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空间服务 网站被黑,网站需求分析的主要内容,华为云wordpress,上海比较有名的室内设计公司2025年#xff0c;读者在日常使用豆包、deepseek等APP时#xff0c;应该有注意到“深度思考”已成为toC大模型的标配选项#xff0c;但手动启停的深度思考不是那么“智能”。 图1. “深度思考”应对简单问题时的思考过程是token浪费 图2. 理想情况下#xff0c;应由模型自动…2025年读者在日常使用豆包、deepseek等APP时应该有注意到“深度思考”已成为toC大模型的标配选项但手动启停的深度思考不是那么“智能”。图1. “深度思考”应对简单问题时的思考过程是token浪费图2. 理想情况下应由模型自动决定是否进行思考而不是用户手动指定以笔者有限的认知截止25年底真正实现大模型autothinking的主流模型有快手的KAT V1与Keye-VL系列、OpenAI的GPT-5系列、腾讯混元TurboS系列、以及本文要介绍的腾讯混元R-4BR-4B也是上述模型中唯二的开源多模态大模型。Keye-VL系列两个版本前序博客有介绍[Kwai Keye-VL 系列 (v1.0/1.5) 深度技术解读]0. 引言当前 MLLM 的低效主要来自对所有任务都采用链式思考CoT推理—— 即便任务本身并不需要思考。白话一些为了提升模型回答问题的“靠谱”程度“深度思考”模式引入了大量冗余推理。这一点甚至脱口秀选手也会吐槽论文R-4B的目标是构造一种模型使其能够自动判断是否需要思考在简单问题上快速直接回答在复杂问题上主动开启推理链无需外部复杂度标签或额外模型(业内主流形态)核心方法Bi-Mode Annealing双模式退火 Bi-Mode Policy Optimization双模式策略强化学习教会模型“何时思考、为何思考、思考多少”。1. 模型整体结构Image → SigLIP2-So400m → MLP Projector → Qwen3-4B Backbone → Bi-Mode OutputBackbone:Qwen3-4B-Instruct视觉编码器:SigLIP2 So400m对齐模块:2 层 MLP输出模式Non-Thinking:直接回答Thinking:生成可见或隐式的思考链 最终答案模型结构设计和pretrain阶段与主流MLM类似不展开介绍。2. 数据构建论文采用两个互补机制构建「是否需要思考」数据其中论文把主观任务数据构建过程称为基于难度的启发式策略客观任务数据构建过程称为基于性能的启发式策略。图3. 基于启发式策略的双模数据生成流程图4. 双模数据分布每种任务都包含thinking/none thinking 数据2.1 主观任务Subjective Qs使用一个强大模型如 GPT-4o通过 prompt 生成任务复杂度所需推理深度Reasoning / Non-Reasoning 分类2.2 客观任务Objective Qs使用offline hard mining对每个样本让 base 模型生成N8个尝试答案全错 → Difficult → reasoning至少一个对 → Easy → non-reasoning论文构建了一个双模态的混合数据集利用Qwen2.5-32B-VL作为标注工具对数据按模态划分Thinking Mode 数据System 2针对数学、几何、复杂图表任务。格式think [详细的视觉感知与逻辑推演步骤] /think answer [答案] /answer标签来源利用 VL Model(seed1.5 vl) 生成高质量 CoT。•Non-Thinking Mode 数据System 1针对简单 OCR、物体识别、日常对话。格式think/think answer [直接答案] /answer关键点保留think标签但置空。这一设计至关重要在确保标签格式统一的同时它告诉模型“这个问题思考步骤为空。”笔者认为主观任务缺乏唯一ground truth难以自动评估结果的准确性根据现有模型池回答结果的推理深度作为Reasoning/Non-Reasoning分类依据客观任务拥有ground truth(路径不唯一)根据现有模型池回答结果的准确性统计结果作为Reasoning/Non-Reasoning分类依据。数据构建流程的粒度可能粗糙一些但也是业内主流的折中做法。➡️ 数据构建流程不依赖外部标签完全自动化(其实包含大量的数据清洗、核验、整理工作文中介绍不多)。3. 