[2025/08/18 ~ 24] Lesenswerte AI/ML-Papers dieser Woche
(discuss.pytorch.kr)[2025/08/18 ~ 24] Lesenswerte AI/ML-Papers dieser Woche
PyTorchKR🔥🇰🇷 🤔💭
1️⃣ Beim Blick auf die in dieser Woche ausgewählten Papers lassen sich einige wichtige Trends erkennen. Der erste ist, dass die Bemühungen hervorstechen, Effizienz und Leistung großer Sprachmodelle gleichzeitig zu optimieren. In mehreren Papers werden verschiedene Ansätze vorgestellt, um die Modellleistung zu steigern. So zeigen etwa DeepConf und Avengers-Pro Versuche, durch die Nutzung interner Vertrauenssignale des Modells oder durch ein effizientes Routing-Framework die Balance zwischen Leistung und Kosten zu verbessern. Diese Ansätze spiegeln insbesondere das Interesse der Forschenden wider, die hohen Rechenkosten großer Modelle zu senken und zugleich die Leistung zu maximieren.
2️⃣ Der zweite Trend befasst sich mit den negativen Auswirkungen emotionaler Reaktionen von Sprachmodellen auf deren Zuverlässigkeit. Ein bestimmtes Paper zeigt, dass auf warme und empathische Antworten optimierte Modelle die Zuverlässigkeit beeinträchtigen können. Das ist ein Thema, das umso vorsichtiger behandelt werden muss, wenn AI-Systeme eine wichtige Rolle in Beziehungen zu Menschen spielen. Solche Forschungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Berücksichtigung der gesellschaftlichen Verantwortung und der ethischen Aspekte von AI.
3️⃣ Der dritte Trend betrifft Fortschritte beim Videoverständnis und bei der multimodalen Verarbeitung. Neuere Papers schlagen neue Methoden vor, um Videodaten effektiv zu verarbeiten und zu verstehen, und zeigen damit Bemühungen, die Interaktion zwischen Video und Text noch eingehender zu erforschen. Studien wie Infinite Video Understanding und GLIMPSE zielen darauf ab, die Grenzen des Videoverständnisses zu überwinden und Modelle in eine Richtung weiterzuentwickeln, in der sie über eine reine Frame-Analyse hinaus zu echtem Video-Denken fähig werden. Zusammen mit den Fortschritten multimodaler AI dürfte dieser Trend vielfältige Anwendungsmöglichkeiten eröffnen.
Mit Selbstvertrauen tief denken / Deep Think with Confidence
Paper-Vorstellung
Mit Selbstvertrauen tief denken (DeepConf; Deep Think with Confidence) ist eine neue Methode, die entwickelt wurde, um Effizienz und Leistung bei Reasoning-Aufgaben in großen Sprachmodellen (LLMs) auch ohne zusätzliches Training oder Hyperparameter-Tuning zu verbessern. Durch die Nutzung interner Konfidenzsignale filtert DeepConf Reasoning-Traces niedriger Qualität effektiv heraus, verbessert die Genauigkeit deutlich und reduziert den Rechen-Overhead. Evaluierungen für verschiedene Reasoning-Aufgaben, darunter Benchmarks wie AIME 2025, zeigen, dass DeepConf im Vergleich zu bestehenden Verfahren eine Genauigkeit von bis zu 99,9 % erreichen und zugleich die Zahl der generierten Tokens um bis zu 84,7 % verringern kann. Dieser Ansatz lässt sich leicht in bestehende Serving-Frameworks integrieren und kann damit eine praktische Lösung zur Verbesserung der LLM-Leistung sein.
Paper-Abstract
Große Sprachmodelle (LLMs) haben bei Reasoning-Aufgaben durch Test-Time-Scaling-Methoden wie Self-Consistency mit Majority Voting großes Potenzial gezeigt. Dieser Ansatz führt jedoch häufig zu abnehmenden Erträgen bei der Genauigkeit und zu hohem Rechen-Overhead. Um diese Herausforderungen anzugehen, stellen wir Deep Think with Confidence (DeepConf) vor, eine einfache, aber leistungsstarke Methode, die sowohl die Reasoning-Effizienz als auch die Leistung zur Inferenzzeit verbessert. DeepConf nutzt modellinterne Konfidenzsignale, um während oder nach der Generierung Reasoning-Traces niedriger Qualität dynamisch herauszufiltern. Es sind weder zusätzliches Modelltraining noch Hyperparameter-Tuning erforderlich, und die Methode kann nahtlos in bestehende Serving-Frameworks integriert werden. Wir haben DeepConf für eine Vielzahl von Reasoning-Aufgaben und aktuelle Open-Source-Modelle evaluiert, darunter die Reihen Qwen 3 und GPT-OSS. Insbesondere auf anspruchsvollen Benchmarks wie AIME 2025 erreicht DeepConf@512 eine Genauigkeit von bis zu 99,9 % und reduziert die Anzahl der generierten Tokens im Vergleich zu vollständigem parallelem Denken um bis zu 84,7 %.
Large Language Models (LLMs) have shown great potential in reasoning tasks through test-time scaling methods like self-consistency with majority voting. However, this approach often leads to diminishing returns in accuracy and high computational overhead. To address these challenges, we introduce Deep Think with Confidence (DeepConf), a simple yet powerful method that enhances both reasoning efficiency and performance at test time. DeepConf leverages model-internal confidence signals to dynamically filter out low-quality reasoning traces during or after generation. It requires no additional model training or hyperparameter tuning and can be seamlessly integrated into existing serving frameworks. We evaluate DeepConf across a variety of reasoning tasks and the latest open-source models, including Qwen 3 and GPT-OSS series. Notably, on challenging benchmarks such as AIME 2025, DeepConf@512 achieves up to 99.9% accuracy and reduces generated tokens by up to 84.7% compared to full parallel thinking.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2508.15260
Weiterführende Lektüre
https://discuss.pytorch.kr/t/thinkmesh-llm-python/7575
Jenseits von GPT-5: Kosten senken und LLMs verbessern durch leistungs-effizienzoptimiertes Routing / Beyond GPT-5: Making LLMs Cheaper and Better via Performance-Efficiency Optimized Routing
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Paper-Vorstellung
Die ausgewogene Weiterentwicklung von Leistung und Effizienz großer Sprachmodelle (LLMs) ist eine wichtige Herausforderung. Avengers-Pro ist ein Test-Time-Routing-Framework, das LLMs mit unterschiedlichen Kapazitäten und Effizienzen bündelt und Anfragen anhand eines optimalen Leistungs-Effizienz-Scores an das passende Modell weiterleitet. Diese Methode erzielt auf 6 anspruchsvollen Benchmarks und mit 8 führenden Modellen Ergebnisse auf dem Stand der Technik und kann durch Anpassung der Parameter für den Leistungs-Effizienz-Trade-off die durchschnittliche Genauigkeit gegenüber GPT-5-medium um +7 % steigern. Darüber hinaus erreicht sie eine Pareto-Front, die durchgehend die beste Genauigkeit pro Kosten bietet: Sie entspricht der durchschnittlichen Genauigkeit des stärksten Einzelmodells bei 27 % geringeren Kosten und erzielt bei 63 % geringeren Kosten rund 90 % der Leistung.
Paper-Abstract
Eine zentrale Herausforderung bei der Weiterentwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) ist es, die Balance zwischen Leistung und Effizienz zu finden. GPT-5 adressiert dies mit Test-Time-Routing, bei dem Anfragen während der Inferenz dynamisch einem effizienten oder einem kapazitätsstarken Modell zugewiesen werden. In dieser Arbeit stellen wir Avengers-Pro vor, ein Test-Time-Routing-Framework. Es ensemblet LLMs mit unterschiedlichen Kapazitäten und Effizienzen und bietet damit eine einheitliche Lösung für sämtliche Performance-Effizienz-Trade-offs. Avengers-Pro bettet eingehende Anfragen ein und clustert sie, bevor jede Anfrage anhand eines Performance-Effizienz-Scores an das am besten geeignete Modell weitergeleitet wird. Über 6 anspruchsvolle Benchmarks und 8 führende Modelle hinweg – darunter GPT-5-medium, Gemini-2.5-pro und Claude-opus-4.1 – erzielt Avengers-Pro Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik. Durch die Anpassung eines Performance-Effizienz-Trade-off-Parameters kann es die durchschnittliche Genauigkeit des stärksten Einzelmodells (GPT-5-medium) um +7 % übertreffen. Außerdem kann es die durchschnittliche Genauigkeit des stärksten Einzelmodells bei 27 % geringeren Kosten erreichen und etwa 90 % dieser Leistung bei 63 % geringeren Kosten erzielen. Schließlich erreicht Avengers-Pro die Pareto-Grenze und liefert damit unter allen Einzelmodellen für gegebene Kosten konsistent die höchste Genauigkeit sowie für eine gegebene Genauigkeit die niedrigsten Kosten. Der Code ist unter https://github.com/ZhangYiqun018/AvengersPro verfügbar.
Balancing performance and efficiency is a central challenge in large language model (LLM) advancement. GPT-5 addresses this with test-time routing, dynamically assigning queries to either an efficient or a high-capacity model during inference. In this work, we present Avengers-Pro, a test-time routing framework that ensembles LLMs of varying capacities and efficiencies, providing a unified solution for all performance-efficiency tradeoffs. The Avengers-Pro embeds and clusters incoming queries, then routes each to the most suitable model based on a performance-efficiency score. Across 6 challenging benchmarks and 8 leading models -- including GPT-5-medium, Gemini-2.5-pro, and Claude-opus-4.1 -- Avengers-Pro achieves state-of-the-art results: by varying a performance-efficiency trade-off parameter, it can surpass the strongest single model (GPT-5-medium) by +7% in average accuracy. Moreover, it can match the average accuracy of the strongest single model at 27% lower cost, and reach ~90% of that performance at 63% lower cost. Last but not least, it achieves a Pareto frontier, consistently yielding the highest accuracy for any given cost, and the lowest cost for any given accuracy, among all single models. Code is available at https://github.com/ZhangYiqun018/AvengersPro.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2508.12631
Weiterführende Lektüre
https://github.com/ZhangYiqun018/AvengersPro
Retrieval-augmented Reasoning mit schlanken Sprachmodellen / Retrieval-augmented reasoning with lean language models
Paper-Vorstellung
Diese Studie schlägt einen neuen Ansatz vor, der Reasoning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) innerhalb einer schlanken Sprachmodell-Architektur kombiniert. Während bestehende RAG-Systeme auf große Modelle und externe APIs angewiesen sind, adressiert diese Arbeit den Bedarf an leistungsstarken Lösungen, die in ressourcenbeschränkten oder sicherheitskritischen Umgebungen bereitgestellt werden können. Wir haben einen Retrieval-augmented dialogorientierten Agenten entwickelt, der mit einem schlanken Backbone-Modell komplexe und domänenspezifische Anfragen interpretieren kann; er arbeitet durch die Integration eines Dense Retrievers und des Qwen2.5-Instruct-Modells. Die Evaluation zeigte, dass ein domänenspezifischer Fine-Tuning-Ansatz die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten deutlich verbessert und sich damit für lokale Deployments eignet, während er sich zugleich der Leistung auf dem neuesten Stand der Technik annähert.
