市委宣传部。
随机性的量由参数eta控制。对于标准的DDPM，eta为1。对于DDIM，eta为0。对于具有更大方差的DDPM变体，更新方程对随机噪声项使用了不同的系数，使得更新更具随机性。这解释了为什么当采样步数较少时它的表现更差。样本和一致性为CIFAR10、CelebA和Church生成的额外样本证实了定量结果。来自100步DDIM的样本在视觉上与来自1000步模型的样本非常相似，而100步DDPM的样本质量明显较低。额外的图像也展示了DDIM在CelebA数据集上的一致性属性，表明从相同起始噪声的不同采样轨迹产生的图像具有相同的高级特征。插值为了生成插值，我们从标准高斯分布中随机采样两个初始噪声向量。然后，我们使用球面线性插值（slerp）在潜空间中创建这两个向量之间的路径。最后，我们使用DDIM为这条路径上的每个点生成一个图像。为了在网格上生成插值，我们采样四个潜变量，并在二维上应用相同的插值技术。CelebA、Bedroom和Church数据集的网格插值的额外图像显示了平滑且有意义的过渡，例如，改变一个人的表情，旋转一个房间的视角，或变形一个教堂的建筑结构。
LoRA：大型语言模型的低秩适应摘要自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练，并针对特定任务或领域进行调整。随着我们预训练越来越大的模型，重新训练所有模型参数的完全微调变得越来越不可行。以GPT-3 175B为例——部署独立的微调模型实例，每个实例都有175B个参数，其成本高得令人望而却步。我们提出了低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA），它冻结了预训练模型的权重，并在Transformer架构的每一层中注入可训练的秩分解矩阵，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。与使用Adam进行微调的GPT-3 175B相比，LoRA可以将可训练参数的数量减少10,000倍，并将GPU内存需求减少3倍。尽管可训练参数更少，训练吞吐量更高，并且与适配器不同，没有额外的推理延迟，LoRA在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3上的模型质量与微调相当或更好。我们还对语言模型适应中的秩不足问题进行了实证研究，这揭示了LoRA的有效性。我们发布了一个促进LoRA与PyTorch模型集成的软件包，并在https://github.com/microsoft/LoRA上提供了我们为RoBERTa、DeBERTa和GPT-2的实现和模型检查点。引言自然语言处理中的许多应用依赖于将一个大规模、预训练的语言模型适应于多个下游应用。这种适应通常通过微调来完成，即更新预训练模型的所有参数。微调的主要缺点是新模型包含的参数与原始模型一样多。随着每隔几个月就有更大的模型被训练出来，这从对GPT-2或RoBERTa large的仅仅是“不便”，变成了对拥有1750亿可训练参数的GPT-3的一个关键部署挑战。虽然GPT-3 175B通过少样本学习取得了不俗的性能，但微调显著提升了其性能。许多人试图通过仅调整部分参数或为新任务学习外部模块来缓解这个问题。这样，我们只需要为每个任务在预训练模型之外存储和加载少量特定于任务的参数，从而大大提高部署时的运营效率。然而，现有技术通常通过扩展模型深度或减少模型的可用序列长度来引入推理延迟。更重要的是，这些方法往往无法达到微调的基线水平，从而在效率和模型质量之间造成了权衡。我们的灵感来自于Li等人和Aghajanyan等人的研究，他们表明学习到的过参数化模型实际上驻留在一个低的内在维度上。
FM-OT达到了与先前工作相似的PSNR和SSIM值，同时在FID和IS上有了显著改善，正如其他人所论证的，这是生成质量更好的指标。第7节：结论我们介绍了流匹配，一个用于训练连续归一化流模型的新的无模拟框架，它依赖于条件构建来毫不费力地扩展到非常高的维度。此外，FM框架为扩散模型提供了一个替代视角，并建议放弃随机/扩散构建，转而更直接地指定概率路径，从而使我们能够，例如，构建允许更快采样和/或改善生成的路径。我们通过实验展示了使用流匹配框架进行训练和采样的简便性，并且在未来，我们期望FM能为允许多种概率路径（例如，非各向同性高斯或更通用的核）打开大门。第8节：社会责任除了许多积极的应用外，图像生成也可能被用于有害的目的。使用内容受控的训练集和图像验证/分类可以帮助减少这些用途。
应留意的是,一些内地收款银行可能会因内部合规管理等原因,对连续多天发生于同一收款账户的大额汇入交易进行额外的核查。如香港居民打算通过这项安排短期内多天进行大额汇款到内地,建议可事前向收款行进行具体业务谘询。此外,对于符合上述第一段的人民币汇款需求,政策上亦容许香港居民在银行直接办理汇款到内地的业务,不佔用每人每日8万元人民币额度,但内地收款人需按内地收款银行要求提供证明汇款业务真实合规的材料进行核实。建议汇款人在进行汇款前,先向香港的汇款银行和内地的收款银行进行业务查询。如选用其他非人民币币种(包括港元),以上提到的同名、每日额度限制不适用,但资金用途亦需要符合上述第一段的相关规定。收款人每人每年有等值5万美元的结汇便利化额度,在这个额度内,收款人可按较简便的程序,凭身份证明文件便可在内地收款银行将款项兑换成人民币并使用,无需提供真实性证明材料。如收款人选择不佔用便利化额度、这个额度用尽或金额超过便利化额度,收款人需向内地银行提供真实性证明材料进行核实。此外,对于一些金额较大但符合资格的交易 ,例如缴交学费、医疗开支等,部分机构或服务供应者或会有特设的跨境收款方式和指引,建议汇款前可向该类机构进行查询。2025年6月22日起,香港居民也可以通过“跨境支付通”,经香港的参与机构使用“转数快”进行即时小额的跨境汇款。与大湾区购房相关的跨境汇款安排请参阅下列相关问题。个别在港营运的储值支付工具(包括电子钱包)现时有为用户提供跨境个人汇款服务。这些储值支付工具根据账户认证级别,设有不同的额度(例如:按每笔、每天、每月或每年设定上限),并须符合相关的汇款要求(例如:本人同名的薪酬汇款、亲属赡家汇款、购物或缴费等)。