首次！AI生成论文通过同行评审；研究发现：推理模型根本无需思考｜今日热门论文

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1.首次！AI 生成论文通过同行评审

2.专家发文质疑：LLM 过度预训练是灾难性的

3.研究发现：推理模型根本「无需思考」

4.Liquid：语言模型是可扩展的、统一多模态生成器

1.首次！AI 生成论文通过同行评审

在这项工作中，Sakana AI 团队推出了 The AI Scientist-v2，这是一个端到端的 agent 系统，能够生成首篇完全由 AI 生成并通过同行评审的研讨会论文。

该系统可以迭代地提出科学假设、设计和执行实验、分析和可视化数据，并自主撰写科学手稿。与上一代相比，The AI Scientist-v2 消除了对人类编写的代码模板的依赖，在不同的机器学习领域有效地进行了泛化，并利用了由专门的实验管理器 agent 管理的渐进 agentic 树搜索方法。此外，他们还集成了视觉语言模型（VLM）反馈回路，用于迭代完善图表的内容和美感，从而增强了人工智能审阅器组件。

他们通过向同行评审的 ICLR 研讨会提交三份完全自主的稿件，对 AI Scientist-v2 进行了评估。值得注意的是，其中一篇稿件获得了足够高的分数，超过了人类接受稿件的平均门槛，这代表完全由人工智能生成的论文首次成功通过同行评审。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.08066

2.专家发文质疑：LLM 过度预训练是灾难性的

大语言模型（LLM）是根据不断增长的 token 预算进行预训练的，其假设是更好的预训练性能可以转化为更好的下游模型。

在这项工作中，来自卡内基梅隆大学的研究团队及其合作者对这一假设提出了质疑，并证明扩展预训练会使模型更难微调，从而导致最终性能下降。他们将这种现象称为灾难性过度训练（catastrophic overtraining）。例如，根据 3T token 预训练的指令微调 OLMo-1B 模型在多个标准 LLM 基准上的性能比其 2.3T token 对应模型差 2% 以上。

通过对照实验和理论分析，他们发现，灾难性过度训练源于预训练参数对修改（包括但不限于微调）的广泛敏感性的系统性增加。这一研究结果要求对预训练设计进行严格的重新评估，以考虑模型的下游适应性。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.19206

3.研究发现：推理模型根本「无需思考」

通过在生成过程中加入明确、冗长的“思考”过程，大语言模型（LLM）可以提高自身的推理能力。

在这项工作中，加州大学伯克利分校团队质疑了这种明确的思考是否有必要。通过使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 算法，他们发现通过简单的提示（即 NoThinking）绕过思考过程，可以达到令人惊讶的效果。如果控制 token 数量，NoThinking 在 7 个具有挑战性的推理数据集（包括数学问题求解、形式化定理证明和编码）中的表现均优于 Thinking，尤其是在低预算环境下，例如，在 700 个 token 的 ACM 23 中，NoThinking 的表现为 51.3 vs. 28.9。值得注意的是，随着 k 的增加，NoThinking 的性能在 pass@k 上更具竞争力。

基于这一观察结果，他们证明了使用 NoThinking 独立生成 N 个输出并将其聚合的并行扩展方法非常有效。在聚合时，他们会使用特定任务验证器，或者采用简单的 best-of-N 策略，如基于置信度的选择。他们的方法优于一系列使用 Thinking 的基线方法，可与具有更长延迟（高达 9 倍）的 Thinking 相媲美。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.09858

4.Liquid：语言模型是可扩展的、统一多模态生成器

在这项工作中，来自华中科技大学、字节跳动和香港大学的研究团队提出了一种自回归生成方法——Liquid，其通过将图像标 token 为离散代码，并在视觉和语言的共享特征空间内学习这些代码嵌入以及文本 token，从而将视觉理解和生成无缝整合在一起。与以往的多模态大语言模型（MLLM）不同，Liquid 利用单个大语言模型（LLM）实现了这一整合，从而消除了对外部预训练视觉嵌入（如 CLIP）的需求。

Liquid 首次发现了一个 scaling law，即随着模型规模的增大，视觉和语言任务的统一训练不可避免地会带来性能下降。此外，统一的 token 空间还能使视觉生成和理解任务相互促进，有效消除早期模型中的干扰。

研究表明，现有的 LLM 可以作为 Liquid 的基座，在多模态能力上好于 Chameleon 的同时，还能节省 100 倍的训练成本，并保持与主流 LLM（如 LLAMA2）相当的语言性能。Liquid 在视觉语言和纯文本任务中的表现也优于 SD v2.1 和 SD-XL（在 MJHQ-30K 上的 FID 为 5.47）。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.04332

整理：学术君

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