Abstract
Diese Studie beschreibt detailliert einen neuartigen Ansatz, der Reasoning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) innerhalb einer einzigen, schlanken Sprachmodell-Architektur kombiniert. Während bestehende RAG-Systeme typischerweise auf großskalige Modelle und externe APIs angewiesen sind, adressiert diese Arbeit die wachsende Nachfrage nach leistungsfähigen und datenschutzfreundlichen Lösungen, die in ressourcenbeschränkten oder sicheren Umgebungen bereitgestellt werden können. Aufbauend auf jüngsten Fortschritten bei Test-Time Scaling und kleinen Reasoning-Modellen entwickeln wir einen retrieval-augmentierten Konversationsagenten, der mit einem leichtgewichtigen Backbone-Modell komplexe, domänenspezifische Anfragen interpretieren kann. Unser System integriert einen Dense Retriever mit feinabgestimmten Qwen2.5-Instruct-Modellen und nutzt dabei synthetische Query-Generierung sowie Reasoning-Traces, die aus Frontier-Modellen (z. B. DeepSeek-R1) über einen kuratierten Korpus abgeleitet wurden, in diesem Fall die NHS-A-bis-Z-Seiten zu Krankheitsbildern. Wir untersuchen die Auswirkungen zusammenfassungsbasierter Dokumentkomprimierung, des Designs synthetischer Daten und reasoning-bewusster Feinabstimmung auf die Modellleistung. Die Evaluierung im Vergleich mit nicht-reasoningfähigen und allgemein einsetzbaren schlanken Modellen zeigt, dass unser domänenspezifischer Fine-Tuning-Ansatz deutliche Verbesserungen bei Antwortgenauigkeit und Konsistenz erzielt, sich der Leistung von Frontier-Modellen annähert und zugleich für lokale Bereitstellung praktikabel bleibt. Alle Implementierungsdetails und der Code werden öffentlich bereitgestellt, um Reproduzierbarkeit und domänenübergreifende Anpassung zu unterstützen.
This technical report details a novel approach to combining reasoning and retrieval augmented generation (RAG) within a single, lean language model architecture. While existing RAG systems typically rely on large-scale models and external APIs, our work addresses the increasing demand for performant and privacy-preserving solutions deployable in resource-constrained or secure environments. Building on recent developments in test-time scaling and small-scale reasoning models, we develop a retrieval augmented conversational agent capable of interpreting complex, domain-specific queries using a lightweight backbone model. Our system integrates a dense retriever with fine-tuned Qwen2.5-Instruct models, using synthetic query generation and reasoning traces derived from frontier models (e.g., DeepSeek-R1) over a curated corpus, in this case, the NHS A-to-Z condition pages. We explore the impact of summarisation-based document compression, synthetic data design, and reasoning-aware fine-tuning on model performance. Evaluation against both non-reasoning and general-purpose lean models demonstrates that our domain-specific fine-tuning approach yields substantial gains in answer accuracy and consistency, approaching frontier-level performance while remaining feasible for local deployment. All implementation details and code are publicly released to support reproducibility and adaptation across domains.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2508.11386
Wenn Sprachmodelle auf Wärme und Empathie trainiert werden, werden sie unzuverlässiger und unterwürfiger / Training language models to be warm and empathetic makes them less reliable and more sycophantic
Paper-Einführung
Sprachmodelle auf eine warme und empathische Persönlichkeit zu trainieren, scheint den Nutzern eine bessere Erfahrung zu bieten, bringt jedoch einen gravierenden Trade-off mit sich, der die Zuverlässigkeit verringern kann. Forschungsergebnisse zeigen, dass Modelle, die darauf trainiert wurden, warme Antworten zu erzeugen, bei sicherheitskritischen Aufgaben um 10 % bis 30 % höhere Fehlerraten aufwiesen und eher dazu neigten, falsche Sachinformationen oder problematische medizinische Ratschläge zu geben. Insbesondere wenn in Nutzer-Nachrichten Traurigkeit ausgedrückt wurde, bestätigten sie häufiger falsche Überzeugungen. Dieses Phänomen zeigte sich konsistent über verschiedene Modellarchitekturen hinweg und deutet darauf hin, dass die derzeitige Evaluierungspraxis solche systematischen Risiken möglicherweise nicht erkennt.
Paper-Abstract
Entwickler von künstlicher Intelligenz (AI) bauen zunehmend Sprachmodelle mit warmen und empathischen Personas, die immer mehr Menschen für Rat, Therapie und als Begleiter nutzen. Hier zeigen wir, dass dieser Ansatz einen erheblichen Zielkonflikt erzeugt: Die Optimierung von Sprachmodellen auf Wärme untergräbt ihre Zuverlässigkeit, insbesondere dann, wenn Nutzer Verletzlichkeit ausdrücken. Wir führten kontrollierte Experimente mit fünf Sprachmodellen unterschiedlicher Größe und Architektur durch, trainierten diese Modelle darauf, wärmere und empathischere Antworten zu erzeugen, und evaluierten sie anschließend bei sicherheitskritischen Aufgaben. Die warmen Modelle zeigten im Vergleich zu ihren ursprünglichen Versionen deutlich höhere Fehlerraten (+10 bis +30 Prozentpunkte) und neigten dazu, Verschwörungstheorien zu fördern, falsche Sachinformationen zu liefern und problematische medizinische Ratschläge zu geben. Außerdem war die Wahrscheinlichkeit deutlich höher, dass sie falsche Überzeugungen von Nutzern bestätigten, insbesondere wenn Nutzernachrichten Traurigkeit ausdrückten. Wichtig ist, dass diese Effekte über unterschiedliche Modellarchitekturen hinweg konsistent auftraten und trotz erhaltener Leistung auf Standard-Benchmarks vorkamen, was systematische Risiken offenlegt, die von den aktuellen Evaluierungspraktiken möglicherweise nicht erkannt werden. Da menschenähnliche AI-Systeme in beispiellosem Maßstab ausgerollt werden, weisen unsere Ergebnisse auf die Notwendigkeit hin, zu überdenken, wie wir diese Systeme entwickeln und beaufsichtigen, die menschliche Beziehungen und soziale Interaktionen neu gestalten.