值得一提的是针对香港居民在内地消费,目前香港居民可利用其香港电子钱包在内地大部分商户消费。此外,现时香港居民亦可在内地使用更多元化的电子支付方式,如中国内地以外发行的银行卡(外卡)、已绑定外卡的内地电子钱包等。但需留意,目前绑定外卡的内地移动支付工具,不支持个人跨境转账。内地金融管理部门于2024年初推出汇款便利化安排,为香港居民在大湾区内地城市置业提供稳妥的安排,将购房相关款项通过两地银行体系汇入内地。目前大部分香港零售银行已经可以提供相关服务,具体操作流程可向银行查询。内地相关法规准许个人合法合规的薪酬收入从境外汇入内地。对于在香港工作的内地居民,经银行核实的薪酬汇款可不佔年度便利化额度。在同一银行再次办理该类汇款,银行在确认薪酬真实合理的情况下,可根据首次办理情况,免于审核重複性材料。目前部分香港银行、储值支付工具针对此类需求有提供相关产品服务。具体服务可向有关银行、储值支付工具查询。根据内地相关法规规定,一般来说个人携带人民币现金过境,每人每次上限为2万元人民币;携带外币过境,每人每次可携带金额上限为等值5,000美元,无需向海关申报。根据香港相关法规规定,抵港人士如管有总值高于12万港元的现金类物品,须使用红绿通道系统下的红通道向海关人员作出书面申报。II. 由中国内地汇款至香港现时内地法规原则上允许香港居民将符合条件的款项在内地银行办理汇款至香港。一些例子包括:关于在办理汇款时所需要的证明材料要求(如有)、汇款币种限制及其他具体要求,汇款人可向内地银行查询。简单来说,内地居民享有每人每年等值5万美元的购汇便利化额度。在便利化额度内,可凭身份证明文件在银行直接办理人民币兑换外币并汇出。额度内的购汇资金一般仅可用于消费性支出。若选择不佔用或超过便利化额度,可凭真实性材料证明汇款用于符合规定的支出,例如旅游消费、留学学费和生活费、境外就医费用等,银行审核后办理。内地居民也可以通过“跨境支付通”,经内地的参与机构进行即时小额的跨境汇款。内地居民持内地银行卡在境外提取现金,个人名下所有内地银行卡合计每年不得超过等值 10 万元人民币,每日不得超过等值 1万人民币。内地居民出境旅游、商务、留学所涉食、宿、行、购等支出,均可以境外刷卡支付(包括扣账卡和信用卡) 或使用移动支付。这些支付方式不会佔用个人结售汇年度便利化额度,也不受境外提取现金额度影响。常见应用场景I. 置业入伙篇前列大湾区购房相关的跨境汇款问题介绍了针对香港居民在大湾区内地城市置业的汇款便利化政策安排。简单来说,A女士可选择先将资金汇款至内地同名个人账户,再转账到发展商/卖方账户,也可选择直接跨境汇至发展商/卖方账户。在进行汇款前,A女士应先同发展商/卖方协商好付款方式,并准备好交易证明文件及发展商/卖方的收款账户资料。同时,A女士也应向香港办理汇款的银行充分了解相关汇款服务的细节要求和条款。目前大部分香港零售银行已经可以提供跨境购房汇款服务,但在处理流程、适用交易范围、收费、证明材料要求等方面或会因银行而异。此外,如果A女士打算先将资金汇至内地同名个人账户,较稳妥的做法是事前与该账户所在的内地银行分行进行沟通,确保资金可顺畅入账。购买物业的付款流程因交易情况而异,视乎交易性质(一手或二手楼)、是否使用按揭、发展商/卖方提供的付款方式等。因此,建议打算在大湾区内地城市置业的香港市民从香港汇款前,先与楼宇交易的各方(例如:发展商/卖方、两地银行)充分了解和沟通。从实践经验来看,两地银行处理涉及金额较大的跨境汇款或需时进行核实,A女士应预留充裕时间完成汇款,也可以同发展商/卖方安排一个比较鬆动的付款期限。装修费用和购买傢俱的开支均属于消费性支出,目前政策支持相关跨境汇款。A女士应事先与装修公司或商户洽商合适的支付安排。若部分支出金额不大,目前内地商户一般都会接受不同的支付方式。除了现金,也接受手机支付(内地移动支付工具或香港电子钱包)、信用卡、扣账卡等。A女士可考虑採用这些支付方式。如支出所涉金额较大,装修公司接受银行入账方式付款,A女士可先从香港将人民币汇款至内地同名个人账户,再转账至装修公司。
虽然现有工作用非常高的迭代次数训练扩散模型，但我们发现流匹配通常收敛得更快。对于ImageNet 64x64，FM-OT能够比其他替代方法更快、更大程度地降低FID。对于ImageNet-128，之前的工作使用256的批量大小训练了436万次迭代，而FM（使用一个大25%的模型）使用1.5k的批量大小训练了50万次迭代，即图像吞吐量减少了33%。此外，对于分数匹配，从模型中采样的成本在训练过程中可能会急剧变化，而使用流匹配进行训练时，采样成本保持不变。第6.2小节：采样效率对于采样，我们首先抽取一个随机噪声样本，然后通过使用ODE求解器在区间t从0到1上求解带有训练好的向量场的ODE来计算最终样本。虽然扩散模型也可以通过SDE公式进行采样，但这可能效率极低，许多提出快速采样器的方法都直接利用了ODE的视角。这部分是由于ODE求解器效率更高——在相似的计算成本下产生更低的误差——以及有大量的ODE求解器方案可用。与我们的消融模型相比，我们发现使用OT路径的流匹配训练的模型总是能得到最高效的采样器，无论使用哪种ODE求解器，如下所示。样本路径。我们首先定性地可视化了扩散和OT之间采样路径的差异。我们发现OT路径模型比扩散路径模型更早开始生成图像，在扩散路径模型中，噪声直到最后时刻点都主导着图像。我们还描绘了二维棋盘格生成的概率密度路径，注意到了类似的趋势。低成本样本。我们接下来切换到固定步长求解器，并比较低（小于或等于100）NFE的样本。我们比较了低NFE解与1000 NFE解的每像素均方误差，并注意到使用OT的FM模型在计算成本方面产生了最佳的数值误差，达到与扩散模型相同的误差阈值大约只需要60%的NFE。其次，我们展示了FID如何随计算成本而变化，我们发现使用OT的FM即使在非常低的NFE值下也能达到不错的FID，与消融模型相比，在样本质量和成本之间产生了更好的权衡。第6.3小节：从低分辨率图像进行条件采样最后，我们实验了使用流匹配进行条件图像生成。特别是，将图像从64x64上采样到256x256。我们遵循先前工作中的评估程序，并计算上采样验证图像的FID。基线包括原始验证集的参考FID和一个回归模型。
