搜索：视觉思维链推理

「视觉思维链推理」共找到 2695 篇相关文章

预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力

字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。

近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。

快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。

多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。

Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。

现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。

大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。

大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。

当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。

上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。