提出L2T统一多模态推理框架
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提出L2T统一多模态推理框架
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报道摘要
研究者提出统一推理框架 L2T（adaptive Look, flexible Thought），将工具产生的视觉状态离散化为 visual tokens，使视觉感知与文本推理进入同一自回归空间，并通过模态感知路由奖励和难度感知快慢策略自适应选择推理模式与深度。在通用感知与推理密集任务上，L2T 相比显式工具调用方法保持竞争性性能的同时实现 1.7–3.6 倍吞吐提升。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
L2T：让多模态大模型学会如何思考与思考多久报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIL2T：让多模态大模型学会如何思考与思考多久
研究者提出统一推理框架 L2T（adaptive Look, flexible Thought），将工具产生的视觉状态离散化为 visual tokens，使视觉感知与文本推理进入同一自回归空间，并通过模态感知路由奖励和难度感知快慢策略自适应选择推理模式与深度。在通用感知与推理密集任务上，L2T 相比显式工具调用方法保持竞争性性能的同时实现 1.7–3.6 倍吞吐提升。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。