20个样本，搞定多模态思维链！UCSC重磅开源：边画框，边思考
20个样本，搞定多模态思维链！UCSC重磅开源：边画框，边思考GRIT能让多模态大语言模型（MLLM）通过生成自然语言和图像框坐标结合的推理链进行「图像思维」，仅需20个训练样本即可实现优越性能！
来自主题: AI技术研报
8195 点击 2025-06-19 11:03
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GRIT能让多模态大语言模型（MLLM）通过生成自然语言和图像框坐标结合的推理链进行「图像思维」，仅需20个训练样本即可实现优越性能！
LLM Ensemble（大语言模型集成）在近年来快速地获得了广泛关注。它指的是在下游任务推理阶段，综合考虑并利用多个大语言模型（每个模型都旨在处理用户查询），从而发挥它们各自的优势。大语言模型的广泛可得性，以及其开箱即用的特性和各个模型所具备的不同优势，极大地推动了 LLM Ensemble 领域的发展。
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
在金融科技智能化转型进程中，大语言模型以及多模态大模型（LVLM）正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力
研究人员发现，大语言模型的遗忘并非简单的信息删除，而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具，区分了可逆遗忘和不可逆遗忘，揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除，而非行为的抑制。
随着生成式人工智能技术的快速发展，大语言模型 (LLM) 正逐步成为推动智能设备升级的核心力量。乐鑫科技携手火山引擎扣子大模型团队，共同推出智能 AI 开发套件 —— EchoEar（喵伴）。该套件以端到端开发为核心理念，构建起从硬件接入、智能体构建到生态联动的一站式开发流程，为开发者提供了一条高效、开放、具备可复制性的落地路径。
近年来，大语言模型（LLM）以其卓越的文本生成和逻辑推理能力，深刻改变了我们与技术的互动方式。然而，这些令人瞩目的表现背后，LLM的内部机制却像一个神秘的“黑箱”，让人难以捉摸其决策过程。
在大语言模型蓬勃发展的背景下，Transformer 架构依然是不可替代的核心组件。尽管其自注意力机制存在计算复杂度为二次方的问题，成为众多研究试图突破的重点
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？