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MindCube-tiny
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新框架通过按需采集三维几何信息增强视觉语言模型空间推理能力
研究人员开发了Think-Capture，一个旨在提高视觉语言模型（VLMs）空间推理能力的新型框架。与密集处理所有帧的现有方法不同，Think-Capture仅为任务关键型对象选择性地采集三维几何信息。该方法使用一个三维工具包来生成对象几何，并使用符号三维状态抽象将状态压缩成文本。该系统使用分层组相对策略优化（GRPO）进行训练，以教会VLM何时依赖几何证据以及何时使用视觉线索，在MindCube-Tiny和MMSI-Bench等基…
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国产开源模型ZDTaichu5.0-9B引领空间AI
一款新的开源多模态大模型ZDTaichu5.0-9B已发布，在空间具身和通用智能方面展现出领先能力。该模型在九项国际空间理解基准测试中取得了顶尖性能，在需要复杂空间判断和行动规划的任务中表现出色。尽管其参数量相对较小（90亿），ZDTaichu5.0-9B在文本理解、OCR、数学推理和编码方面也保持了强劲性能，使其在该类别中跻身全球顶尖模型之列。
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TaichuAI发布ZDTaichu5.0-9B多模态基础模型
TaichuAI发布了ZDTaichu5.0-9B，这是一款专为视觉理解、空间推理和智能体任务设计的多模态基础模型。该模型集成了Qwen3.5-9B语言主干和C-RADIOv4-H视觉编码器，能够处理任意分辨率的文本、图像和视频。ZDTaichu5.0-9B在通用视觉理解方面表现出色，同时在空间推理和智能体能力方面也优于同类其他模型。