研究者提出GAP范式对齐视觉潜空间推理
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研究者提出GAP范式对齐视觉潜空间推理
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AI 综述
Yanting Miao 等研究者在 arXiv 论文中提出视觉潜在推理对齐范式 GAP。在 Qwen2.5-VL 7B 上，GAP 取得所有对比方法中最优的感知与推理总分，并且是唯一同时优于基座模型的潜在推理方法，代码已开源。 GAP 针对现有“输出即输入”潜在推理范式增益不稳定的问题，将其归因于 decoder 隐状态与输入 embedding 范数区间之间的特征空间错配。GAP 在数据级、特征级和模型级三个层面进行对齐，其中包括轻量的 PCA 对齐潜在头。
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最新进展11月14日 13:00
GAP：面向多模态大语言模型视觉推理的细粒度对齐范式报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AIGAP：面向多模态大语言模型视觉推理的细粒度对齐范式
研究者提出视觉潜在推理对齐范式 GAP，解决现有"输出即输入"潜在范式增益不稳定的问题，将其归因于 decoder 隐状态与输入 embedding 范数区间的特征空间错配。GAP 在数据级、特征级和模型级三个层面进行对齐，包括轻量 PCA 对齐潜在头。在 Qwen2.5-VL 7B 上，GAP 取得所有对比方法中最优的感知与推理总分，且是唯一同时优于基座的潜在推理方法，代码已开源。
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