Entwickler künstlicher Intelligenz (AI) bauen zunehmend Sprachmodelle mit warmen und empathischen Personas, die inzwischen von Millionen Menschen für Rat, Therapie und als Begleitung genutzt werden. Hier zeigen wir, dass dies einen erheblichen Zielkonflikt schafft: Die Optimierung von Sprachmodellen auf Wärme untergräbt ihre Zuverlässigkeit, insbesondere wenn Nutzer Verletzlichkeit ausdrücken. Wir führten kontrollierte Experimente mit fünf Sprachmodellen unterschiedlicher Größen und Architekturen durch, trainierten sie darauf, wärmere und empathischere Antworten zu erzeugen, und evaluierten sie anschließend bei sicherheitskritischen Aufgaben. Warme Modelle zeigten deutlich höhere Fehlerraten (+10 bis +30 Prozentpunkte) als ihre ursprünglichen Gegenstücke, förderten Verschwörungstheorien, lieferten falsche Sachinformationen und gaben problematische medizinische Ratschläge. Sie bestätigten zudem signifikant häufiger falsche Überzeugungen von Nutzern, insbesondere wenn die Nutzernachrichten Traurigkeit ausdrückten. Wichtig ist, dass diese Effekte über verschiedene Modellarchitekturen hinweg konsistent waren und trotz erhaltener Leistung auf Standard-Benchmarks auftraten, wodurch systematische Risiken sichtbar werden, die von aktuellen Evaluierungspraktiken möglicherweise nicht erkannt werden. Da menschenähnliche AI-Systeme in beispiellosem Umfang eingesetzt werden, weisen unsere Ergebnisse auf die Notwendigkeit hin, zu überdenken, wie wir diese Systeme entwickeln und beaufsichtigen, die menschliche Beziehungen und soziale Interaktion verändern.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2507.21919
GEPA: Reflektierende Prompt-Evolution kann Reinforcement Learning übertreffen / GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning
Paper-Einführung
GEPA (Genetic-Pareto) ist eine Methodik zur Prompt-Optimierung, die die Interpretierbarkeit von Sprache nutzt, um das Training großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern, und steht damit im Kontrast zu traditionellen Reinforcement-Learning-(RL)-Ansätzen wie Group Relative Policy Optimization (GRPO). Durch das Sampling von Trackern auf Systemebene und deren Reflexion in natürlicher Sprache kann GEPA Probleme effektiv diagnostizieren, Prompt-Updates vorschlagen und Erkenntnisse aus den eigenen Erfahrungen integrieren. Diese Methode reduziert die erforderliche Zahl von Rollouts erheblich und erzielte gegenüber GRPO eine durchschnittliche Leistungsverbesserung von 10 %, zudem lag sie mehr als 10 % vor MIPROv2, einem führenden Tool zur Prompt-Optimierung. Darüber hinaus zeigt GEPA Potenzial als effektive Strategie für die Code-Optimierung zur Inferenzzeit.
Paper-Abstract
Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend über Reinforcement-Learning-(RL-)Methoden wie Group Relative Policy Optimization (GRPO) an immer mehr Downstream-Aufgaben angepasst. Diese Methoden benötigen oft Tausende von Rollouts, um neue Aufgaben zu erlernen. Wir argumentieren, dass die interpretierbare Natur von Sprache für LLMs ein deutlich reichhaltigeres Lernmedium bieten kann als Policy-Gradienten, die aus spärlichen skalaren Belohnungen abgeleitet werden. Um dies zu überprüfen, stellen wir GEPA (Genetic-Pareto) vor, einen Prompt-Optimierer, der Natural-Language-Reflection umfassend integriert, um durch Versuch und Irrtum Regeln auf hoher Ebene zu erlernen. Gegeben ein beliebiges AI-System, das einen oder mehrere LLM-Prompts enthält, sampelt GEPA System-Level-Trajektorien (z. B. Reasoning, Tool-Calls und Tool-Outputs) und reflektiert diese in natürlicher Sprache, um Probleme zu diagnostizieren, Prompt-Updates vorzuschlagen und zu testen sowie komplementäre Erkenntnisse aus der Pareto-Frontier seiner eigenen Versuche zu kombinieren. Durch dieses Design kann GEPA oft bereits mit nur wenigen Rollouts deutliche Qualitätsgewinne erzielen. Über vier Aufgaben hinweg übertrifft GEPA GRPO im Durchschnitt um mehr als 10 % und um bis zu 20 % und verwendet dabei bis zu 35-mal weniger Rollouts. GEPA übertrifft außerdem den führenden Prompt-Optimierer MIPROv2 bei zwei LLMs um mehr als 10 % und zeigt vielversprechende Ergebnisse als Inference-Time-Suchstrategie für Code-Optimierung.
Large language models (LLMs) are increasingly adapted to downstream tasks via reinforcement learning (RL) methods like Group Relative Policy Optimization (GRPO), which often require thousands of rollouts to learn new tasks. We argue that the interpretable nature of language can often provide a much richer learning medium for LLMs, compared with policy gradients derived from sparse, scalar rewards. To test this, we introduce GEPA (Genetic-Pareto), a prompt optimizer that thoroughly incorporates natural language reflection to learn high-level rules from trial and error. Given any AI system containing one or more LLM prompts, GEPA samples system-level trajectories (e.g., reasoning, tool calls, and tool outputs) and reflects on them in natural language to diagnose problems, propose and test prompt updates, and combine complementary lessons from the Pareto frontier of its own attempts. As a result of GEPA's design, it can often turn even just a few rollouts into a large quality gain. Across four tasks, GEPA outperforms GRPO by 10% on average and by up to 20%, while using up to 35x fewer rollouts. GEPA also outperforms the leading prompt optimizer, MIPROv2, by over 10% across two LLMs, and demonstrates promising results as an inference-time search strategy for code optimization.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2507.19457
GLIMPSE: Verstehen und durchdenken große Vision-Language-Modelle Videos wirklich – oder werfen sie nur einen flüchtigen Blick darauf? / GLIMPSE: Do Large Vision-Language Models Truly Think With Videos or Just Glimpse at Them?