我们发现，使用两种提示，GPT-4与人类的一致性通常与人类之间的一致性相当，这表明GPT-4是人类评估的合理代理（由于人类评分员有限，我们仅对DPO和PPO-1的比较收集了多个人类判断）。总的来说，GPT-4 (C)提示通常提供更能代表人类的胜率；因此，我们在第6.2节的主要结果中使用了这个提示。讨论从偏好中学习是训练有能力、对齐的语言模型的一个强大、可扩展的框架。我们引入了DPO，一种无需强化学习即可从偏好中训练语言模型的简单训练范式。DPO不是为了使用现成的RL算法而将偏好学习问题强行纳入标准RL设置，而是识别了语言模型策略和奖励函数之间的映射，从而能够直接用一个简单的交叉熵损失来训练语言模型以满足人类偏好，而无需强化学习或损失通用性。在几乎没有调整超参数的情况下，DPO的性能与包括基于PPO的现有RLHF算法相似或更好；因此，DPO有意义地降低了从人类偏好中训练更多语言模型的门槛。局限性与未来工作。我们的结果为未来的工作提出了几个重要问题。与从显式奖励函数学习相比，DPO策略如何泛化到分布之外？我们的初步结果表明，DPO策略可以与基于PPO的模型类似地泛化，但需要更全面的研究。例如，使用DPO策略的自标注训练能否同样有效地利用未标记的提示？另一方面，在直接偏好优化设置中，奖励过度优化如何体现，其中一张图中性能的轻微下降是否是其一个实例？此外，虽然我们评估了高达60亿参数的模型，但将DPO扩展到数量级更大的最先进模型是未来工作的一个令人兴奋的方向。关于评估，我们发现GPT-4计算的胜率受到提示的影响；未来的工作可以研究从自动化系统中引出高质量判断的最佳方法。
那些农具大多被荒弃了，他们的主人来到城里打工，努力融入新兴的城市，就像我当年刚到烟台时的样子。我曾采访过一个租住在烟台城里的打工者，他想方设法让自己的孩子充满阳光地成长，这个故事对我的内心产生极大震撼。好些年前，我还曾亲见这座城市的一场特殊的婚礼，一辆人力三轮车载着新娘，紧随其后的是浩浩荡荡的三轮车队，全是新郎的工友们自发组织起来的，他们在广场上拍婚纱照。那是我见过的最为感人的婚礼现场，三轮车夫们对待生活的态度深深感染了我。后来，工作和生活的节奏越来越快，我对那些具体的细节也逐渐忽略了。某个午后，我陪着妻子和女儿从小区不远处的河边走过。那是入海口的一条小河。因为守着浩瀚大海，我的潜意识里是不曾在意过这样一条小河的。我们从河边走过时，一步一景，越走内心越安宁、越放松。我开始反思自己，在海边生活二十多年，似乎从未关注过这条汇入大海的河水。我更多看到的是大海之“大”，而忽略了汇聚成海的那些涓涓细流。但如今，我却从入海的河流中，看到了一些不同于大海的感觉，也从另一个角度理解了大海，理解了坐落在海边的这座城市。我相信这是时间的恩赐。人到中年，对人与事的态度，会变得越来越理性和从容。这座城市，让我看到大海，也看到融入大海的河流。那天在海边玩耍，我的女儿不停地用双手捧起浪花，骄傲地向我喊道：“这是大海的赐予！”这个蹒跚学步的孩童，看到了浪花的美，懂得这是大海的赐予。她以自己的方式，教会了我如何看待人与海的关系，如何珍惜每一朵浪花，就像珍惜每一个平凡的日子。
Mini-Gemini：挖掘多模态视觉语言模型的潜力摘要在这项工作中，我们介绍了Mini-Gemini，一个旨在增强多模态视觉语言模型（VLM）的简单而有效的框架。尽管VLM的进步促进了基本的视觉对话和推理，但与GPT-4和Gemini等先进模型相比，性能上仍然存在差距。我们试图通过从三个方面挖掘VLM的潜力来缩小这一差距，即高分辨率视觉令牌、高质量数据以及由VLM引导的生成，以实现更好的性能和“任意到任意”的工作流。为了增强视觉令牌，我们提出利用一个额外的视觉编码器进行高分辨率细化，而不增加视觉令牌的数量。我们进一步构建了一个高质量的数据集，以促进精确的图像理解和基于推理的生成，从而扩展了当前VLM的操作范围。总的来说，Mini-Gemini进一步挖掘了VLM的潜力，并同时赋予了当前框架图像理解、推理和生成的能力。Mini-Gemini支持从2B到34B参数的一系列密集型和MoE（混合专家）大语言模型（LLM）。它在多个零样本基准测试中展现了领先的性能，甚至超过了已开发的私有模型。代码和模型可在 https://github.com/dvlab-research/MiniGemini 获取。第一节. 引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，赋予模型处理多模态输入的强大能力正成为当前视觉语言模型（VLM）的重要组成部分。为了弥合模态间的差距，研究人员进行了多项研究，将视觉与从图像到视频的LLM相结合。尽管取得了这些进步，学术界的项目与像GPT-4和Gemini这样用海量数据和资源训练出来的成熟模型之间仍然存在显著差距。对于视觉本身而言，图像分辨率是清晰描述周围环境、减少视觉幻觉的核心部分。为此，研究人员进行了更多尝试以进一步提高当前VLM的视觉理解能力。例如，LLaVA-Next和Otter-HD被提出来，通过提高图像分辨率来增强先前工作的基础能力。使用更高分辨率的图像增加视觉令牌的数量无疑丰富了LLM中的视觉嵌入。然而，这种改进也带来了计算需求的急剧增加和相关成本的上升，尤其是在处理多张图像时。此外，现有的数据质量、模型能力和应用范围仍不足以支持加速的训练和开发过程。这种情况引发了一个关键问题：在学术环境下，如何以可接受的成本推动VLM接近那些成熟的模型？
实施重要生态系统保护和修复重大工程，推进京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角一体化发展、黄河流域生态保护和高质量发展、海南自由贸易港建设等重大战略涉及区域生态系统保护和修复，深入实施退耕还林还草、三北防护林体系建设、草原生态修复等重点工程。加强森林经营和退化林修复，提升森林质量。落实部门绿化责任，创新义务植树机制，提高全民义务植树尽责率。（七）加强森林草原资源灾害防控。建立健全重大森林草原有害生物灾害防治地方政府负责制，将森林草原有害生物灾害纳入防灾减灾救灾体系，健全重大森林草原有害生物监管和联防联治机制，抓好松材线虫病、美国白蛾、草原鼠兔害等防治工作。坚持森林草原防灭火一体化，落实地方行政首长负责制，提升火灾综合防控能力。（八）深化森林草原领域改革。
我们通过实证观察到LoRA和全量微调之间存在明显差距。随着目标上下文长度变大，LoRA和全量微调之间的差距也随之增大。而使用更大秩的LoRA也无法缩小这个差距。为了弥补这一差距，我们开放了嵌入层和归一化层进行训练。它们只占有限的参数，但对长上下文适应有效果。特别是对于归一化层，其参数在整个Llama2 7B中仅占0.004%。我们在实验中将这个改进版的LoRA表示为LoRA+。第4节：实验第4.1节：实验设置模型我们扩展了预训练的7B、13B和70B的Llama2模型。最大扩展的上下文窗口大小对于7B模型高达100k，13B模型为65536，70B模型为32768。这些模型的位置索引使用Position Interpolation进行了重新缩放。训练过程我们遵循了Position Interpolation中的大部分训练超参数，只是我们的批次大小更小，因为我们在某些情况下使用了单台8卡A100 GPU的机器。所有模型都通过下一个词元预测目标进行微调。我们使用AdamW，其中beta 1 = 0.9，beta 2 = 0.95。对于7B和13B模型，学习率设置为2乘以10的负5次方，对于70B模型，学习率设置为10的负5次方。我们还使用了线性学习率预热。权重衰减为零。我们将每个设备的批次大小设置为1，梯度累积步数为8，这意味着使用8个GPU时，全局批次大小等于64。我们训练我们的模型1000步。数据集我们使用Redpajama数据集进行训练。我们在书籍语料库数据集PG19和清理过的Arxiv Math proof-pile数据集上评估我们微调模型的长序列语言建模性能。我们使用PG19的测试集，包含100个文档。对于proof-pile数据集，我们也使用其测试集进行评估。我们遵循Position Interpolation进行proof-pile数据处理。我们使用S=256的滑动窗口方法评估困惑度。第4.2节：主要结果长序列语言建模。我们报告了我们的模型和基线在proof-pile和PG19数据集上的困惑度。在给定的训练上下文长度下，我们的模型在更长的上下文大小下取得了更好的困惑度。这表明了我们高效微调方法的有效性。对于相同的训练和评估上下文长度情况，随着上下文大小的增加，困惑度降低。通过将Llama2 7B模型的上下文窗口大小从8192增加到32768，我们观察到困惑度从2.72改善到2.50，降低了0.22。
在此背景下，本框介绍了过去几年欧元区银行债券发行与利差的发展，并讨论了可能的金融稳定性影响。有序的英国退出欧盟对欧元区金融稳定性构成的总体风险有限。但伴随悬崖式脱欧的不确定性可能对金融稳定性构成更显著的下行风险。ESTER（欧元短期利率）是欧洲中央银行管理的替代欧元无风险利率，将在2020年取代EONIA（欧元隔夜指数平均利率）。欧洲货币市场研究所（EMMI），作为EONIA的管理机构，得出结论：在当前市场条件下，EONIA在2020年1月前是否符合欧盟基准管理条例（BMR）“无法得到保证”。这意味着，从2020年1月1日起，至少在新合同中使用EONIA可能会被法律禁止。SESFOD是一项自2013年启动的季度调查，此举是欧元体系的一项举措，旨在收集有关以欧元计价的有价证券融资和场外（OTC）衍生品市场中信贷条款与条件变化的信息。该调查基于28家大型银行，其中包括14家欧元区银行和14家总部位于欧元区之外的银行。银行每季度回答有关它们如何调整向客户提供的条款和条件（包括价格和非价格因素）的相关问题，并提供对支撑其决策的动机的排序。调查中收集的信息对于评估金融稳定性、市场运行及货币政策传导机制非常有用。该调查为了解金融中介机构获得资金和对冲风险的能力提供了有益的见解。繁荣的市场状况和宽松的条款可能导致高杠杆，而过于紧缩的条款则可能揭示出市场功能失调的可能性。5月底，意大利主权债券市场流动性急剧恶化。加剧的政治不确定性导致意大利主权债券收益率上升，并引发收益率曲线的短暂平坦化（见 Chart 2.12, right panel）。与此同时，流动性状况显著恶化。On 29 May intraday bid-ask spreads increased to levels not seen since the height of the euro area sovereign debt crisis in 2011 (see Chart A, left and right panels). 在专注于意大利市场的 interdealer MTS platform 上，对于最新发行的十年期（on-the-run）债券，买卖价差与中间买卖价格的比例——这一指标与市场流动性呈反向变化——从低于 0.1% 上升至超过 5%。市场的韧性也受到了不利影响。根据盘中订单簿数据，超过 €50 million 的订单不再能够以参与经销商报出的最佳五个价格执行。本框介绍了一个简单的结构贝叶斯向量自回归（BVAR）模型，该模型利用符号限制来确定不同经济与金融冲击在塑造关键全球金融变量共动性方面的相对重要性。该模型为过去六个月中美国及全球主要资产市场的波动提供了直观且经济上合理的解释。该模型将这些波动归因于多种因素，包括强劲的美国名义需求、加剧的投资者风险厌恶，以及美国通胀上升和货币政策收紧的预期。2018年，新兴市场经济体（EMEs）的资产组合流入显著下降，主要原因是投资者对 EME 资产市场敏感度增强及保护主义压力加大。经过 2017 年期间对 EMEs 主权及企业所发行债务和股票等金融工具的强劲且稳定的外国购买之后，EMEs 的总体资产组合流自 2018 年 2 月以来明显减少。全球投资者开始重新评估美国货币政策收紧和美元走强对 EMEs 金融状况的潜在负面影响，以及日益加剧的保护主义压力对全球增长下行风险的影响。EMEs 似乎特别容易受到这些风险的影响。若干 EMEs 在国际市场上大量借贷，并受到美元融资条件收紧的影响。此外，EMEs 通常比发达经济体更开放于贸易，它们依靠自由贸易政策来支持经济增长。本框旨在将推动近期 EMEs 资产组合流入放缓的全球因素与可能加剧全球风险影响的特定国家脆弱性加以区分。