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QwenLong-L1：迈向基于强化学习的长上下文大型推理模型
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Spatial-MLLM：提升MLLM在基于视觉的空间智能方面的能力
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数学推理能否提升通用LLM能力？理解LLM推理的可迁移性
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Qwen3 Embedding：通过基础模型改进文本嵌入和重排序
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UniVG-R1: 结合强化学习的推理引导通用视觉定位
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DeepCritic：使用大型语言模型进行审慎批判
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SpeakerVid-5M：一个用于音视频双人互动生成的大规模高质量数据集
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如何训练您的LLM网络代理：一项统计诊断
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Phi-4-reasoning 技术报告
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OpenThinkIMG：通过视觉工具强化学习来学习用图像思考
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Phi-4-Mini-Reasoning：探索小型推理语言模型在数学领域的极限
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CriticLean: 评论家引导的强化学习，用于数学形式化
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通过带有冷启动的强化学习推进多模态推理
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cadrille: 基于在线强化学习的多模态 CAD 重建
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MM-IFEngine：面向多模态指令跟随
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Llama-Nemotron: 高效推理模型
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TaskCraft：自动生成代理任务
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Jigsaw-R1：基于拼图的规则化视觉强化学习研究
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Satori-SWE：面向样本高效软件工程的进化式测试时缩放
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UniRL: 基于监督学习与强化学习的自我改进统一多模态模型
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AceReason-Nemotron 1.1：SFT与RL协同赋能数学与代码推理
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ShotBench: 视觉-语言模型中的专家级电影理解
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Resa：通过SAEs实现透明推理模型
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WebDancer: 迈向自主信息寻求代理
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迈向 LLM 中的安全推理：AI 智能体式审议用于策略嵌入式 CoT 数据创建
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穿越山谷：小型语言模型长CoT（思维链）高效训练之路
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CoRT：思维中的代码集成推理
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大型语言模型能否帮助多模态语言分析？MMLA：综合基准
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QFFT：用于自适应推理的无问微调
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AM-Thinking-v1：推进 32B 规模推理能力的前沿
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MLE-Dojo：赋能机器学习工程中大型语言模型智能体的交互式环境
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对先验的深思：大型语言模型在知识图谱上的可信推理
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X-Reasoner：面向跨模态和领域的通用推理
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如何增强大型推理模型的安全性：一项实证研究
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完成胜于完美：通过结构化多轮分解解锁高效推理
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13
以工具取代思考，使小型语言模型能够进行推理
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DeepMath-103K：一个大规模、具有挑战性、已净化且可验证的数学数据集，用于推进推理
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SimpleAR：通过预训练、SFT和RL推动自回归视觉生成的前沿
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SRFT：一种结合监督学习和强化学习微调的单阶段推理方法
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用于矢量图形生成的渲染感知强化学习
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11
像经济学家一样推理：对经济问题进行后训练可诱导大型语言模型 (LLMs) 产生战略性泛化
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11
基于多轮接地强化学习的高分辨率视觉推理
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合成数据 RL：任务定义就够了
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ReasonGen-R1：基于SFT和RL的自回归图像生成模型思维链（CoT）
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复合AI系统优化：方法、挑战与未来方向综述
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构建数学大语言模型的实用两阶段方案：利用SFT最大化准确率，以强化学习提升效率
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关于小型推理语言模型的技术探讨
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Think-RM：在生成式奖励模型中实现长周期推理
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8
STAR-R1：通过强化多模态大语言模型实现空间变换推理
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SafeKey: 增强顿悟时刻洞察以进行安全推理
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Afterburner: 强化学习促进自我改进的代码效率优化
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GUI-Reflection：赋能多模态GUI模型以自反思能力
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7
通过推理时技术激发微调Transformer的能力
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7
选择与合并：迈向基于大型语言模型的可适应和可扩展命名实体识别
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Transformer Copilot：在LLM微调中从错误日志中学习
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SLiC-HF：基于人类反馈的序列似然校准
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5
鲁棒多模态大语言模型抵抗模态冲突
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RedOne：揭示社交网络服务中的领域特定LLM后训练
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大型语言模型何时承认错误？理解模型信念在撤回中的作用
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MedAgentGym：大规模训练用于基于代码的医学推理的 LLM 代理
