Новый фреймворк UME-R1 объединяет генеративные и дискриминативные подходы к мультимодальным эмбеддингам, используя обучение с подкреплением для улучшения рассуждений и повышения производительности.
Как современные мультимодальные модели учатся рассуждать о пространственных отношениях и понимать трехмерный мир вокруг нас.
Как новая методика позволяет большим языковым моделям эффективнее строить цепочки рассуждений, сохраняя при этом точность и снижая вычислительные затраты.
Новая архитектура на базе YOLOv11 позволяет одновременно сегментировать здания и классифицировать их высоту, используя спутниковые изображения.
Как переход к мелкозернистой целочисленной квантизации может превзойти традиционные форматы с плавающей точкой по точности и аппаратной эффективности.
Как архитектура DUST с двойным потоком и отсоединенным обучением позволяет создавать более эффективные модели для обучения роботов, используя многомодальные данные и причинно-следственные связи.
Как большие языковые модели преобразуются в персональных консультантов, способных предлагать релевантные товары и услуги в ходе естественной беседы.
Как алгоритмы самообучения с подкреплением позволяют большим моделям лучше понимать 3D-сцены и пространственные взаимосвязи.
Как современные Vision-Language модели обрабатывают информацию о положении объектов на изображении и текста, и какие улучшения можно внести в эту систему.
Как обучение с подкреплением и проверяемыми наградами (RLVR) улучшает решение математических задач, но может приводить к освоению поверхностных эвристик вместо истинного рассуждения.