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Llama 3.2 11B Vision Instruct
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新的GAGR-Lab框架测试复杂AI推理能力，Llama 3.2 11B Vision Instruct表现不佳
研究人员开发了GAGR-Lab，一个旨在评估模型执行联合空间-几何与解析函数推理能力的新框架。该框架使用笛卡尔游戏场景和Rust轨迹执行来测试这种推理的各个方面，包括空间感知、度量基础和函数构建。一项使用Llama 3.2 11B Vision Instruct进行的初步研究显示，在命中目标或输出评分方面均未取得成功，表明在此类复杂推理任务中存在重大挑战。
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Llama-Mobile 框架实现了面向移动设备的高效 VLM 量化
研究人员开发了 Llama-Mobile，一个用于量化视觉语言模型 (VLM) 的框架，使其适合在移动设备上部署。该方法使用模型本身生成训练数据，并采用一种新颖的每参数 2.7 位格式，该格式针对 Arm CPU 进行了优化。该方法成功应用于压缩 Llama 3.2 11B Vision Instruct 模型至 3.7 GB，同时在视觉问答任务上保持了强大的性能。