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Kaituo Feng
Kaituo Feng
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Gen-Searcher: 强化图像生成的代理搜索
研究人员开发了Gen-Searcher，一个通过多跳推理和搜索整合外部知识来增强图像生成的代理。该代理收集必要的文本信息和参考图像来指导其生成过程，解决了具有静态内部知识的模型的局限性。该项目包括用于训练和评估的新数据集、一个名为KnowGen的基准测试，以及一种具有双重奖励反馈的代理强化学习方法。实验表明，Gen-Searcher在KnowGen和WISE等基准测试上的性能显著提高，研究团队已开源所有相关资源。
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AdaTooler-V 研究改进了多模态大语言模型自适应视觉工具的使用
研究人员推出 AdaTooler-V，这是一种多模态大语言模型，旨在提高视觉推理任务的效率。与之前有时会不必要地调用视觉工具的模型不同，AdaTooler-V 能自适应地确定何时使用工具是有益的。这是通过一种强化学习算法实现的，该算法根据调用工具的感知收益来调整奖励尺度，鼓励更明智地使用资源。该模型在多个基准测试中表现强劲，其 7B 参数版本在 V* 基准测试上的准确性高于 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro。