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  1. TOOL · CL_309784 ·

    新框架VL-Scout通过不确定性感知路由增强多模态推理

    研究人员开发了VL-Scout,一个用于多模态推理任务的动态模型路由的新框架。该系统通过将贝叶斯先验与策略梯度优化相结合,解决了标准强化学习方法中的挑战,如过早收敛和探索不足。VL-Scout采用上下文相关的Dirichlet信念模型进行不确定性量化,并使用KL正则化的REINFORCE目标进行策略训练。该框架还包含一个使用GRPO或RLVR训练的融合策略,用于决定是继续推理还是回答查询,在MMMU和RealWorldQA等基准测试中…