多模态数学推理中链式思维的理解与验证-URSA模型及其测试时间扩展

码流怪侠
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: C/C++技术领域
2025-01-16 23:28:47
...全文
75 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
多模态数学推理数据集：MATH-V和MATHVISTA
这里选取了两篇多模态数学推理数据集的代表工作MATH-V和MATHVISTA，均是今年2024年发表的工作。前者是港中大的工作，后者是加利福尼亚大学洛杉矶分校的工作。
AI多模态测评基准(1)：CMM-Math-中文多模态数学评估数据集
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何评估和提升大型多模态模型（LMMs）在数学推理方面的能力。具体来说，现有的文本数学推理数据集主要关注英语，缺乏中文的多模态数学数据集，且这些数据集在问题的复杂性和多样性...
大型语言模型的推理能力提升：链式推理方法综述
CoT的成功激发了一系列CoX方法的开发，这些方法不仅包括推理思考，还将链式结构扩展到了各种组件，如链式反馈（Chain-of-Feedback）、链式指令（Chain-of-Instructions）和链式历史（Chain-of-Histories）等。...
解锁多模态数学推理的钥匙：URSA 的算法奥秘
URSA 的成功不仅在于其算法的创新，更在于其对多模态数学推理问题的深刻理解。从视觉-语言对齐到链式推理增强，再到过程监督模型，URSA 展现了一条从基础到高阶的完整路径。未来，URSA 的方法可以进一步扩展到其他...
多模态-大模型：MLLM综述（适用初学）
其表现出令人惊讶的突发能力，如基于图像和无ocr的数学推理编写故事，在传统的多模态方法中很少见。文章跟踪并总结MLMM的最新进展。论文讨论关键技术和应用，包括多模态指令调优（M-IT）、多模态上下文学习（M-ICL）...
今天深度学习了吗

33,262

社区成员

152

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
深度学习相关博客和资源~
人工智能图像处理深度学习 个人社区 浙江省·杭州市
社区管理员
  • 码流怪侠
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章