Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 7 октября 2026 года] Название: SSPLIT-RL: Поэтапная подготовка по вопросам восприятия - Language Разъяснения с претензионного уровня зрения PDF HTML (экспериментальное) резюме: Vision-Language (VL) требует модели как для извлечения актуальной и точной информации из изображения (визуальные аргументы, VR), так и для получения ответа на него (языковая аргументация, LR). Повышение эффективности обучения с использованием поддающихся проверке вознаграждений, как правило, осуществляется в рамках единой системы мышления и присуждается вознаграждение за окончательный ответ. Это дает каждому символу coT одно и то же преимущество на уровне последовательности, не проводя различия между ошибками конкретного параметра. Мы предлагаем SPLIT-RL - инсценированный послеучебный подход, который предусматривает обучение VR и LR на различных этапах. Поскольку развертывание группы отличается по одному потенциалу за один момент, преимущество от группы изолирует его, а каждый этап оптимизирован с использованием вознаграждения для конкретных этапов. Мы далее внедряем преимущества уровня претензии (CLA-GRO), которые размножают VR фазу подачи в атомные визуальные претензии и обеспечивают тонкий уровень претензионных преимуществ на основе визуального формирования групп. Несмотря на подготовку в два этапа, квалифицированная политика оценивается как модель ГПП, с одним звонком по КП в момент вывода. В соответствии с этим…
SPLIT-RL: Поэтапная подготовка по вопросам восприятия и языка с учетом преимуществ претензии
arXiv: 2610.101889v1 Annuate Type: новый резюме: Vision-Language (VL) аргументация требует модели как для извлечения актуальной и точной информации из изображения (визуальные рассуждения, VR), так и для определения ответа на него (языковые доводы, LR). Повышение эффективности обучения с использованием поддающихся проверке вознаграждений, как правило, осуществляется в рамках единой системы мышления и присуждается вознаграждение за окончательный ответ. Это дает каждому символу coT одно и то же преимущество на уровне последовательности, не проводя различия между ошибками конкретного параметра. Мы предлагаем SPLIT-RL - инсценированный послеучебный подход, который предусматривает обучение VR и LR на различных этапах. Поскольку развертывание группы отличается по одному потенциалу за один момент, преимущество от группы изолирует его, а каждый этап оптимизирован с использованием вознаграждения для конкретных этапов. Мы далее внедряем преимущества уровня претензии (CLA-GRO), которые размножают VR фазу подачи в атомные визуальные претензии и обеспечивают тонкий уровень претензионных преимуществ на основе визуального формирования групп. Несмотря на подготовку в два этапа, подготовка кадров по вопросам политики