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【第338期】（中文）用图像思考：GRIT实现MLLM具身推理
Published 9 months, 4 weeks ago
Description
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：
GRIT: Teaching MLLMs to Think with Images
Summary
这篇研究论文介绍了 GRIT（Grounded Reasoning with Images and Text），这是一种用于训练多模态大型语言模型（MLLMs）的新方法，使其能够通过图像进行思考。GRIT 引入了一种 基础推理范式，其中模型生成的推理链将自然语言与显式边界框坐标交织在一起，以指向输入图像中的相关区域。该方法利用名为 GRPO-GR 的强化学习算法进行训练，该算法专注于最终答案的准确性和 基础推理输出的格式，从而无需复杂的推理链或边界框注释数据。结果显示，GRIT 具有卓越的数据效率，仅需少量训练样本即可让 MLLMs 统一其 基础和推理...去小宇宙查看完整单集简介
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GRIT: Teaching MLLMs to Think with Images
Summary
这篇研究论文介绍了 GRIT（Grounded Reasoning with Images and Text），这是一种用于训练多模态大型语言模型（MLLMs）的新方法，使其能够通过图像进行思考。GRIT 引入了一种 基础推理范式，其中模型生成的推理链将自然语言与显式边界框坐标交织在一起，以指向输入图像中的相关区域。该方法利用名为 GRPO-GR 的强化学习算法进行训练，该算法专注于最终答案的准确性和 基础推理输出的格式，从而无需复杂的推理链或边界框注释数据。结果显示，GRIT 具有卓越的数据效率，仅需少量训练样本即可让 MLLMs 统一其 基础和推理...去小宇宙查看完整单集简介
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