今年贸易紧张局势的加剧引发了人们对全球增长和资产价格可能产生的不利影响的担忧。到目前为止，对特定商品征收关税的孤立效应主要对严重依赖国际贸易的特定公司产生了不利影响。与此同时，全球金融市场整体上对关税措施的公告和实施反应相当具有韧性。该专题发现，贸易紧张局势的升级可能会引发资产市场的全球再定价。对于欧元区而言，如果爆发一场全面的全球贸易战，即所有国家相互征收关税，资产价格将受到强烈影响，而局部地区的贸易争端升级带来的影响则相对较为温和。通过在一套标准金融稳定性指标中加入捕捉溢出与传染风险的指标，本专题提出了一个金融稳定风险指数（FSRI），该指数对近期深度衰退风险具有预测能力。研究表明，该指数的实证表现得益于结合了大量宏观金融指标，尤其是溢出与传染风险指标的信息含量十分重要。本专题提出了一个易于处理、透明且广泛的周期性系统性风险指标（CSRI），该指标捕捉了源于国内信贷、房地产市场、资产价格、外部失衡和跨国溢出效应的风险。CSRI 平均在系统性金融危机爆发前的数年内上升，其水平与危机严重性指标高度相关。模型估计表明，高水平的 CSRI 包含了关于三到四年后实际 GDP 增长大幅下降的信息，因为它预示着未来实际 GDP 增长分布，特别是其左侧尾部的变化。鉴于其及时信号，CSRI 是宏观审慎政策制定者用以补充其他现有分析工具的有用分析工具。欧元区次级银行债务的成本较低，可能容易受到重新定价的影响。自 2016 年中以来，欧元区银行债券的收益率和利差已显著收窄，达到了全球金融危机前最后一次观察到的水平。这种下降在次级债券市场中尤为明显。57 在此背景下，本框首先评估是否存在迹象表明这些债券的价格可能容易出现修正。随后评估了欧元区次级银行债券利差逆转所带来的潜在金融影响。本框特别关注这些工具的持有者，并研究可能特别容易受到该市场转变影响的行业。近年来，欧洲的不良贷款（NPLs）市场变得更加活跃。过去三年中，总量和交易量持续增加，虽然部分交易量的增长可以归因于少数几笔大额交易。意大利和西班牙占据了市场成交量的大部分。然而，欧元区不良贷款市场的地理范围也有所扩大，交易于 2017 年在希腊开始，2018 年在塞浦路斯开始。同时，在不良贷款供应减少的背景下，更成熟的不良贷款市场（如爱尔兰）的市场活动有所减弱。提高运营效率是欧元区银行提升盈利能力到可持续水平的关键。
精确匹配（EM），对于每个函数调用，我们检查传递给函数的参数是否与图像内容信息中记录的完全匹配，并计算这个正确率。Qwen2-VL在类型匹配（93.1 vs. 90.2）和精确匹配（53.2 vs. 50.0）上均优于GPT-4o，这证实了Qwen2-VL在函数调用能力方面的有效性，从而强调了其通过外部工具集成扩展应用的巨大潜力。评估结果表明，GPT-4o表现不佳，主要有两个原因：在出现不确定性的情况下，GPT-4o表现出保守的方法，避免使用外部工具。GPT-4o的光学字符识别（OCR）能力不如Qwen2-VL，尤其是在中文字符方面。UI操作/游戏/机器人/导航为了评估Qwen2-VL处理复杂任务的通用能力，我们在多个视觉语言智能体任务上进行了评估，包括移动操作、机器人控制、纸牌游戏和视觉-语言导航。由于这些任务需要多个动作来完成，我们通过Qwen2-VL支持的32K上下文长度来保留历史记录（观察、动作），然后在每个动作后附加新的观察图像，从而实现对后续步骤的持续推理。UI操作：我们使用AITZ任务评估Qwen2-VL，该任务构建了一个源自AITW的核心清洁测试集。基于手机的常见操作模式，我们定义了如点击、输入和滑动等动作，供Qwen2-VL与屏幕上的图标交互以完成任务。例如，当Qwen2-VL被要求通过谷歌地图查找附近的比萨餐厅时，它应该在搜索词中输入“pizza”，滑动以选择合适的餐厅，并点击相应的链接。遵循AITZ的设置，我们报告了类型匹配（点击、输入或滑动的正确性）和精确匹配（点击位置、输入文本或滑动方向的正确性）。在UI上的定位能力支持下，Qwen2-VL超越了GPT-4和之前的SOTA。机器人控制：我们在AI2THOR的ALFRED任务上评估Qwen2-VL。该任务要求智能体执行复杂的家务任务，例如烤面包和切苹果来准备一顿饭。为了在虚拟环境中工作，我们定义了高级动作（GotoLocation, Pickup, PutDown, Open, Close, Clean, Heat, Cool, Slice）作为动作集。此外，智能体需要定位物体以进行操作（例如，只有识别出苹果才能拿起它）。为了提高操作的准确性，我们集成了SAM。ALFRED任务报告了任务成功率（SR）（例如，准备晚餐）和子目标完成度量（GC）（例如，面包是否被烤好或苹果是否被切片）。Qwen2-VL在有效-未见集上略微优于之前专门的模型ThinkBot。纸牌游戏：我们利用RL4VLM的纸牌游戏环境来评估Qwen2-VL在一系列纸牌游戏中的表现：Number Line、BlackJack、EZPoint和Point24。每个游戏都提出了独特的挑战：（1）使用+1或-1操作达到目标数字，（2）抽牌或停牌与庄家竞争，（3）应用基本算术运算使总数达到12，以及（4）使用算术运算达到总数24。我们报告了任务的成功率。它们不仅评估了智能体的能力，还需要强大的OCR技能来识别这些卡片并理解游戏的进展。Qwen2-VL在所有任务中都表现出优越的性能。视觉-语言导航：我们在使用R2R和REVERIE的视觉-语言导航（VLN）任务上评估Qwen2-VL。在VLN中，模型必须根据指令和当前观察自主确定下一个位置。我们报告了VLM在该任务中到达预定目的地的成功率（SR）。
