多模态推理

多模态推理领域迎来重要突破。南京理工大学与百度等机构联合提出ViLoMem方法，通过构建视觉流与逻辑流的双流语义记忆系统，使大模型能够像人类一样区分并存储视觉陷阱和推理错误，实现真正的“从错误中学习”。 在六个多模态基准测试中，ViLoMem显著提升了模型性能：GPT-4.1在MathVision任务上提升6.48个百分点，Qwen3-VL-8B在MMMU任…

在Vision-Language Model（VLM）领域，提升复杂推理能力长期面临严峻挑战。传统方法主要依赖大规模人工标注数据或启发式奖励机制，这不仅带来高昂的经济成本和时间成本，更关键的是难以实现规模化扩展。随着模型参数量的指数级增长，人工标注的速度已远远跟不上模型演化的需求，形成了制约VLM发展的“数据困境”。 最新研究成果VisPlay首次提出了一种…

在多模态人工智能的快速发展浪潮中，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）已成为连接计算机视觉与自然语言处理的核心桥梁。从图像描述生成、视觉问答到智能教育系统和交互式应用，这些模型让机器具备了“看懂世界、说人话”的能力。然而，这种强大的能力伴随着巨大的计算代价——模型参数动辄达到数百亿级别，导致显存占用巨大、推理速度缓慢，严重制…