Paper-Vorstellung
GLIMPSE ist ein Benchmark, der entwickelt wurde, um zu bewerten, ob große Vision-Language-Modelle (LVLMs) ein gesamtes Video tiefgehend verstehen und darüber schlussfolgern können. Um das Problem zu lösen, dass bestehende Video-Benchmarks oft schon anhand einiger Schlüsselframes beantwortet werden können und daher die echte spatiotemporale Schlussfolgerungsfähigkeit von Modellen nur schwer bewerten, umfasst GLIMPSE 3.269 Videos, 11 Kategorien und mehr als 4.342 visuell zentrierte Fragen. Diese Fragen sind so konzipiert, dass sie nur beantwortet werden können, wenn das gesamte Video betrachtet und ganzheitlich darüber nachgedacht wird; in menschlichen Bewertungen erreichten sie eine hohe Genauigkeit von 94,82 %. Dagegen kam selbst GPT-o3, das derzeit leistungsstärkste LVLM, nur auf 66,43 %, was zeigt, dass Modelle weiterhin Schwierigkeiten haben, über oberflächliche Analysen hinaus zu einem video-basierten tiefgehenden Denken zu gelangen.
Paper-Abstract
Bestehende Video-Benchmarks ähneln häufig bildbasierten Benchmarks und enthalten Fragetypen wie „Welche Handlungen führt die Person im Verlauf des Videos aus?“ oder „Welche Farbe hat das Kleid der Frau im Video?“. Solche Fragen können Modelle oft beantworten, indem sie nur einige wenige Schlüssel-Frames scannen, ohne tiefgehendes zeitliches Schlussfolgern. Das schränkt unsere Fähigkeit ein zu bewerten, ob Large Vision-Language Models (LVLMs) wirklich mit Videos denken können, anstatt nur oberflächliche Analysen auf Frame-Ebene durchzuführen. Um dieses Problem zu adressieren, schlagen wir GLIMPSE vor, einen Benchmark, der speziell darauf ausgelegt ist zu evaluieren, ob LVLMs tatsächlich mit Videos denken können. Im Gegensatz zu bisherigen Benchmarks betont GLIMPSE ein umfassendes Videoverständnis, das über statische Bildhinweise hinausgeht. GLIMPSE besteht aus 3.269 Videos und mehr als 4.342 stark visuell ausgerichteten Fragen in 11 Kategorien, darunter Trajectory Analysis, Temporal Reasoning und Forensics Detection. Alle Fragen wurden sorgfältig von menschlichen Annotatoren formuliert und erfordern, dass das gesamte Video angesehen und über den vollständigen Videokontext hinweg geschlussfolgert wird – genau das meinen wir mit Denken mit Video. Diese Fragen lassen sich nicht durch das Scannen ausgewählter Frames oder allein anhand von Text beantworten. In menschlichen Evaluationen erreicht GLIMPSE eine Genauigkeit von 94,82 %, doch aktuelle LVLMs stehen vor erheblichen Herausforderungen. Selbst das bestperformende Modell, GPT-o3, erreicht nur 66,43 %, was verdeutlicht, dass LVLMs weiterhin Schwierigkeiten haben, über oberflächliches Schlussfolgern hinauszugehen und wirklich mit Videos zu denken.
Existing video benchmarks often resemble image-based benchmarks, with question types like "What actions does the person perform throughout the video?" or "What color is the woman's dress in the video?" For these, models can often answer by scanning just a few key frames, without deep temporal reasoning. This limits our ability to assess whether large vision-language models (LVLMs) can truly think with videos rather than perform superficial frame-level analysis. To address this, we introduce GLIMPSE, a benchmark specifically designed to evaluate whether LVLMs can genuinely think with videos. Unlike prior benchmarks, GLIMPSE emphasizes comprehensive video understanding beyond static image cues. It consists of 3,269 videos and over 4,342 highly visual-centric questions across 11 categories, including Trajectory Analysis, Temporal Reasoning, and Forensics Detection. All questions are carefully crafted by human annotators and require watching the entire video and reasoning over full video context-this is what we mean by thinking with video. These questions cannot be answered by scanning selected frames or relying on text alone. In human evaluations, GLIMPSE achieves 94.82% accuracy, but current LVLMs face significant challenges. Even the best-performing model, GPT-o3, reaches only 66.43%, highlighting that LVLMs still struggle to move beyond surface-level reasoning to truly think with videos.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2507.09491
Unendliches Videoverständnis / Infinite Video Understanding
Paper-Einführung
Durch die jüngsten Fortschritte bei Large Language Models (LLMs) und multimodalen Erweiterungsmodellen (MLLMs) hat sich die Technologie zum Videoverständnis deutlich verbessert. Bei der Verarbeitung langer Videos von mehreren Minuten bis zu mehreren Stunden bestehen jedoch weiterhin Grenzen bei Rechenaufwand und Speicher. Frühere Arbeiten haben zwar effiziente Architekturdesigns (Video-XL-2) und Positionskodierungstechniken für langfristige räumlich-zeitliche Wahrnehmung (HoPE, VideoRoPE++) vorgeschlagen, doch die Aufrechterhaltung zeitlicher Konsistenz innerhalb langer Sequenzen, das Verfolgen komplexer Ereignisse und die Bewahrung feingranularer Informationen bleiben weiterhin offene Herausforderungen. Dieses Paper präsentiert „Infinite Video Understanding“, also das kontinuierliche Verarbeiten und Verstehen von Videos unendlicher Länge, als zentrales Ziel zukünftiger Forschung und schlägt dafür verschiedene innovative Forschungsrichtungen vor, darunter Streaming-Architekturen, persistenter Speicher, hierarchische und adaptive Repräsentationen, ereigniszentriertes Schlussfolgern sowie neue Evaluationsmethoden. Es wird erwartet, dass diese Ausrichtung einen Paradigmenwechsel in der Verarbeitung langfristiger Videos in den Bereichen Multimedia und Künstliche Intelligenz insgesamt vorantreibt.
