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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。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. 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。