用动态窗口对齐学习将视觉推理压缩到潜在空间,97%省token
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模型压缩
合成数据
将人类桌面录屏转化为结构化动作轨迹,实现 60.1% 的 OSWorld 任务成功率
统一多模态Embedding与Reranker,MMEB-V2达77.8分
将智能体交互历史渲染为压缩图像,用视觉 token 替代文本 token,节省 50%+ 消耗
提出多模态自动补全任务MAC,通过动态路由在文本模型与VLM间智能切换,实现2.3-10倍加速
通过降维可视化VLM视觉嵌入空间,聚类定位性能瓶颈并针对性增强训练数据
通过解耦的Thinker-Generator架构和两阶段强化学习,显著提升图像生成的推理能力
评估LVLM在多模态文档问答中遵守用户定义的非披露策略能力的基准
通过对比感知损失增强VLM视觉推理能力的RL微调方法