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介紹本週海選的五篇 AI paper（2024 年 3 月17～23 日），包括大模型推理優化、強化學習改進、記憶系統創新、3D 生成技術突破，以及 LLM 訓練策略的新發現。
DeepSeek 模型：開源 LLM 的新高度
重點：DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 以更低資源需求達到 SOTA（State-of-the-Art）性能，技術創新有：
- 多頭潛在注意力（MLA）：壓縮注意力機制，減少記憶體使用。
- 專家混合技術（MoE）：細分專家模組，提高計算效率。
- 強化學習調優（GRPO）：減少 GPU 記憶體占用，提升推理能力。
- 後訓練強化學習：減少監督微調依賴，增強推理與語言一致性。
DeepSeek 以開源 LLM 如何透過技術創新縮小與封閉模型（如 GPT-4）的性能差距，為 AI 生態系統帶來具競爭力的選擇。
論文連結：https://arxiv.org/html/2503.11486v1
DAPO：提升 LLM 強化學習訓練的全新方法
重點：DAPO 是一個開源、可擴展的大規模 RL 系統，專注於提升 LLM 的 Chain-of-Thought（CoT）推理能力，核心：
- Clip-Higher 技術：防止策略熵崩潰，提高模型探索能力。
- 逐 Token 策略梯度：讓每一步推理都更有價值，而非僅關注最終結果。
- 避免冗長回答：透過 Masking 或懲罰機制控制輸出長度，防止無意義的重複。
- 在數學測試集 AIME 2024 上達到 50% 準確率，優於 DeepSeek-R1，且訓練成本更低。
DAPO 顯示 LLM 如何透過強化學習來優化推理能力，避免過度簡單化的獎勵機制導致模型學習到錯誤策略，可幫助提升 AI 可解釋性與應用價值。
論文連結：https://arxiv.org/html/2503.14476v1
階層式獎勵模型（HRM）：解決 LLM 推理中的「獎勵駭客」問題
重點：LLM 在推理時可能會因為錯誤的獎勵機制學習到錯誤的策略，HRM 提供了解決方案：
- 多步獎勵評估：不像傳統方法（PRM）僅針對單步評分，HRM 會考量前後文，使推理更連貫。
- 解決「獎勵駭客行為」：PRM 可能會讓模型選擇短視近利的策略，而 HRM 透過長期評估機制來減少這種偏差。
- 階層式節點壓縮（HNC）：透過節點合併技術，減少蒙地卡羅樹搜索（MCTS）的推理軌跡中提升數據多樣性與訓練效率。
- 在 MATH500、GSM8K 這類複雜數學與推理任務上表現優異，比傳統獎勵模型更穩定。
HRM 讓 AI 推理更加準確，解決 LLM 為了短期獎勵而犧牲長期思考的問題，是數學、編程與邏輯推理任務中的重要角色。
論文連結：https://arxiv.org/html/2503.13551v2
Agentic Memory：讓 LLM 擁有長期記憶的全新方法
重點：LLM 目前主要依賴短期上下文，難以建立長期記憶，Agentic Memory（A-MEM）解決了這個問題：
- Zettelkasten 策略：A-MEM 會自動建立、標註、關聯記憶節點，形成一個動態更新的知識網絡。
- 記憶進化機制：當新的資訊進入時，A-MEM 會自動更新舊記憶，使知識關聯性更強。
- 多跳推理增強：在複雜對話或長時間推理中，A-MEM 的性能優於傳統記憶方法（如 MemGPT）。
- 降低計算成本：A-MEM 會選擇最相關的記憶檢索，減少 Token 消耗，提高效率。
A-MEM 讓 AI 代理（如虛擬助理）能夠累積知識，適應長期變化的情境，而不只是基於當前上下文做出決策，更邁向真正智慧 AI 。
論文連結：https://arxiv.org/html/2502.12110v3
DeepMesh：AI 生成高品質 3D 模型的新突破
重點：目前的 3D 生成技術通常無法產生符合藝術標準的拓撲結構，DeepMesh 針對這一問題進行了優化：
- 高效網格 Token 化：顯著壓縮數據，保留幾何細節，提高生成效率。
- 美觀且可編輯的 3D 拓撲結構：相較於現有方法（如 MeshAnythingv2），DeepMesh 生成的 3D 模型更加精細且便於後續編輯。
- 強化學習與人類反饋：透過 Direct Preference Optimization（DPO），根據人類標註進行微調，使生成結果更符合審美標準。
- 支持大規模 3D 生成，適用於遊戲、動畫、建築設計等領域。
DeepMesh 顯著縮小 AI 生成 3D 模型與人類藝術家之間的差距，未來可應用於 VR、AR、元宇宙、遊戲開發與工業設計，為 3D 生成領域帶來重要進展！
論文連結：https://arxiv.org/html/2503.15265v1
心得：
- LLM 的推理能力與強化學習策略不斷優化（DeepSeek、DAPO、HRM）。
- AI 記憶系統正在進步，使 LLM 能累積知識並進行更深入的思考（A-MEM）。
- AI 生成 3D 模型的質量提升，未來可應用於更多創意與工業領域（DeepMesh）。
