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English(EN) AIR: Adaptive Interleaved Reasoning with Code in MLLMs

新的AIR系统通过自适应的代码化数值推理增强了MLLMs

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了AIR，一个自适应交错推理系统，旨在增强多模态大语言模型（MLLMs）。该系统将强化学习扩展到使MLLMs能够通过集成代码来执行复杂的数值计算。AIR包括一个新颖的数据构建管道、数据过滤策略以及具有组约束奖励函数的自适应工具调用机制。实验表明，训练后在评估基准上的性能提高了6.1个百分点，交错推理任务的准确性提高了9.9个百分点，工具使用成功率超过95%。 AI

影响 增强了MLLMs的数值推理能力，有可能提高它们在复杂计算任务中的效用。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍改进MLLMs新方法的最新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的AIR系统通过自适应的代码化数值推理增强了MLLMs

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yujie Zhong ·

    AIR: MLLMs 中的自适应交错代码推理

    Following the paradigm shift initiated by OpenAI o3, interleaved reasoning with code to enhance multimodal large language models (MLLMs) has become a pivotal research frontier. The existing literature focuses primarily on tool-use within vision-perception tasks. However, such app…

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