总之，虽然MCTS在与预训练的价值模型配对时可以在推理过程中提高性能，但通过自搜索迭代地提升模型性能仍然是一个重大挑战。第5节：结论、局限性与未来工作在这项工作中，我们分享了我们通过强化学习增强模型推理能力的历程。DeepSeek-R1-Zero代表了一种不依赖冷启动数据的纯RL方法，在各种任务上取得了强大的性能。DeepSeek-R1则更强大，它利用冷启动数据和迭代的RL微调。最终，DeepSeek-R1在一系列任务上取得了与OpenAI-o1-1217相当的性能。我们进一步探索了将推理能力蒸馏到小型密集模型中。我们使用DeepSeek-R1作为教师模型生成80万个训练样本，并微调了几个小型密集模型。结果令人鼓舞：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在数学基准上以28.9%（AIME）和83.9%（MATH）的成绩优于GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。其他密集模型也取得了令人印象深刻的结果，显著优于基于相同底层检查点的其他指令微调模型。未来，我们计划在以下方向上对DeepSeek-R1进行研究投入。
身畔河水哗啦啦地淌，再流10公里就汇进长江。“以前经常是污水直排入江，我们住在这里也觉得不舒服。哪像现在，清亮亮的水，绿幽幽的山，好安逸哦。”杨承孝是忠县黄金镇黄土村村支书，也是这段河的河长。两年来，他眼看着这条长江一级支流一天天由浑变清。以前的黄金河，没人管。现在的黄金河，有人护。“污水不能排了，垃圾也不能往河里倒了。果园农庄里，化肥农药更不能随便洒。”杨承孝说，一开始，也有人不理解，老习惯改不过来。村里通过组织义务劳动，发动村民一起去清理河道。“自己弄干净的，肯定更有感情。我们每月院坝会也都反复讲政策。双管齐下，大家的责任感就建立起来了。”杨承孝说。“黄金河最大的变化，是沿岸乡亲的想法变了。”黄金镇镇长郭小民说，以前大家都觉得无所谓。现在，斑竹村村民王万民不仅把自家的洗车场停了，还主动找到村干部，给自家建了个小型的污水净化池。截至2020年年底，长江干流重庆段水质为优，纳入国家考核的42个断面水质优良比例首次达到100%，优于国家考核目标4.8个百分点，较2015年上升14.3个百分点。
视觉指令微调摘要使用机器生成的指令遵循数据对大型语言模型 (LLM) 进行指令微调已被证明可以提高在新任务上的零样本能力，但这一想法在多模态领域探索较少。我们首次尝试使用纯语言的 GPT-4 生成多模态语言-图像指令遵循数据。通过对此类生成数据进行指令微调，我们推出了 LLaVA：大型语言与视觉助手，这是一个端到端训练的大型多模态模型，它连接了视觉编码器和 LLM，用于通用的视觉和语言理解。为了促进未来在视觉指令遵循方面的研究，我们构建了两个评估基准，包含多样化且具有挑战性的面向应用的任务。我们的实验表明，LLaVA 展示了令人印象深刻的多模态聊天能力，有时在未见过的图像/指令上表现出多模态 GPT-4 的行为，并在一个合成的多模态指令遵循数据集上取得了相对于 GPT-4 85.1% 的得分。在 Science QA 上进行微调后，LLaVA 和 GPT-4 的协同作用达到了 92.53% 的新最先进准确率。我们将 GPT-4 生成的视觉指令微调数据、我们的模型和代码公开发布。第1节. 引言人类通过视觉和语言等多种渠道与世界互动，因为每个独立的渠道在表示和交流某些概念方面都具有独特的优势，从而促进了对世界更好的理解。人工智能的核心愿望之一是开发一个通用的助手，能够有效地遵循多模态的视觉和语言指令，与人类意图保持一致，以完成现实世界中的各种任务。为此，社区见证了对开发语言增强的基础视觉模型的兴趣日益增长，这些模型在开放世界的视觉理解方面具有强大的能力，如分类、检测、分割和字幕生成，以及视觉生成和编辑。我们建议读者参考“野外计算机视觉”阅读列表以获取更及时的文献汇编。在这类工作中，每个任务都由一个单一的大型视觉模型独立解决，任务指令被含蓄地考虑在模型设计中。此外，语言仅用于描述图像内容。虽然这使得语言在将视觉信号映射到语言语义——人类交流的共同渠道——方面发挥了重要作用，但它导致模型通常具有固定的接口，互动性和对用户指令的适应性有限。另一方面，大型语言模型 (LLM) 表明，语言可以发挥更广泛的作用：作为通用助手的通用接口，其中各种任务指令可以用语言明确表示，并指导端到端训练的神经助手切换到感兴趣的任务来解决它。例如，最近 ChatGPT 和 GPT-4 的成功展示了对齐的 LLM 在遵循人类指令方面的强大能力，并激发了开发开源 LLM 的巨大兴趣。其中，LLaMA 是一个性能与 GPT-3 相匹配的开源 LLM。Alpaca、Vicuna、GPT-4-LLM 利用各种机器生成的高质量指令遵循样本来提高 LLM 的对齐能力，报告了与专有 LLM 相比令人印象深刻的性能。重要的是，这系列工作仅限于文本。在本文中，我们提出了视觉指令微调，这是首次将指令微调扩展到语言-图像多模态空间，为构建通用视觉助手铺平道路。具体来说，我们的论文做出了以下贡献：首先，关于多模态指令遵循数据，一个关键挑战是缺乏视觉-语言指令遵循数据。我们提出了一个数据重构的视角和流程，使用 ChatGPT/GPT-4 将图像-文本对转换为适当的指令遵循格式。其次，对于大型多模态模型，我们开发了一个大型多模态模型 (LMM)，通过将 CLIP 的开放集视觉编码器与语言解码器 Vicuna 连接起来，并在我们生成的教学式视觉-语言数据上进行端到端微调。我们的实证研究验证了使用生成数据进行 LMM 指令微调的有效性，并为构建通用指令遵循视觉代理提出了实用技巧。当与 GPT-4 集成时，我们的方法在 Science QA 多模态推理数据集上实现了最先进水平。
这里，theta表示CNF向量场v_t的可学习参数，t从0和1之间的均匀分布中采样，x从p_t(x)中采样。简而言之，FM损失使用神经网络v_t来回归向量场u_t。当损失达到零时，学习到的CNF模型将生成p_t(x)。流匹配是一个简单且有吸引力的目标，但如果天真地单独使用，它在实践中是难以处理的，因为我们对于什么是合适的p_t和u_t没有先验知识。有许多概率路径的选择可以满足p_1(x)约等于q(x)，更重要的是，我们通常无法获得生成所需p_t的封闭形式的u_t。在本节中，我们展示了我们可以使用仅在每个样本上定义的概率路径和向量场来构建p_t和u_t，并且一种适当的聚合方法可以提供所需的p_t和u_t。此外，这种构建方式使我们能够为流匹配创建一个更易于处理的目标。