WO、AWQ、GPTQ 与 SQ 的对比
随着深度学习模型规模的不断扩大，模型的部署和推理变得更加昂贵。量化技术通过降低模型的计算精度（如从浮点数到整数）显著减少模型的存储需求和计算复杂度，是优化大模型的重要手段。目前有多种量化方法被提出，它们各自有针对性的特点和适用场景。本文将介绍以下四种主流量化技术及其差异：
- WO：仅权重量化（Weight Only Quantization）
- AWQ：激活感知权重量化（Activation-aware Weight Quantization）
- GPTQ：生成预训练 Transformer 量化（Generative Pretrained Transformer Quantization）
- SQ：平滑量化（Smooth Quantization）
https://arxiv.org/abs/2308.02223
ESRL: Efficient Sampling-based Reinforcement Learning for Sequence Generation
论文的核心贡献主要包括两方面：
两阶段采样：传统的RL训练在序列生成任务中通常需要为每个生成的候选序列存储计算图，而这会消耗大量内存。为了优化这一点，ESRL采用了两阶段采样方法：在第一阶段，模型采用自回归方式生成候选序列，但不进行反向传播，避免了计算图的存储。第二阶段是计算这些候选序列的概率，利用Transformer的并行计算能力减少了计算图存储的需求。尽管增加了计算时间，但减少了内存消耗。
动态采样：ESRL还引入了动态采样机制，通过估计模型的能力（例如使用BLEU或熵值等度量）来调整采样的大小和温度。具体来说，当模型的能力较强时，减少采样数量；而当能力较弱时，增加采样量以提高探索效果。通过这种方法，ESRL避免了过度采样，从而进一步提高了训练效率。
一切都在此图中，以往模型的采样没有技巧，花费显存和时间，ESRL让这个过程变得高效：
https://arxiv.org/abs/2411.10323
摘要
最近发布的Claude 3.5计算机使用模型脱颖而出，成为首个在公开测试版中提供计算机使用功能的图形用户界面（GUI）代理。作为一个早期测试版，其在复杂的现实环境中的能力仍然未知。在这项探索Claude 3.5计算机使用的案例研究中，我们精心设计并组织了一系列跨越多个领域和软件的任务。通过这些案例的观察，我们展示了Claude 3.5计算机使用在从语言到桌面操作的端到端能力上的前所未有的表现。与此同时，我们还提供了一个开箱即用的代理框架，方便用户部署基于API的GUI自动化模型并轻松实现。本案例研究旨在展示Claude 3.5计算机使用的能力和局限性的基础工作，并通过详细的分析提出关于规划、行动和批判的问题，这些问题必须考虑在内以推动未来的改进。我们希望这项初步探索能激发未来在GUI代理领域的研究。本文中的所有测试案例可以通过以下项目进行尝试：https://github.com/showlab/computer_use_ootb 。
个人总结
LLaVA-o1把问题的回答拆解为这四个阶段：
- 总结阶段：简要概述问题和任务
- 描述阶段：详细描述图像中的相关部分
- 推理阶段：系统化地分析问题并进行推理
- 结论阶段：给出最终答案
