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将集体学习引入树搜索,新方法CoMCTS实现o1-like的推理与反思

将集体学习引入树搜索,新方法CoMCTS实现o1-like的推理与反思

将集体学习引入树搜索,新方法CoMCTS实现o1-like的推理与反思

尽管多模态大语言模型(MLLM)在简单任务上最近取得了显著进展,但在复杂推理任务中表现仍然不佳。费曼的格言可能是这种现象的完美隐喻:只有掌握推理过程的每一步,才能真正解决问题。然而,当前的 MLLM 更擅长直接生成简短的最终答案,缺乏中间推理能力。本篇文章旨在开发一种通过学习创造推理过程中每个中间步骤直至最终答案的 MLLM,以实现问题的深入理解与解决。

来自主题: AI技术研报
5739 点击    2025-02-07 16:16
向视觉版o1出击,阶跃张祥雨团队推出“慢感知”,实现感知层面的推理时scaling

向视觉版o1出击,阶跃张祥雨团队推出“慢感知”,实现感知层面的推理时scaling

向视觉版o1出击,阶跃张祥雨团队推出“慢感知”,实现感知层面的推理时scaling

视觉版o1的初步探索,阶跃星辰&北航团队推出“慢感知”。研究人员认为:1)目前多模领域o1-like的模型,主要关注文本推理,对视觉感知的关注不够。2)精细/深度感知是一个复杂任务,且是未来做视觉推理的重要基础。

来自主题: AI技术研报
4605 点击    2025-01-26 00:18