训练方法论文核心创新点训练(本文中的训练指post-training)分两阶段3.1 阶段一Bi-Mode Annealing双模式退火目标让模型学习两套能力思考与不思考保证两种模式都被模型理解与习得步骤构建统一格式数据包含thinking ... /thinking同时训练Reasoning 数据 → 输出带思考链Non-reasoning 数据 → 输出直接答案随着训练过程推进逐步增加思考样本比例→ 退火策略让模型适应复杂推理阶段一结果模型R-4B-Base论文实验指出R-4B-Base 具备基础的两模式能力但倾向不思考mode atrophy→ 论文中仅提及这一现象并未做解释与量化消融实验。笔者可以从SFT的局限性、建模数据特征分布等角度思考是否能解释该现象。双模“退火”并非指学习率调整而是指能力分布的塑造。通过在训练中混合这两类数据模型学会了两种路径。然而仅靠 SFT模型往往会偏向于某一种模式Mode Collapse论文指出在开启auto thinking模式后SFT得到的R-4B base模型倾向于直接输出结果而不思考。这说明base模型欠缺合理启停thinking模式的能力。因此需要第二阶段RL继续优化“何时进入思考模式”。3.2 阶段二Bi-Mode Policy OptimizationBPO强化学习论文最具创新性的部分。图5. 双模policy优化-BPO框架示意图关键理念每个输入都生成two-rolloutthinking rolloutnon-thinking rollout计算两者的 reward论文选用rule based reward但未开源让模型学习“哪个更好就更常用哪个”训练步骤two-rollout generation对同一个输入生成两条输出路径。reward 计算论文使用简单正确性奖励无需复杂 reward engineering泛化更好只有 correctness 才影响 reward因此模型不会盲目偏好“长思考链”advantage 计算对两模式分别计算 advantage目标鼓励期望验证正确的那一条模式KL 正则化防止策略崩溃始终思考或从不思考BPO目标函数设计BPO 的目标是优化策略模型 即 R-4B-RL 的决策策略使其能根据输入查询的复杂度自适应选择最优响应模式思考/非思考。目标函数定义如下其中关键变量定义表示「思考模式」响应样本 表示「非思考模式」响应样本 为单模式样本数量故总样本数为 两种模式各 个。对所有输入查询 服从查询分布 的期望确保优化覆盖通用场景。样本 的奖励值论文采用简单规则化奖励仅来自数学领域但具备跨领域通用性。样本 的优势函数Advantage Function计算方式遵循 GRPO 框架衡量当前策略下该样本的「额外价值」。奖励裁剪系数超参控制奖励的极端值范围。KL 散度惩罚系数超参平衡策略更新幅度与稳定性。参考策略即 BPO 训练前的 R-4B-Base 策略用于限制策略更新幅度。BPO目标函数拆解BPO 目标函数的设计围绕「双模式平衡优化」「训练稳定性」「简化奖励依赖」三个核心需求各组件的功能如下1. 期望项 保证通用场景覆盖作用对所有可能的输入查询 求期望避免优化仅偏向特定类型的查询如仅优化数学推理或仅优化简单问答确保模型在通用领域都能自适应选择模式。设计逻辑BPO 的核心目标是「通用自动思考」而非针对单一任务因此需通过分布期望确保优化的泛化性。2. 平均化系数 强制双模式样本均衡作用将 个样本 个思考模式 个非思考模式的贡献平均化确保两种模式在优化中拥有同等权重。设计逻辑传统 RL 易因样本分布不均衡、超参设计不合理等原因导致「模式坍塌」如偏向非思考模式这类问题是影响autothinking模型落地的重要因素之一BPO 通过固定双模式样本数量比1:1和平均化系数从优化源头避免模式偏好。3. 函数稳定奖励信号避免极端值干扰内部两部分解析第一部分 原始奖励与优势函数的乘积直接反映「该样本对策略优化的价值」—— 若 任务表现和 相对于参考策略的提升均为正则推动策略向该模式倾斜。第二部分 对奖励 进行裁剪限制其范围在 内。作用避免极端奖励如异常高/低的任务得分导致策略更新震荡提升训练稳定性。这里实际借鉴了 PPO 的「clipped surrogate 目标」核心思想但针对双模式场景优化了样本分布。由于论文中部分超参取值未指明BPO源码也未开源本文不做过度解读可参考字节seed开源的verl repo。4. KL 散度正则项 防止策略突变与模式坍塌作用惩罚优化后的策略 与参考策略 R-4B-Base的差异过大确保策略更新是「渐进式」的而非跳跃式突变。设计逻辑参考策略 已通过双模式退火具备基础的思考/非思考能力BPO 的目标是「优化模式选择决策」而非「重构能力」。KL 惩罚可避免模型为追求高奖励而极端偏向某一种模式如对所有查询都启用思考模式从而维持双模式的自适应平衡。的作用控制惩罚强度—— 越大策略更新越保守 过小则可能导致模式坍塌。5. 双模式样本 实现「对比式优化」作用通过明确区分思考模式和非思考模式的样本强制策略在同一查询下对比两种模式的效果从而学习「何时该思考何时该直接响应」。