「通用视觉推理」共找到 3094 篇相关文章
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
北大团队让AI学会考古！全球首个古希腊陶罐3D视觉问答数据集发布，还配了专用模型
北大团队推出全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA - 3D，配套专用视觉语言模型VaseVLM。传统模型面对文化遗产复杂对象有不足，新数据集和模型让AI迈向‘文化考古Agent’，未来将拓展到更多领域。
清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。
7B打败o3、GPT-5！医学AI智能体让模型学会“看哪里、怎么看”
上海创智学院LeapQuest团队联合多校，在ICML 2026接收两篇论文，提出“Think with Images/Think with Videos”范式，让视觉证据参与模型推理，Ophiuchus和MedScope分别用于图像和视频诊断，表现出色。
刚刚，OpenAI在ICPC 2025编程赛上满分登顶，Gemini也达到金牌水平
在ICPC 2025编程赛上，OpenAI 5小时内解决12个问题满分登顶，其由通用推理模型集成体构成，结合GPT - 5与实验性模型；Gemini解决10个问题达金牌水平，在部分难题表现出色。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。