“定位出图中可能对视障人士行走造成危险的物体。”在接收到任务后，VLM-R1就用红框框出了这段台阶，并给出了自己的思考过程：图片中有一个台阶；这个台阶位于人行道上，靠近人行道的一侧；这个台阶可能对盲人行走造成危险，因为盲人可能无法看到这个台阶，从而可能发生意外……VLM-R1能在街景照片中准确找到会给视障...
具体来说，借助 R1 大模型的强推理能力，比亚迪将能在座舱端更好地理解用户的模糊意图和隐性需求，提供更加精准和个性化的服务，开启智能座舱新时代。而在智能驾驶系统中，云端 VLM 大模型利用 DeepSeek 强劲的知识和推理能力，则可以大幅提升自动化数据生成的效率和质量，解决更多长尾场景的瓶颈问题。在车端模型上，...
VLM-R1 是一款基于强化学习技术的视觉语言模型,能够通过自然语言指令精确定位图像目标,并支持多模态推理。1. 指代表达理解:解析自然语言指令,精准定位图像中的特定目标。2. 强化学习优化:采用 GRPO 技术,在复杂场景下表现出色,提升泛化能力。 VLM-R1 是什么 VLM-R1 是浙江大学 Om AI Lab 开发的一款基于强化学习技...
这个项目的灵感来自去年 DeepSeek 开源的那个 R1 方法，靠着 GRPO（Generative Reward Processing Optimization）强化学习方法，在纯文本大模型上取得了惊人的效果。现在，VLM-R1 团队直接把它应用到了视觉语言模型上，打开了一扇新的大门！VLM-R1 验证结果惊艳 这个项目的团队在 Qwen2.5-VL 的基础上，同时对比了 ...
这个项目的灵感来自去年 DeepSeek 开源的那个 R1 方法,靠着 GRPO(Group Relative Policy Optimization)强化学习方法,在纯文本大模型上取得了惊人的效果。 VLM-R1是将DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域,这意味着打开了对于多模态领域的想象空间!
2月15日，赵天成在海外社交平台上发布VLM-R1的实验结果，并将它开源、上传到GitHub。一夜之间成顶流。截至目前，该项目已获得全球开发者们给出的2800多个星标收藏。“性能惊艳，潜力无限”“证明了R1方法的通用性，不止文本领域玩得转”“为多模态AI带来全新思路”“或许能够引领一种全新的视觉语言模型训练潮流”……...
同样的，当前时点，近期普涨行情背后是智能化头部玩家在具身智能上的持续布局、诸多智能化事件催化引发的质变，AI赋能下新一轮汽车超级周期正在来临。1、Deepseek对高阶智驾的推动：- 车端算力需求下降：可提供开源模型（如Deepseek R1），通过知识蒸馏压缩大模型，降低车端部署成本。- 算力需求降低，云端模型训练成本...
DeepSeek去年搞了个R1方法，在文本领域玩得风生水起。现在，有人把它搬到了视觉语言模型上，搞了个VLM-R1，说是要开启多模态AI的新时代。他们拿Qwen2.5-VL做基础，对比了R1和传统的SFT方法。结果发现，R1这方法，稳定性好，泛化能力强，用起来还简单。先说说稳定性。复杂场景下，R1的表现都挺稳，不像有些...
这个项目的灵感来自去年 DeepSeek 开源的那个 R1 方法,靠着 GRPO(Group Relative Policy Optimization)强化学习方法,在纯文本大模型上取得了惊人的效果。 现在,VLM-R1 团队直接把它应用到了视觉语言模型上,打开了一扇新的大门! VLM-R...
DeepSeek 的爆火，为 LLM、VLM/VLA 与自动驾驶行业的融合按下了加速键。魔视智能 MOTOVIS 作为自动驾驶智驾方案供应商，在这一变革浪潮中，对 DeepSeek 和自动驾驶的结合有着深刻的理解与实践。在数据治理方面，魔视智能 MOTOVIS 已率先运用多模态大语言模型，为数据挖掘赋予了新的活力。借鉴 R1 的强化学习思路，...