而强化学习方法★，如GRPO★，像老师在要求你多想几个答案，然后老师告诉你哪一个答案好，让你主动思考，激发出自身的能力★，而不是被“填鸭式”教学。

　　此次实验验证了强化学习在音频理解和判断领域的独特价值★，也为后续研究打开了一扇新的大门★。

　　如前所述，小米大模型团队通过SFT，使用清华AVQA数据集对选择了来自阿里的Qwen2-Audio-7B进行了微调，成绩提升了2★.6个百分点。

　　面对一段汽车行驶中的座舱录音★，AI 能否判断出汽车是否存在潜在的故障★？在交响乐演出现场，AI 能否推测出作曲家创造这首音乐时的心情★？在早高峰地铁站混乱的脚步声潮中，AI 能否预判闸机口可能发生的冲撞风险★？

　　小米大模型团队表示，在当前的实验中，强化学习策略还是比较粗糙，训练过程对思维链的引导并不充分★，我们会在后续做进一步探索。

　　这样的提升并不明显★，而当小米团队选择改用DeepSeek-R1的GRPO算法时，发现获得了巨大的性能提升，一举达到了MMAU的新SOTA★。

　　7B小模型+3.8万条训练数据★，就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主？

　　在大模型时代★，人们已经不满足于机器仅仅识别说话的内容★、声音的种类，更期望机器具备复杂的理解和判断能力★，MMAU衡量的就是这种能力★。

　　小米团队期待，当机器不仅能“听见★”声音，还能“听懂★”声音背后的因果逻辑时★，真正的智能听觉时代将会来临。

　　MMAU是一个由一万条涵盖语音、环境声和音乐的音频样本构成的评测基准，难度非常高★，人类专家的成绩为82★.2%。

　　来自阿里的Qwen2-Audio-7B模型在此评测集上的准确率为49.2%★，经小米大模型团队用清华大学发布的AVQA数据集★，使用SFT微调后提升到了51.8%★。

　　令人惊喜的是，在仅使用AVQA的3.8万条训练样本的情况下，强化学习微调后的模型在MMAU评测集上实现了64★.5%的准确率，这一成绩比目前榜单上第一名的商业闭源模型GPT-4o有近10个百分点的优势★。

　　而主动思考★，更容易快速地达到举一反三的效果。强化学习的实时反馈可能会帮助模型更快锁定高质量答案的分布区域，而离线方法需要遍历整个可能性空间，效率要低得多。

　　目前，小米大模型团队已经把训练代码★、模型参数开源，并提供了技术报告、在线B小模型拿下MMAU榜单SOTA

　　★,开元棋牌官网登录★,yb平台★,米乐m6小罗★。03月13日,万人说新疆｜冰川守护人：愿冰川融化慢一点★，再慢一点,山门外喧沸★，所有人族天才都哗然，难怪有人发出悬赏，要摘取他的人头，他真的来进入了这片小世界。,凯时k66平台登录入口,b体育官网安康网,新银河娱乐注册★。

　　当然，如果训练量足够★，比如有学生愿意花很多年的时间来死记硬背题库★，也许最终也能达到不错的效果，但效率太低★，浪费太多时间。

　　在同一时间，卡内基梅隆大学发布的预印本论文（arxiv★：2503.01067）★，通过精巧的实验得出了一个有趣的论断：

　　,天博网页登陆,伟德网页,10年信誉九卅娱乐备用网址打不开。03月13日,李家超称过去18个月香港吸引4.7万持外国护照人才★,今天是绿中海20xx年第一次全体员工大会的日子，我们在这里总结过去，畅想未来。首先★，我对全体员工在过去的一个季度以来的辛苦工作表示衷心的感谢★!也对全体员工一个季度以来所取得的成就予以充分肯定!,雷火电竞网址,炸金花20元入场软件,澳门皇冠app下载进入★。

　　关于微调方法：强化学习在3.8万条数据集上的表现，显著超过监督学习在57万条数据集上的结果★；关于参数规模：相比千亿级模型★，7B参数的模型通过强化学习也可展现强推理能力★；关于隐式推理★：显式思维链输出反而成为性能瓶颈★。

　　受到DeepSeek-R1中强化学习算法的启发★，小米大模型团队对阿里的Qwen2-Audio-7B模型进行了微调。

　　,云顶国际在哪玩,12bet在线买球,乐鱼线日,新疆高级人民法院原党组成员蒋新华接受审查调查 ,(十五)开展处罚信息登记★，建立从业人员★“灰名单”制度★。各银行业金融机构要按照从业人员处罚信息登记制度(“灰名单”制度)要求，及时准确报送★、登记从业人员处罚信息，不得迟报★、漏报★、瞒报。监管机构要做好处罚信息的管理使用，为高管任职资格审,188体育提供最好的,ROR网址,龙8国际体育外围。

　　结果模型在MMAU上的准确率从49★.2%提升到了64.5%（涨幅31%）★，比以前霸榜的GPT-4o还高出近10个百分点。

　　有趣的是★，如果在训练中强制要求模型输出包含thinking标签的推理过程时★，准确率反而下降至61★.1%★。这说明显式的思维链结果输出可能并不利于模型的训练

　　这是一个很难的评测集★，作为基准上限，人类专家在MMAU上的准确率为82.23%

　　当任务存在明显的生成-验证差距（Generation-Verification Gap），即任务生成结果的难度远大于验证结果正确性的难度时★，强化学习比起有监督微调具有独特优势。

　　离线微调方法，如SFT，有点像背题库，你只能根据已有的题目和答案训练，但遇到新题可能不会做★；

　　03月13日,广东北江干流全线出现洪峰 飞来峡水利枢纽有序控泄运行★,“这样下去不妙啊★，它会不会闯出来，族长真的不让我们干预吗？★”石飞蛟问道。,ag电玩。

　　它通过一万条涵盖语音、环境声和音乐的音频样本，结合人类专家标注的问答对，测试模型在27种技能，如跨场景推理、专业知识等应用上的表现★，期望模型达到接近人类专家的逻辑分析水平★。