IXThinker·2025-04-25 14:50ThinkLite-VL：1/20數據訓練 7B視覺推理勝GPT
由馬里蘭大學等機構提出的ThinkLite-VL方法，透過蒙特卡洛樹搜索篩選高難度樣本，僅用少量數據便顯著提升視覺語言模型的推理能力，無需知識蒸餾，七B模型表現突出。
從感知走向推理
大模型時代，視覺語言模型正由感知走向推理，在圖像問答、圖表理解與科學推理等任務之中，不僅要看得見，更要看得懂。未來動向值得密切關注。
這種能力上的躍遷，對訓練數據的質量提出了遠高於以往的要求，單純依靠擴充數據規模，已不足以支撐能力的提升。其長遠影響仍待深入評估。
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