迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoT
迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoTMeta-CoT 通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。
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6217 点击 2025-01-12 10:08
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Meta-CoT 通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。
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如今，多模态大模型（MLLM）已经在视觉理解领域取得了长足进步，其中视觉指令调整方法已被广泛应用。该方法是具有数据和计算效率方面的优势，其有效性表明大语言模型（LLM）拥有了大量固有的视觉知识，使得它们能够在指令调整过程中有效地学习和发展视觉理解。
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Meta最近开源了多个AI项目，包括图像分割模型SAM 2.1、多模态语言模型Spirit LM、自学评估器和改进的跨语言句子编码器Mexma等，提升了AI在图像处理和语音识别领域的能力，进一步推动了AI研究的进展。