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Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
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新 PRISM 框架纠正多模态大模型训练中的 SFT 缺陷
来自香港科技大学（广州）等机构的新研究揭示了多模态大语言模型（MLLMs）常见训练范式中的一个关键缺陷。监督微调（SFT）后进行强化学习（RL）的标准方法，可能会通过引入分布漂移而无意中损害模型性能，导致模型表面上模仿正确答案而非真正理解它们。这个问题在更强的模型中尤为突出，因为 SFT 可能会在 RL 开始之前就降低模型能力。提出的 PRISM 框架通过在 SFT 和 RL 之间插入一个分布对齐阶段来解决这个问题，使用一种新颖的混合…
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香港科技大学（广州）发布LegoOcc，实现单图像3D室内空间理解
香港科技大学（广州）的研究人员开发了LegoOcc，这是一个新颖的系统，仅使用一张RGB图像即可预测室内场景的3D占用情况。该方法无需昂贵的3D语义标注或多视图数据，使机器人能够根据自然语言查询理解空间占用情况并识别物体。LegoOcc在几何占用预测方面取得了最先进的性能，并在开放词汇语义理解方面取得了重大突破，使其能够识别超出预定义类别的更广泛物体。