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自进化学习
分布 数据集与评测1视觉语言模型1
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场景文本识别的合成数据有何问题？一个具有多样模拟与自进化的强合成引擎
What's Wrong with Synthetic Data for Scene Text Recognition? A Strong Synthetic Engine with Diverse Simulations and Self-Evolution
UnionST 数据引擎通过增强语料、字体和布局的多样性来缩小合成与真实数据的域差距，其自进化学习框架仅需 9% 的真实标签即可达到竞争性性能，为文本识别及其他视觉任务的数据合成与半监督标注提供了可复用的思路。
解耦以泛化：面向数据稀缺视觉语言推理的上下文优先自进化学习
Decouple to Generalize: Context-First Self-Evolving Learning for Data-Scarce Vision-Language Reasoning
把 RL 后训练中的奖励信号按「理解上下文」与「解题」两个角色解耦，并配合迭代演化的种子题池做课程学习，可直接迁移到视觉推理类 VLM 的数据稀缺微调场景，缓解奖励黑客与策略熵坍塌。