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Qwen3-VL-235B-A22B
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新的CapRL++框架训练出更好的图像和视频字幕模型
研究人员开发了CapRL++，一个使用可验证奖励的强化学习框架，用于训练图像和视频字幕模型。该方法超越了传统的监督微调，它使用一个无视觉语言模型来评估字幕质量，评估依据是该模型回答关于视觉内容问题的能力。在众多基准测试中的评估表明，CapRL++提高了字幕质量和预训练效果，带来了显著的下游性能提升，并使更小的模型能够匹配更大模型的性能。
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开发者微调VLM以构建离线iPhone时尚评分应用
一位开发者详细介绍了如何通过微调视觉大型语言模型（VLM）来构建离线iPhone时尚评分应用程序。该过程涉及知识蒸馏，其中像Qwen3-VL-235B-A22B这样的大模型充当教师，训练像Qwen3-VL-2B这样的小型设备端模型。这种方法对于具有明确、封闭评估标准的任务非常有效，能够使小型模型以相对较小的数据集模仿大型模型的功能。
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狮山实验室发布LiOS，连接云端AI模型与机器人
招商局狮山人工智能实验室的研究人员开发了LiOS系统，旨在弥合云端AI模型与现实世界机器人应用之间的差距。该系统解决了将大型语言模型与机器人硬件集成所带来的复杂性以及对计算资源的持续需求。LiOS为具身AI模型提供了一个闭环迭代流程，能够实现高效的数据收集、模型训练和在实体机器人上的部署。