将场景显式化为可执行世界状态,用物理引擎的测量与渲染反馈取代VLM的内部想象
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模型压缩
提出ReGap-Bench配对干预基准,证明任务匹配的视觉参考无需训练即可显著提升多模态推理
校准跨模型置信度,让异构模型接力生成,精度超单模型且token开销省6倍
训练日志判断任务池何时耗尽,仅用800个程序化新任务实现零数据多模态自我改进
开放数据级联蒸馏加专家RL与多教师在线蒸馏,4B模型以更少数据超越8B对手
规模的天花板:视觉语言模型中的逆缩放现象
👍 13对19个VLM逐题配对分析发现:不少子任务上小模型反而比大模型更准
提出推理编辑基准 RISEBench++(1000例双语)与免训练智能体 RISE-Agent。
把标准答案当临时脚手架,自适应提示加奖励门控蒸馏,破解RLVR奖励稀疏
LoopVL:循环视觉智能
👍 41用共享参数的嵌套循环Transformer迭代精炼视觉语言状态,1B模型比肩数倍大的稠密VLM
把指令驱动的图像生成模型当作开放式视觉工具,让多模态大模型在像素空间里推理
让模型看图解题并直接改图:最强生成模型在SolveEdit上也只得57.0分
把推理决策外化为可寻址事件,让优化在结果改变处分配局部信用,提升多模态几何推理。
面向强化微调的动态重要样本挖掘
👍 5用梯度对齐实时估计样本边际贡献并约束重加权,让RFT数据利用全程自适应
构建5.2万条带视觉工作区的多模态推理轨迹,教模型在纯文本推理中内化视觉草稿纸
提出含1.2K基准与VAoT协议的See2Think框架,分离视觉状态效用与行为依赖。
把VLM二值自验证循环嵌入GRPO,无需外部监督大幅提升多模态推理
让多模态大模型通过生成SVG代码进行可视化推理,提升空间理解能力
将交错多模态推理统一为单一决策过程
👍 41BRAID框架将文本-图像交错推理统一为MDP,联合优化文本和图像生成
基于置信度感知的工具编排的鲁棒视频理解
👍 12通过逐帧可靠性评估和置信度引导的工具调度,提升视频理解模型在真实损坏条件下的鲁棒性
系统评估多模态CoT的边界与瓶颈