第3.1小节：从条件概率路径和向量场构建p_t, u_t构建目标概率路径的一个简单方法是通过混合更简单的概率路径：给定一个特定的数据样本x1，我们用p_t(x | x1)表示一个条件概率路径，它满足在时间t=0时p_0(x | x1)等于p(x)，并且我们设计在t=1时的p_1(x | x1)为一个集中在x=x1周围的分布，例如，一个均值为x1且标准差足够小的正态分布。将条件概率路径对q(x1)进行边缘化，可以得到边缘概率路径。特别地，在时间t=1时，边缘概率p_1是一个紧密近似数据分布q的混合分布。有趣的是，我们也可以通过对条件向量场进行“边缘化”来定义一个边缘向量场。我们假设对于所有的t和x，p_t(x)都大于0。边缘向量场是条件向量场按条件概率加权的积分。这里，u_t(· | x1)是生成p_t(· | x1)的条件向量场。这可能不那么明显，但这种聚合条件向量场的方式实际上得到了用于建模边缘概率路径的正确向量场。我们的第一个关键观察是：边缘向量场生成边缘概率路径。这在条件向量场（生成条件概率路径的向量场）和边缘向量场（生成边缘概率路径的向量场）之间提供了一个令人惊讶的联系。这种联系使我们能够将未知且难以处理的边缘向量场分解为更简单的条件向量场，而这些条件向量场更容易定义，因为它们只依赖于单个数据样本。我们在一个定理中对此进行了形式化。第3.2小节：条件流匹配不幸的是，由于边缘概率路径和向量场定义中存在难以处理的积分，计算u_t仍然是难以处理的，因此，天真地计算原始流匹配目标的无偏估计量也是难以处理的。相反，我们提出了一个更简单的目标，令人惊讶的是，它将导致与原始目标相同的最优解。具体来说，我们考虑条件流匹配（CFM）目标，即v_t(x)和u_t(x | x1)之差的平方范数的期望值。这里，t从0和1之间的均匀分布中采样，x1从q(x1)中采样，而现在x从p_t(x | x1)中采样。与FM目标不同，CFM目标允许我们轻松地采样无偏估计，只要我们能有效地从p_t(x | x1)中采样并计算u_t(x | x1)，这两者都可以轻松完成，因为它们是基于每个样本定义的。
为了验证框架对扩展视觉令牌的有效性，我们进行了实验，LR视觉编码器的输入尺寸为672，HR视觉编码器的输入尺寸为1536。如上所述，HR视觉编码器主要用于提供高分辨率的候选信息。重要的是，尽管分辨率增加了，LLM处理的有效视觉令牌数量仍与LR输入尺寸672保持一致，确保了计算效率。这种方法的优势在注重细节的任务中尤为明显。例如，在TextVQA基准测试中，我们的方法使用Hermes-2-Yi-34B配置取得了很高的性能，与成熟的Gemini Pro的性能非常接近。结果表明，Mini-Gemini在更具挑战性的基准测试中也表现出色。例如，所提出的方法在MathVista和MMMU基准测试上与Qwen-VL-Plus不相上下，甚至在广泛采用的MMB基准测试上超过了Gemini Pro和GPT-4V。4.3节. 组件分析补丁信息挖掘。我们首先深入研究了提出的补丁信息挖掘。很明显，当将ConvNeXt-L集成为HR图像的视觉编码器时，模型取得了显著的增益。例如，当LR和HR分别设置为224和512时，模型在TextVQA和MME数据集上的性能显示出显著提升。将HR分辨率提升到768进一步扩大了与基线的性能差距。这些结果凸显了补丁信息挖掘在利用更详细视觉线索方面的巨大影响。当我们进一步将LR分辨率扩展到336时，补丁信息挖掘仍然贡献了持续的增益。例如，使用默认的ConvNeXt-L作为视觉编码器，它在TextVQA、MME和MM-Vet数据集上均超过了基线。这证明了所设计的模块在输入分辨率提升时依然有效。视觉编码器。为了研究挖掘候选内容带来的效果，我们使用不同的HR视觉编码器进行了实验。与默认的ConvNeXt-L相比，我们增加了两个编码器进行对比试验，即ConvNeXt-B和ConvNeXt-XXL。使用基础的ConvNeXt-B，模型在TextVQA和MM-Vet上表现更好。然而，ConvNeXt-L编码器持续提供最佳结果，尤其是在MME和MM-Vet数据集中，表明其在处理详细视觉信息方面达到了更好的平衡。我们可以得出结论，用于HR图像的更大视觉编码器对候选质量的贡献更大，但当编码器过大时（如ConvNeXt-XXL），模型性能趋于饱和。因此，考虑到有效性和计算效率之间的平衡，ConvNeXt-L被选为默认的HR视觉编码器。这一决定是基于其在提供高质量视觉信息挖掘的同时保持合理计算需求的能力，这一点已通过跨基准测试的比较性能得到证明。高质量数据。在这个时代，高质量数据对于增强LLM和VLM能力的重要性不言而喻。在我们对数据组合效果的综合分析中，我们从一个包含补丁信息挖掘的基线模型开始。整合来自ShareGPT4V的高质量标题改善了视觉对齐和性能增益。我们在TextVQA基准测试上验证了零样本性能，值得注意的是，根据以往研究，我们从训练集中移除了TextCaps数据。
我们尚未研究arXiv词元对本研究未包含的特定数学相关任务的影响，例如定理的非形式化，即将形式化陈述或证明转换为其非形式化版本。我们也没有研究arXiv词元与其他类型数据结合时的效果，或者arXiv论文的好处是否会在更大模型规模下显现。因此，需要进一步的探索，我们将其留给未来的研究。强化学习的见解走向统一的范式在本节中，我们提供一个统一的范式来分析不同的训练方法，如SFT、RFT、DPO、PPO、GRPO，并进一步进行实验来探索该统一范式的要素。通常，一个训练方法关于参数的梯度可以写成三个关键组成部分的函数：1) 数据源，决定了训练数据；2) 奖励函数，是训练奖励信号的来源；3) 算法，处理训练数据和奖励信号，得到梯度系数，该系数决定了对数据的惩罚或强化的幅度。我们基于这样一个统一的范式分析了几种代表性方法：监督式微调（SFT）：SFT在人类选择的SFT数据上对预训练模型进行微调。拒绝采样微调（RFT）：RFT在从SFT模型基于SFT问题采样的过滤后输出上进一步微调SFT模型。RFT根据答案的正确性过滤输出。直接偏好优化（DPO）：DPO通过在从SFT模型采样的增强输出上使用成对的DPO损失进行微调，进一步优化SFT模型。在线拒绝采样微调（Online RFT）：与RFT不同，Online RFT使用SFT模型初始化策略模型，并通过使用从实时策略模型采样的增强输出来进行微调。PPO/GRPO：PPO/GRPO使用SFT模型初始化策略模型，并使用从实时策略模型采样的输出来进行强化。关于数据源的观察我们将数据源分为两类：在线采样和离线采样。
