任务无关的智能体框架用预览-验证闭环弥合机器人操作的规划-执行鸿沟
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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
每步只读纸面三格视图,验证2446个视图即可证明任意长度算术全部精确
用事件触发的显式语言记忆,让VLA机器人记住任务进展并跨回合利用历史信息
Kev-Bio 把临床测量问题变成像素概率图,统一完成九视角超声生物测量
直接在渲染页面图像上检索与推理,无需OCR,反事实信用重加权让27B开源模型追平GPT-5.4
VLM 测试时先定答案再想象配图,自造针对性练习实现免标注自我提升
BedBench 定位 VLM 3D 推理失败点:单项判断正确,精确答案与一致性却失败
用SFT加多轮RL把4B开源VLM训练成直接操作底层机器人API的代码即策略代理
0.8B 小模型经四阶段训练统一文档解析、通用OCR、KIE等五大任务,多项基准登顶
VLM自提可执行物理世界,模拟器执行反事实分支生成精确可验证任务,实现零人工监督自进化
开源27B视觉语言裁判,单次前向判定机器人操作成败并输出校准概率
腾讯开源统一感知 VLM,一个模型打通检测、指代、计数、OCR、分割与抠图
统一五大智能体领域的离线评测基准,最强VLM准确率仅58.5%
要求VLM智能体主动探索80个室内场景并构建物体级3D地图,最强模型平均IoU仅41.71%
给现成编码代理装上命令行感知工具包,闭环采集-记忆-解读证据链,五大空间基准全面领先
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
把第一视角视频自动转化为可溯源的3D/4D标注生态,大幅提升模型空间与时间推理能力
1400样本游戏-真实对齐基准:游戏与真实推理性能强相关(r=0.935),但游戏示例迁移因能力而异
诊断出 VLM 导航策略败在目标接地,以双模型显式接地文本在六项基准全部登顶