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#R1模型# 【科学家将DeepSeek R1技术迁移到多模态领域，最低只需10条数据就能提升模型性能】既能将 DeepSeek R1 技术迁移到多模态领域，也能让 Qwen2 VL 学会批判性思维，最低只需 10 条数据就能提升模型性能，这便是来自#上海交通大学# 、上海人工智能实验室和香港中文大学的研究人员打造的名为 Visual-RFT（Visual Reinforcement Fine-Tuning）的视觉强化微调开源项目，它进一步扩展了强化微调在视觉任务上的应用领域。在只有大约 100 个样本的数据极其有限的采样条件下，Visual-RFT 的准确率比基线提高 24.3%，而监督微调则下降了 4.3%。在小样本实验中，尽管 Visual-RFT 使用最少的训练数据，但是与监督微调相比，它展示了更卓越的小样本学习能力。在推理定位方面，Visual-RFT 在高度依赖推理的 LISA 数据集上表现出色，超过了像 GroundedSAM 这样的专门模型。此外，在开放词汇对象检测中，Visual-RFT 将识别能力快速转移到新类别，包括 LVIS（Large Vocabulary Instance Segmentation）中的罕见类别，表现出很强的泛化能力。业务合作直接找慈喀SEO百科技术QQ:853616368(微信同号)洽谈。

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