尽管如此，它只是反向过程的另一种参数化，所以我们在一个消融实验中验证了它的有效性，在该实验中，我们比较了预测 epsilon 与预测前向过程后验均值。3.3节：数据缩放、反向过程解码器和 L_0我们假设图像数据由从0到255的整数组成，并线性缩放到-1到1的范围内。这确保了神经网络反向过程从标准正态先验开始，在一致缩放的输入上操作。为了获得离散的对数似然，我们将反向过程的最后一项设置为一个从高斯分布导出的独立离散解码器。（将其替换为更强大的解码器，如条件自回归模型，将是直接的，但我们将其留给未来的工作。）与VAE解码器和自回归模型中使用的离散化连续分布类似，我们这里的选择确保了变分界是离散数据的无损编码长度，而无需向数据添加噪声或将缩放操作的雅可比行列式纳入对数似然中。在采样结束时，我们无噪声地显示时间1处分布的均值。3.4节：简化的训练目标通过上述定义的反向过程和解码器，变分界对 theta 显然是可微的，并可以用于训练。然而，我们发现对样本质量（以及简化实现）有益的是在一个变分界的变体上进行训练。这个变体是一个简化的目标，其中 t 在 1 和 T 之间均匀分布。t 等于 1 的情况对应于 L_0。t 大于 1 的情况对应于变分界项的未加权版本，类似于NCSN去噪分数匹配模型使用的损失权重。（L_T 没有出现，因为前向过程方差 beta_t 是固定的。）完整的训练过程使用这个简化的目标。由于我们的简化目标丢弃了原始项中的权重，它是一个加权的变分界，与标准变分界相比，它强调了重建的不同方面。特别是，我们的扩散过程设置导致简化目标降低了对应于小 t 的损失项的权重。这些项训练网络对噪声非常小的数据进行去噪，因此降低它们的权重是有益的，这样网络可以专注于在更大的 t 项上更困难的去噪任务。我们将在实验中看到，这种重新加权会带来更好的样本质量。第4节：实验我们在所有实验中设置 T 等于 1000，以便采样期间所需的神经网络评估次数与先前的工作相匹配。我们将前向过程的方差设置为从 beta_1 等于 10 的-4次方线性增加到 beta_T 等于 0.02 的常数。选择这些常数是相对于缩放到-1到1范围内的数据而言较小的，以确保反向和前向过程具有近似相同的函数形式，同时使 x_T 处的信噪比尽可能小。为了表示反向过程，我们使用了一个类似于未掩码的 PixelCNN++ 的 U-Net 骨干网络，并在整个网络中使用组归一化。参数在时间上共享，时间通过 Transformer 的正弦位置嵌入指定给网络。我们在 16x16 的特征图分辨率上使用自注意力机制。4.1节：样本质量在 CIFAR10 上，我们的 FID 分数为 3.17，我们的无条件模型实现了比文献中大多数模型（包括类条件模型）更好的样本质量。我们的 FID 分数是相对于训练集计算的，这是标准做法；当我们相对于测试集计算它时，分数为 5.24，这仍然比文献中许多训练集 FID 分数要好。我们发现，在真实变分界上训练我们的模型比在简化目标上训练能产生更好的编码长度，这符合预期，但后者能产生最佳的样本质量。我们还为 CIFAR10、CelebA-HQ 256x256 和 LSUN 256x256 生成了样本。
文化体验类节目《2018中国记忆》探寻二十四节气和百姓生活之间的关系，通过记录影像呈现文化体验，开展线上活动，立体展现立春打春牛、春分酿酒拌醋、谷雨牡丹花会、立夏尝三鲜等节气仪式。这种极具沉浸感和互动性的表现形式，突破了传统民俗传播的时空限制，实现了“在场”与“不在场”的妙合、历史与当下的连缀，观众们兴致勃勃地参与其中。可以说，新的媒介形式让不同群体、不同地域的民俗文化彼此交流、相互对话，融入中华民族共有的精神家园。民俗的传播主体更加丰富，民俗的接受者同时成为民俗的创造者和传播者。近年来网络兴起“共创新风俗画”：创作者将传统文化与网络元素相结合，勾勒出市井风俗画的框架，然后邀请普通人在屏幕上创作，共同参与到民风民俗的讲述中。这样的形式融观看、参与、体验为一体，令人兴致盎然。再如，转发锦鲤图案祈福也成为人们乐于参与的新民俗活动。一些传统吉祥符号，经由简单的动手转发，被赋予新的生气，在时间长河的洗礼中闪耀着新的光彩。民俗作为精神的外化，存于日常的器物、技艺、仪式制度中，“日用而不觉”。现代社会的生产活动、生活方式发生巨大变化，但是节日、仪式、图案、符号中所蕴含的深层文化记忆和独特的审美符号依然持续引发人们的情感共鸣。民俗的传播方式、传播渠道渐趋丰富多样，民俗的创造、传承、接受交融交汇，让传统民俗在新的时代有了多维诠释空间。凝心聚力、应时而变、增强文化认同。数字技术快速发展，民俗文化并未停留在时光中，成为古老的“过去”，而是融入新的时代生活，成为人们对美好生活的当代表达。
2月10日宣布，对原产于美国的部分进口商品加征关税，其中煤炭和液化天然气加征15%，原油、农业机械、大排量汽车和皮卡加征10%。中国国家市场监督管理总局称，美企谷歌因涉嫌违反中国《反垄断法》，已被立案调查。中国商务部决定将美国时装品牌Tommy Hilfiger、Calvin Klein的母公司PVH集团及基因排序企业因美纳公司（Illumina, Inc.）列入“不可靠实体清单”，理由是两家美企“违反正常的市场交易原则，中断与中国企业的正常交易，对中国企业采取歧视性措施，严重损害中国企业合法权益”。另外，中国海关总署公告，即日起对钨、碲、铋、钼、铟五类金属实施出口管制。
国家统计局新闻发言人、国民经济综合统计司司长付凌晖指出，就业形势总体改善：一是国民经济恢复向好，对就业带动增强；二是服务业增势较好，促进就业容量扩大；三是稳就业政策持续显效，助力就业改善。但当前就业总量压力和结构性问题仍不容忽视，青年人就业压力较大，高技能人才短缺，“求职难”和“招工难”并存，仍需加力促进就业供需总量平衡、结构合理。关于青年就业，付凌晖表示，16—24岁青年总量约9600多万，其中很多是在校学生未真正进入劳动市场，进入劳动市场寻找工作的约3300多万，已找到工作约2600多万，仍有约600多万在寻找工作，青年失业率处于高位。