Meituan（美团）

What Transfers from Text to Vision? Capability Scaling Laws and Transfer Dynamics for VLMs

从文本到视觉的可迁移性：视觉语言模型（VLM）的能力缩放定律与迁移动态

Ziran Li, Qiang Wang, Zhengyu Chen, Shanglin Lei, Borun Chen, Jingang Wang, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个跨家族的能力驱动多模态缩放定律，可通过LLM文本能力预测VLM性能，将主干选择从经验搜索转为定量决策，还揭示了LLM作为VLM主干的相关见解。

How Should LLMs Consume High-Quality Data? Optimal Data Scheduling via Quality-Aware Functional Scaling Laws

LLM应如何消费高质量数据？通过质量感知的功能缩放定律实现最优数据调度

Zhitao Zhu, Xili Wang, Shizhe Wu, Jiawei Fu, Xiaoqing Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文通过引入数据质量维度扩展功能缩放定律，解析求解了联合数据质量和批次大小调度问题，揭示了高质量数据的双重角色，并提出了Drop-Stable-Rampup调度策略，在15B MoE模型上相比WSD和余弦衰减分别提升平均准确率+1.70和+2.98。

VinciCoder: Unifying Multimodal Code Generation via Coarse-to-fine Visual Reinforcement Learning

VinciCoder：通过粗到细的视觉强化学习统一多模态代码生成

Xuanle Zhao, Deyang Jiang, Zhixiong Zeng, Lei Chen, Haoyue Yang, Haibo Qiu, Jing Huang, Yufeng Zhong, Liming Zheng, Yilin Cao, Lin Ma

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 VinciCoder通过粗到细的视觉强化学习框架，统一多模态代码生成，实现最先进的性能，超越现有开源模型。

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AdaR: A Framework for Equipping LLMs with Adaptive Reasoning

AdaR：为大语言模型（LLM）配备自适应推理能力的框架

Zhejian Lai, Xiang Geng, Zhijun Wang, Yang Bai, Jiahuan Li, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Shujian Huang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Meituan Inc.（美团公司） 纠错

AI总结 针对现有LLM数学推理的鲁棒性与泛化性缺陷，本文提出AdaR框架，通过RLVR训练及数据质量保障方法，有效提升了LLM数学推理能力并缓解了相关缺陷。