本期为TechBeat人工智能社区第677期线上Talk。

北京时间4月16日(周三)20:00，上海交通大学博士生孟繁青的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:“MM-EUREKA - 多模态推理的关键因素是什么？”，届时他将分享MM-EUREKA系列，探索如何在多模态推理场景下进行稳定训练，并实现了7B模型在多个benchmark超过32B以及以上的优异表现。

Talk·信息

主题：MM-EUREKA - 多模态推理的关键因素是什么？

嘉宾：上海交通大学 · 博士生 - 孟繁青

时间：北京时间4月16日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

当前DeepSeek-R1，O1等在LLM的推理领域具有卓越表现，社区对于LLM的推理研究也逐渐火热。但是在多模态推理场景下，缺乏一个可以稳定训练的基线。在这里我们开发了MM-EUREKA系列，探索如何在多模态推理场景下进行稳定训练，实现了7B模型在多个benchmark超过32B以及以上的优异表现。

Talk大纲

1. R1的简单介绍

2. 多模态RL稳定训练的几个秘诀

3. RL的卓越的数据效率以及泛化性

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2503.07365 项目主页： https://github.com/ModalMinds/MM-EUREKA


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Talk·嘉宾介绍

孟繁青‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

上海交通大学 · 博士生‍‍‍

孟繁青，上海交通大学二年级直博生。研究方向包括多模态大模型的预训练，后训练以及评测等方面，以第一作者 / 共一作者在ICML，ICLR，NIPS，ACL等顶级会议或者期刊发表5片文章，相关研究成果在HuggingFace上共计获得10k+下载，在github上共计获得1k+ star，被Qwen，InternVL，Deepmind团队等引用或者使用。目前的研究方向聚焦在多模态大模型的推理。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=44418‍‍‍‍

-The End-

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