ReVision 削减时序视觉冗余以扩展计算机使用智能体
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ReVision 削减时序视觉冗余以扩展计算机使用智能体
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AI 综述
Amirhossein Abaskohi 等作者提出 ReVision 方法：用一个可学习的 patch 选择器比较连续截图的 patch 表示，去除冗余视觉 patch，同时保留模型所需的空间结构，再据此训练多模态语言模型。 在 OSWorld、WebTailBench 和 AgentNetBench 三个基准上，用 Qwen2.5-VL-7B 处理含 5 张历史截图的轨迹时，ReVision 使 token 用量平均减少 46%，成功率较不裁剪基线提升 3%。
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最新进展10月27日 12:00
ReVision：通过时序视觉冗余削减扩展计算机使用智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLReVision：通过时序视觉冗余削减扩展计算机使用智能体
ReVision 通过可学习的 patch 选择器比较连续截图的 patch 表示并去除冗余视觉 patch，在保留空间结构的前提下训练多模态语言模型。在 OSWorld、WebTailBench 和 AgentNetBench 三个基准上，用 Qwen2.5-VL-7B 处理含 5 张历史截图的轨迹时，token 用量平均减少 46%，成功率较不裁剪基线提升 3%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。