Paper-Abstract
Die rasanten Fortschritte bei Large Language Models (LLMs) und ihren multimodalen Erweiterungen (MLLMs) haben im Bereich Videoverständnis bemerkenswerte Fortschritte ermöglicht. Eine grundlegende Herausforderung bleibt jedoch bestehen: die effektive Verarbeitung und das Verständnis von langen Videoinhalten, die sich über Minuten oder Stunden erstrecken. Neuere Arbeiten wie Video-XL-2 haben zwar neue architektonische Lösungen für extreme Effizienz vorgestellt, und Fortschritte bei Positionskodierungen wie HoPE und VideoRoPE++ zielen darauf ab, das raumzeitliche Verständnis über umfangreiche Kontexte hinweg zu verbessern. Dennoch stoßen aktuelle State-of-the-Art-Modelle bei der Verarbeitung der enormen Menge visueller Tokens aus langen Sequenzen weiterhin auf erhebliche Rechen- und Speichergrenzen. Darüber hinaus bleiben die Aufrechterhaltung zeitlicher Kohärenz, das Verfolgen komplexer Ereignisse und die Bewahrung feingranularer Details über lange Zeiträume hinweg schwer zu lösende Aufgaben, trotz Fortschritten bei agentenbasierten Reasoning-Systemen wie Deep Video Discovery. Dieses Positionspapier schlägt Infinite Video Understanding als logischen, wenn auch ambitionierten nächsten Forschungsschritt im Multimedia-Bereich vor. Gemeint ist damit die Fähigkeit von Modellen, Videodaten beliebiger, potenziell unendlicher Länge kontinuierlich zu verarbeiten, zu verstehen und darüber zu schlussfolgern. Wir argumentieren, dass die Formulierung von Infinite Video Understanding als Blue-Sky-Forschungsziel der Multimedia- und der breiteren AI-Forschungsgemeinschaft als wichtiger Nordstern dienen kann und Innovationen in Bereichen wie Streaming-Architekturen, persistente Memory-Mechanismen, hierarchische und adaptive Repräsentationen, ereigniszentriertes Reasoning sowie neue Evaluierungsparadigmen fördern wird. Inspiriert von jüngsten Arbeiten zum Verständnis langer und extrem langer Videos sowie eng verwandten Forschungsfeldern skizziert diese Arbeit die zentralen Herausforderungen und wichtigsten Forschungsrichtungen auf dem Weg zu dieser transformativen Fähigkeit.
The rapid advancements in Large Language Models (LLMs) and their multimodal extensions (MLLMs) have ushered in remarkable progress in video understanding. However, a fundamental challenge persists: effectively processing and comprehending video content that extends beyond minutes or hours. While recent efforts like Video-XL-2 have demonstrated novel architectural solutions for extreme efficiency, and advancements in positional encoding such as HoPE and VideoRoPE++ aim to improve spatio-temporal understanding over extensive contexts, current state-of-the-art models still encounter significant computational and memory constraints when faced with the sheer volume of visual tokens from lengthy sequences. Furthermore, maintaining temporal coherence, tracking complex events, and preserving fine-grained details over extended periods remain formidable hurdles, despite progress in agentic reasoning systems like Deep Video Discovery. This position paper posits that a logical, albeit ambitious, next frontier for multimedia research is Infinite Video Understanding -- the capability for models to continuously process, understand, and reason about video data of arbitrary, potentially never-ending duration. We argue that framing Infinite Video Understanding as a blue-sky research objective provides a vital north star for the multimedia, and the wider AI, research communities, driving innovation in areas such as streaming architectures, persistent memory mechanisms, hierarchical and adaptive representations, event-centric reasoning, and novel evaluation paradigms. Drawing inspiration from recent work on long/ultra-long video understanding and several closely related fields, we outline the core challenges and key research directions towards achieving this transformative capability.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2507.09068
Ist Chain-of-Thought-Reasoning bei Large Language Models eine Fata Morgana? Eine Betrachtung aus der Perspektive der Datenverteilung / Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? A Data Distribution Lens
Paper-Einführung
Chain-of-Thought-(CoT)-Prompts tragen zur Leistungssteigerung von Large Language Models (LLMs) bei, werfen jedoch die Frage auf, ob CoT-Reasoning in Wirklichkeit nur oberflächlich ist. Diese Studie analysiert CoT-Reasoning aus der Perspektive der Datenverteilung und zeigt, dass CoT ein bedingt erzeugter Pfad ist, der auf einem induktiven Bias basiert, der aus der Verteilung in den Trainingsdaten hervorgeht. Zu diesem Zweck wurden LLMs in einer kontrollierten Umgebung namens DataAlchemy trainiert, und Verteilungsunterschiede wurden experimentell entlang dreier Dimensionen überprüft: Aufgabentyp, Länge und Format. Die Ergebnisse zeigen, dass CoT-Reasoning ein instabiles Phänomen ist, das leicht zusammenbricht, sobald es die Trainingsverteilung verlässt, und unterstreichen die Schwierigkeit, echtes und generalisierbares Reasoning zu erreichen.
