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SimpleVQA
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新方法通过轨迹蒸馏创建小型多模态搜索代理
研究人员开发了LiteSearch-VL，一种创建更小、更高效的多模态搜索代理的方法。该方法将GPT-5和Gemini等大型模型的代理轨迹蒸馏到Qwen3-VL-2B和Qwen3-VL-4B等小型模型中。通过使用参数高效的LoRA适配器和合成偏好学习，LiteSearch-VL显著提高了小型模型在视觉问答任务上的性能，使其能够在有限的计算资源下处理复杂的代理行为。
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StepFun 发布面向 Agent 的 198B MoE 视觉语言模型
StepFun 发布了 Step 3.7 Flash，这是一个拥有 1980 亿参数的专家混合（MoE）视觉语言模型，专为编码 Agent 和搜索工作流设计。该新模型具有原生的多模态理解能力、改进的工具使用可靠性以及可选的推理深度，以平衡速度和计算量。Step 3.7 Flash 在 SWE-Bench Pro 等编码基准测试中表现出显著的性能提升，并提供了一种“顾问模式”，其性能接近 Claude Opus 4.6，但成本仅为其一小部分。