研究者提出连续空间隐式推理框架LARC
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研究者提出连续空间隐式推理框架LARC
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AI 综述
Byungwoo Jeon等作者提出连续空间隐式推理框架LARC，让统一多模态模型在连续隐藏状态上推理，而非在离散token空间推理，以解决语言链式推理难以迁移到图像生成的模态错配问题。 训练分课程式SFT与信息增益强化学习两阶段，后者无需真值监督即可自我演化。在多个文生图基准上，LARC在GenEval上较BAGEL提升7个百分点并达到SOTA，且在并行与串行测试时扩展策略下均优于基于token的生成。
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最新进展11月2日 13:00
LARC：面向统一多模态模型的连续空间隐式推理框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.CLLARC：面向统一多模态模型的连续空间隐式推理框架
研究者提出连续空间隐式推理框架 LARC，让统一多模态模型在连续隐藏状态上推理，而非离散 token 空间，以解决语言链式推理难以迁移到图像生成的模态错配问题。训练分课程式 SFT 与信息增益 RL 两阶段，后者无需真值监督即可自我演化。在多个文生图基准上，LARC 在 GenEval 上较 BAGEL 提升 7%p 并达到 SOTA，且在并行与串行测试时扩展策略下均优于基于 token 的生成。
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