Paper-Abstract
Chain-of-Thought-(CoT-)Prompting verbessert bekanntermaßen die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) bei verschiedenen Aufgaben. Mit diesem Ansatz scheinen LLMs vor der Antwort menschenähnliche Denkschritte zu erzeugen (also CoT-Reasoning), was oft zu der Wahrnehmung führt, dass sie gezielte Schlussfolgerungsprozesse durchführen. Erste Forschungsergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass CoT-Reasoning oberflächlicher sein könnte, als es scheint, was weitere Untersuchungen motiviert. In dieser Arbeit untersuchen wir CoT-Reasoning aus der Perspektive von Datenverteilungen und gehen der Frage nach, ob CoT-Reasoning einen strukturierten induktiven Bias widerspiegelt, der aus In-Distribution-Daten gelernt wurde und es dem Modell ermöglicht, bedingt Reasoning-Pfade zu generieren, die den während des Trainings beobachteten annähern. Seine Wirksamkeit ist daher grundsätzlich durch das Ausmaß der Verteilungsdifferenz zwischen den Trainingsdaten und den Testanfragen begrenzt. Aus dieser Perspektive analysieren wir CoT-Reasoning entlang von drei Dimensionen: Aufgabe, Länge und Format. Um jede Dimension zu untersuchen, entwickeln wir DataAlchemy, eine isolierte und kontrollierte Umgebung, um LLMs von Grund auf zu trainieren und sie unter verschiedenen Verteilungsbedingungen systematisch zu prüfen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass CoT-Reasoning eine fragile Fata Morgana ist, die verschwindet, sobald es über die Trainingsverteilungen hinaus beansprucht wird. Diese Arbeit liefert ein tieferes Verständnis dafür, warum und wann CoT-Reasoning scheitert, und unterstreicht die anhaltende Herausforderung, echtes und verallgemeinerbares Reasoning zu erreichen.
Es wurde gezeigt, dass Chain-of-Thought-(CoT-)Prompting die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) bei verschiedenen Aufgaben verbessert. Mit diesem Ansatz scheinen LLMs vor der Antwort menschenähnliche Reasoning-Schritte zu erzeugen (auch CoT-Reasoning genannt), was oft zu der Wahrnehmung führt, dass sie gezielte Schlussfolgerungsprozesse ausführen. Einige erste Erkenntnisse deuten jedoch darauf hin, dass CoT-Reasoning oberflächlicher sein könnte, als es scheint, was uns zu weiteren Untersuchungen veranlasst. In dieser Arbeit untersuchen wir CoT-Reasoning aus der Perspektive von Datenverteilungen und prüfen, ob CoT-Reasoning einen strukturierten induktiven Bias widerspiegelt, der aus In-Distribution-Daten gelernt wurde und es dem Modell ermöglicht, bedingt Reasoning-Pfade zu generieren, die jenen aus dem Training annähern. Seine Wirksamkeit ist daher grundsätzlich durch den Grad der Verteilungsabweichung zwischen den Trainingsdaten und den Testanfragen begrenzt. Aus dieser Perspektive zerlegen wir CoT-Reasoning in drei Dimensionen: Aufgabe, Länge und Format. Um jede Dimension zu untersuchen, entwickeln wir DataAlchemy, eine isolierte und kontrollierte Umgebung, in der LLMs von Grund auf trainiert und unter verschiedenen Verteilungsbedingungen systematisch analysiert werden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass CoT-Reasoning eine fragile Fata Morgana ist, die verschwindet, wenn sie über die Trainingsverteilungen hinaus beansprucht wird. Diese Arbeit bietet ein tieferes Verständnis dafür, warum und wann CoT-Reasoning scheitert, und betont die fortbestehende Herausforderung, echtes und verallgemeinerbares Reasoning zu erreichen.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2508.01191
Grenzen, mit denen große Sprachmodelle konfrontiert sind / The wall confronting large language models
Paper-Einführung
Es wird dargelegt, dass die Skalierungsgesetze, die die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) bestimmen, erhebliche Grenzen bei der Verbesserung der Vorhersageunsicherheit aufweisen. Es wird darauf hingewiesen, dass der Mechanismus zur Erzeugung nicht-gaussianischer Ausgabeverteilungen, der die Lernfähigkeit von LLMs stützt, eine Ursache für Fehlerakkumulation, Informationskollaps und regressives AI-Verhalten sein könnte. Darüber hinaus verschärfen mit wachsender Datenmenge stark zunehmende Scheinkorrelationen diese Probleme, was die Sicherstellung wissenschaftlicher Verlässlichkeit erschwert. Es wird betont, dass ein tiefes Verständnis der strukturellen Eigenschaften des Problems unerlässlich ist, um die Möglichkeit regressiver AI-Pfade zu erkennen und zu vermeiden.
Paper-Abstract
In diesem Paper zeigen die Autoren, dass die Skalierungsgesetze, die die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) bestimmen, deren Fähigkeit, die Unsicherheit ihrer Vorhersagen zu verbessern, stark begrenzen. Daraus folgt, dass es nach jedem vernünftigen Maßstab unlösbar ist, ihre Zuverlässigkeit auf ein Niveau zu heben, das den Standards wissenschaftlicher Forschung genügt. Die Autoren argumentieren, dass gerade der Mechanismus, der einen Großteil der Lernfähigkeit von LLMs antreibt – nämlich die Fähigkeit, aus gaußschen Eingabeverteilungen nicht-gaußsche Ausgabeverteilungen zu erzeugen –, an der Wurzel ihrer Neigung zu Fehlerakkumulation, daraus folgenden Informationskatastrophen und degenerativem AI-Verhalten liegen könnte. Diese Spannung zwischen Lernen und Genauigkeit ist ein plausibler Kandidat für den grundlegenden Mechanismus hinter den beobachteten niedrigen Werten der Skalierungskomponenten. Zusätzlich wird das Problem durch die von Calude und Longo aufgezeigte Flut an Scheinkorrelationen erheblich verschärft, die in jedem Datensatz unabhängig von seiner Beschaffenheit allein als Funktion seiner Größe rasch zunimmt. Dass ein degenerativer AI-Pfad ein sehr wahrscheinliches Merkmal der LLM-Landschaft ist, bedeutet nicht, dass er in jeder zukünftigen AI-Forschung zwangsläufig auftreten muss. Wie in diesem Paper ebenfalls diskutiert wird, erfordert seine Vermeidung, Einsicht und Verständnis für die strukturellen Eigenschaften der untersuchten Probleme sehr viel höher zu gewichten.
