Meta

Learning to Reason by Analogy via Retrieval-Augmented Reinforcement Fine-Tuning

通过检索增强强化微调进行类比推理学习

Zilin Xiao, Qi Ma, Chun-cheng Jason Chen, Xintao Chen, Avinash Atreya, Hanjie Chen, Vicente Ordonez

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

AI总结 提出RA-RFT框架，通过黄金相关性蒸馏训练检索器，并结合强化微调利用类比推理轨迹，提升数学推理性能。

When to Align, When to Predict: A Phase Diagram for Multimodal Learning

何时对齐，何时预测：多模态学习的相图

Ilay Kamai, Hugues Van Assel, Aviv Regev, Hagai B. Perets, Randall Balestriero

机构 * Technion（以色列理工学院） ； Genentech（基因泰克公司） ； Brown University（布朗大学） ； Meta AI, FAIR 纠错

AI总结 提出统一线性框架，通过信噪比模型揭示跨模态对齐与预测的互补失效模式，构建四区域相图指导多模态学习目标选择，并在非线性实验中验证。