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做电商网站微信号是多少,网站官方认证怎么做,建网站要多少费用,国外网站开发现状近年来#xff0c;大语言模型#xff08;LLM#xff09;在推理能力上突飞猛进#xff0c;特别是通过强化学习#xff08;RL#xff09;激发的“思维链”#xff08;Chain of Thought#xff09;技术#xff0c;使模型能够进行多步推理以解决复杂问题。受此启发#x…近年来大语言模型LLM在推理能力上突飞猛进特别是通过强化学习RL激发的“思维链”Chain of Thought技术使模型能够进行多步推理以解决复杂问题。受此启发研究人员尝试将这种语言推理范式引入多模态大模型MLLM的视觉感知任务中。然而实证研究表明简单的语言中间推理往往会导致感知性能下降甚至产生与图像内容无关的“幻觉”。为什么会出现这种现象来自南京理工大学、新加坡科技设计大学、阿德莱德大学、百度、Data61-CSIRO以及商汤科技的研究团队在最新论文《Artemis: Structured Visual Reasoning for Perception Policy Learning》中给出了深刻的见解。核心问题不在于“推理”本身而在于“推理的形式”。视觉感知的本质要求在空间和以对象为中心Object-Centric的结构化环境中进行推理而不在非结构化的语言空间中进行“空谈”。论文标题Artemis: Structured Visual Reasoning for Perception Policy Learning论文链接https://arxiv.org/abs/2512.01988代码仓库https://github.com/WayneTomas/Artemis一、问题洞察语言推理的局限与结构化视觉推理的必然当现有MLLM面对如“找出最矮的运动员”这类指令时它们往往依赖类似语言模型的“内部独白”进行推理。这种纯语义的推理过程缺乏视觉基础容易产生无关或错误的中间描述最终导致定位失败。相比之下人类的感知过程是典型的结构化视觉推理我们首先快速扫描整个场景定位可能相关的区域然后逐步聚焦、比较最终锁定目标对象。二、Artemis的诞生让MLLM学会“先看后想边看边推”为了克服上述局限研究团队提出了 Artemis —— 一个基于强化学习的感知策略学习框架。该框架的命名灵感来源于古希腊神话中的狩猎女神阿尔忒弥斯以其敏锐的视觉和百发百中的精准度著称寓意着模型所追求的核心能力。Artemis的核心创新在于要求模型提供结构化的视觉推理证据。在生成最终答案前模型必须在特定的思考阶段输出一系列 (标签边界框) 对。这些对直接代表了模型在图像中定位到的视觉实体构成了可验证、可追踪的中间视觉状态。结构化视觉推理奖励这是Artemis的灵魂。它设计了一套精细的奖励机制不仅鼓励模型找出最终答案的关键对象也奖励其识别出相关的上下文对象。这就像解题时不仅要求答案正确还要求列出关键的已知条件和推导步骤。统一的结果奖励包括格式奖励确保输出结构规范和答案奖励基于预测框与真值框的重叠度及标签一致性。高效的训练算法采用群组相对策略优化Group Relative Policy Optimization, GRPO 算法高效地优化整个感知策略。三、强大的训练基础Artemis-RFT数据集为了训练Artemis团队构建了Artemis-RFT数据集。该数据集基于MS-COCO构建包含约7.7万个实例统一了视觉定位Visual Grounding和目标检测Object Detection 两种任务格式。模型被训练在给出最终答案绿色框之前先输出中间推理步骤紫色框来标识相关对象从而学会结构化的视觉推理流程。Artemis-RFT数据示例。该数据集包含两种任务类型视觉定位和对象检测统一的Artemis感知策略学习框架在两者上联合训练。紫色框表示推理对象绿色框表示答案。如上图所示Artemis 要求模型在给出最终答案绿色框之前先通过推理紫色框识别出场景中的相关对象。这种训练方式让模型学会了“先看后答”。四、卓越的性能表现全面领先泛化惊人Artemis基于Qwen2.5-VL-3B模型构建在多个基准测试中取得了突破性成果视觉定位与检测任务在RefCOCO//g系列基准测试中Artemis在所有指标上均达到领先水平尤其在要求极高的IoU0.95指标上优势显著证明了其边界框预测的精准度。在COCO目标检测任务上其mAP达到31.0远超基座模型的15.4。惊艳的零样本泛化能力视觉计数在从未接受过计数任务训练的情况下Artemis在Pixmo-Count数据集上的零样本准确率高达81.4甚至超过了专门为计数设计的模型。它通过结构化地“列举”出图像中的目标对象来完成计数模仿了人类的点数行为。几何图形感知Artemis能够将其在自然图像中学到的结构化感知能力稳健地迁移到数学几何图形领域。在MATHGLANCE基准测试涵盖平面几何、立体几何、图表题中它同样表现出色实现了从真实场景到抽象图示的跨域泛化。综合多模态能力在MMBench、MMVet等主流多模态理解基准测试中Artemis保持了竞争优势表明其增强的感知能力有益于整体的多模态推理。五、消融分析验证结构化推理的核心价值研究团队通过系统的消融实验证实无推理域内任务尚可但域外泛化能力极差。纯语言推理会干扰感知过程导致性能下降尤其在计数等任务上。结构化视觉推理是性能全面提升和获得强大零样本泛化能力的关键。可视化展示Artemis 通过紫色的推理框精准地定位了场景中的关键要素从而给出了正确的红色答案框。相比之下其他模型要么定位错误要么完全偏离目标。在计数任务中Artemis 展现了类似人类的“点数”行为通过逐个标记目标紫色框来得出正确的总数而基座模型 Qwen2.5-VL 则出现了严重的幻觉标记了大量重复或错误的框。六、技术贡献与产业影响Artemis的工作首次系统性地证明通过单一、统一的结构化视觉推理训练可以使MLLM获得跨任务、跨领域的强大感知泛化能力。这项研究为MLLM的感知能力与空间推理能力的对齐指明了新方向。结论Artemis的出现标志着MLLM感知研究的一个重要转折点它告诉我们对于视觉任务“如何思考”与“思考什么”同样重要甚至更为关键。将推理过程空间化、结构化、可验证化是解锁MLLM可靠感知与推理能力的关键。这项工作为构建下一代真正理解物理世界、能进行复杂空间交互的智能体奠定了坚实的基础。