TraceViT：用轨迹监督训练视觉推理器
热点事件持续更新
TraceViT：用轨迹监督训练视觉推理器
1 篇报道1 个报道来源10 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Binnan Liu 等作者提出 TraceViT，一种循环视觉推理器，用“语义单调的变换链”把程序化任务的解法拆成中间网格状态，以软轨迹对齐只约束顺序，使每次迭代都有任务参考和对象工作区作为依据。作者报告该模型在 ARC-AGI-1 上达到 67.8% pass@2，在 ARC-AGI-2 上达到 24.3%。 ARC-AGI-1 上的消融实验显示，轨迹监督只有与 grounding 结合时才带来收益。作者称代码与数据将公开。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月6日 13:00
TraceViT：用有据可依的轨迹监督训练视觉抽象推理模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AITraceViT：用有据可依的轨迹监督训练视觉抽象推理模型
TraceViT 通过将程序化任务实现改写并验证为语义单调的变换链，把每个解法拆成中间网格状态，用软轨迹对齐只约束顺序，让循环视觉推理器的每次迭代都有任务参考和对象工作区作为依据。该模型在 ARC-AGI-1 上达到 67.8% pass@2，在 ARC-AGI-2 上达到 24.3%。ARC-AGI-1 上的消融实验显示，轨迹监督只有与 grounding 结合时才带来收益，代码与数据将公开。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。