研究者提出视觉原生多模态搜索智能体训练框架ODE
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研究者提出视觉原生多模态搜索智能体训练框架ODE
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AI 综述
Shijue Huang等作者提出名为 On-policy Data Evolution(ODE)的框架,用于训练视觉原生多模态深度搜索智能体。该框架以图像库引用协议为核心,让工具返回的中间图像可被后续工具复用;训练数据则由当前策略的 rollout 逐轮迭代生成,形成闭环数据生成器。 据作者描述,ODE 的数据生成器会基于正在训练的策略的 rollout 在多轮中自我改进。目前该工作以预印本形式发布,尚未见经同行评审验证的效果数据。
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最新进展11月5日 13:00
面向视觉原生多模态深度搜索智能体的同策略数据进化方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.CL面向视觉原生多模态深度搜索智能体的同策略数据进化方法
研究者提出 On-policy Data Evolution(ODE),通过以图像库引用协议为核心的视觉原生智能体框架,让工具返回的中间图像可被后续工具复用,并基于当前策略的 rollout 逐轮迭代生成训练数据。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。