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...
“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...
“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人士造...
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,...
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...
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,...