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RLHF
策略优化
从专家视频演示中学习进度排名,用Spearman相关系数作为无奖励RL的奖励信号
首个系统化评估VLM数据集策划策略的基准,发现数据混合比过滤更关键
基于VLM自动建立文本-视觉对应关系,实现无标注多实例精确可控图像生成
首个评估VLM在专业领域视频定位适应能力的基准
解耦感知与推理的多轮视觉推理agent,通过mask引导和语义BFS实现高效证据定位
提出RAHA方法,用双曲几何和秩感知对齐进行视觉语言数据集蒸馏
DOPD:双重在线策略蒸馏
👍 104通过优势感知的动态双蒸馏缓解特权幻觉问题,显著提升LLM和VLM的蒸馏性能
基于Qwen3-VL的可扩展导航模型,通过参数化接口支持多种导航任务和可配置的观察策略。
Vesta:通才型具身推理模型
👍 10统一定位、导航、推理和规划的通用具身模型,超越各领域专家模型
首个端到端AI系统,从自然语言生成可平折的可识别折纸设计,结合神经符号方法与强化学习优化美学质量
首个零样本同时支持对象计数、人群计数、指代表达计数和精确计数图像生成的统一视觉语言模型
通过前瞻性稀疏视觉证据记忆解决机器人长时程操控中的记忆瓶颈问题,实现40%性能提升
提出R-SWA注意力机制,实现KV cache恒定,支持一次解析数十页文档
利用3D视觉基础模型提供密集可验证奖励,提升多视图空间推理能力
通过VQA范式对比人类和VLM在跨文化驾驶场景中的认知差异
用图像编辑替代视频生成作为世界动作模型骨干,降低推理成本并提升机器人控制性能
视觉接地思考
👍 11让视觉推理轨迹显式指向图像证据,提升计数和空间理解能力
提出语言引导的三维物体点轨迹预测方法,构建百万级数据集和基准,显著超越现有运动预测方法
用 2K 仿真轨迹蒸馏到 4B 模型,实现前沿级操作性能