设计逻辑BPO 的核心创新是「双模式 rollouts」—— 对每个查询模型必须同时生成两种模式的响应并参与优化。这一设计使得策略无需依赖「查询复杂度标注」而是通过直接对比两种模式的奖励和优势自主学习模式选择规则。阶段二结果R-4B-RL论文强调其行为表现能“自我调节”思考更符合 token-efficiency复杂任务显著更强简单任务有效减少思考链4. 实验流程论文关键内容强化4.1 基准测试25 个 benchmarkbenchmark测试集覆盖通用视觉VQAMMMU, MMStar, RealWorldQA等OCR 表格 图表(AI2DDocVQA等)视觉感知与计数OCRBenchCountBench等数学推理MathVisionMathVerse-Vision等diverse benchamrks也是为了凸显R-4B的泛化能力与BPO中的“simple reward 设计呼应。5. 实验结果5.1R-4B-Base vs R-4B-RL图6. reasoning benchmarks上 RL-Base模型精度对照结论能力BaseRL论文结论两模式技能✔✔Base 已掌握思考/非思考思考触发策略❌ 经常不思考✔ 触发稳定RL 大幅改善 mode atrophy推理任务性能中等明显优于 BaseRL 显著提升数学与逻辑推理简单任务效率易错正确率高RL 能够在简单任务上减少思考链Token Efficiency低高RL 实现更平衡 token 使用论文强调最重要的一点R-4B-RL 是真正具备“自动思考”能力的版本而 Base 只是具备两模式模式。5.2 与同规模模型对比图7. 25个diverse benchmarks上R-4B Base/RL与同量级模型精度对照论文显示 R-4B-RL在MMMU-val / MMStar / ChartQA / MathVista等多个 benchmark 上达到或接近 SOTA与比自己大 2× 的模型如 8B MLLM在推理类任务上持平或更优5.3 Token-Efficiency图8. diverse benchmarks上R-4B RL在3种模式下平均输出tokens数量对照论文提供了关键实验证据表明• R-4B-RL 在简单任务上减少 reasoning token例如 OCRBenchauto-66 tokensnon-57 tokens,thinking-394 tokens简单任务token能效接近non-thinking模式 同时performance稳定超过non-thinking模式• 在复杂任务上增加 reasoning token 并提高正确率例如 MathVista和 WeMath auto-996 to 1279 tokens, thinking-1136 to 1382 tokens同时performance稳定超过thinking模式。• 对照实验说明模型成功学会了自动判断复杂度并实现了高token能效6. Ablation / 消融实验论文有明确讨论论文进行两个关键消融(1) 去掉双模式退火 → 模型无法学会两套基本能力图9. 双模退火消融表现reasoning datathinking mode表现最优mix datanon thinking mode表现最差(2) 去掉 BPO → 模型严重偏向 non-thinking图10. BPO消融-Base model与RL model对照表现reasoning benchmark-三种模式下RL模型均稳定超过base模型reasoning benchmark-RL和base模型表现稳定呈现thinkingauto thinkingnon thinking7. 总结原论文的整体贡献增强版论文贡献明确分三点贡献 1双模式退火训练体系BMA让模型掌握 thinking / non-thinking 两种能力。贡献 2双模式强化学习BPO无需复杂奖励机制模型可自主决策何时思考、如何思考。贡献 34B 模型实现与更大模型匹敌的大规模推理能力特别是在数学和逻辑推理中表现亮眼。8. 结语R-4B 系列提供了一种全新的 MLLM 能力不仅是“能思考”而是“知道什么时候应该思考”。论文中消融实验比较充分除了论证R-4B模型效果也印证了reasoning/Non reasoning、SFT/RL在MLM模型面向不同任务时的调优策略与效果。笔者推荐该论文主要是因为在AIGC相关应用中有观察到R-4B的caption能力和能效突出。美中不足论文只放出了权重没开源训练源码和数据集没有做scaling本文核心优化项是否对其他模型通用待考证如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】