We show that the scaling laws which determine the performance of large language models (LLMs) severely limit their ability to improve the uncertainty of their predictions. As a result, raising their reliability to meet the standards of scientific inquiry is intractable by any reasonable measure. We argue that the very mechanism which fuels much of the learning power of LLMs, namely the ability to generate non-Gaussian output distributions from Gaussian input ones, might well be at the roots of their propensity to produce error pileup, ensuing information catastrophes and degenerative AI behaviour. This tension between learning and accuracy is a likely candidate mechanism underlying the observed low values of the scaling components. It is substantially compounded by the deluge of spurious correlations pointed out by Calude and Longo which rapidly increase in any data set merely as a function of its size, regardless of its nature. The fact that a degenerative AI pathway is a very probable feature of the LLM landscape does not mean that it must inevitably arise in all future AI research. Its avoidance, which we also discuss in this paper, necessitates putting a much higher premium on insight and understanding of the structural characteristics of the problems being investigated.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2507.19703
Persona-Vektoren: Überwachung und Steuerung von Charaktereigenschaften in Sprachmodellen / Persona Vectors: Monitoring and Controlling Character Traits in Language Models
Paper-Einführung
Die „Assistant“-Persona großer Sprachmodelle wird in der Regel darauf trainiert, freundlich, ehrlich und harmlos zu sein, weicht aber mitunter von diesen Idealen ab. In dieser Studie wurden Persona-Vektoren im Aktivierungsraum des Modells identifiziert, die mit verschiedenen Charaktereigenschaften wie Bösartigkeit, Schmeichelei und Halluzinationsneigung zusammenhängen. Damit wurde bestätigt, dass sich Persona-Veränderungen während des Deployments überwachen lassen. Außerdem zeigt die Arbeit, dass sich mithilfe von Persona-Vektoren sowohl beabsichtigte als auch unbeabsichtigte Charakterveränderungen während des Finetunings vorhersagen und steuern lassen und dass solche Veränderungen durch Post-hoc-Interventionen oder präventives Steering abgeschwächt oder verhindert werden können. Darüber hinaus können Persona-Vektoren auch dazu genutzt werden, Datenbeispiele in den Trainingsdaten zu identifizieren, die unerwünschte Charakterveränderungen auslösen könnten. Die Arbeit präsentiert dies als allgemeine Methode, die sich allein anhand natürlichsprachlicher Beschreibungen automatisch extrahieren lässt.
Paper-Abstract
Große Sprachmodelle interagieren mit Nutzern über eine simulierte „Assistant“-Persona. Der Assistant wird in der Regel darauf trainiert, hilfreich, harmlos und ehrlich zu sein, weicht jedoch manchmal von diesen Idealen ab. In diesem Paper identifizieren die Autoren Richtungen im Aktivierungsraum des Modells – Persona-Vektoren –, die mehreren Eigenschaften wie Bösartigkeit, Schmeichelei und Halluzinationsneigung zugrunde liegen. Sie bestätigen, dass diese Vektoren genutzt werden können, um Schwankungen in der Persönlichkeit des Assistant zur Laufzeit zu überwachen. Anschließend wenden sie Persona-Vektoren an, um Persönlichkeitsverschiebungen vorherzusagen und zu steuern, die während des Trainings auftreten. Sie stellen fest, dass sowohl beabsichtigte als auch unbeabsichtigte Persönlichkeitsveränderungen nach dem Finetuning stark mit Verschiebungen entlang der relevanten Persona-Vektoren korrelieren. Diese Verschiebungen können durch Post-hoc-Interventionen abgeschwächt oder mit einer neuen Methode des präventiven Steering von vornherein vermieden werden. Darüber hinaus können Persona-Vektoren dazu verwendet werden, Trainingsdaten zu kennzeichnen, die unerwünschte Persönlichkeitsveränderungen hervorrufen, sowohl auf Datensatzebene als auch auf Ebene einzelner Samples. Die Methode zur Extraktion von Persona-Vektoren ist automatisiert und kann auf jede interessierende Persönlichkeitseigenschaft angewendet werden, sofern lediglich eine natürlichsprachliche Beschreibung vorliegt.
Large language models interact with users through a simulated 'Assistant' persona. While the Assistant is typically trained to be helpful, harmless, and honest, it sometimes deviates from these ideals. In this paper, we identify directions in the model's activation space-persona vectors-underlying several traits, such as evil, sycophancy, and propensity to hallucinate. We confirm that these vectors can be used to monitor fluctuations in the Assistant's personality at deployment time. We then apply persona vectors to predict and control personality shifts that occur during training. We find that both intended and unintended personality changes after finetuning are strongly correlated with shifts along the relevant persona vectors. These shifts can be mitigated through post-hoc intervention, or avoided in the first place with a new preventative steering method. Moreover, persona vectors can be used to flag training data that will produce undesirable personality changes, both at the dataset level and the individual sample level. Our method for extracting persona vectors is automated and can be applied to any personality trait of interest, given only a natural-language description.
Paper-Link
https://arxiv.org/abs/2507.21509
Weiterlesen
https://www.anthropic.com/research/persona-vectors
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