liangchen5518(@ClementDelangue)：@liangchen5518很兴奋地介绍R1-V！我们使用强化学习和可验证奖励来激励VLMs学习通用计数能力。2B模型只需100次训练步骤就超越了72B模型，成本不到3美元。该项目将完全开源，敬请关注！
齐思GPT
2025-02-04 00:00:00
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克莱门特·德朗格（Clement Delangue），Hugging Face的联合创始人兼首席执行官，转发了一篇介绍R1-V的帖子，这是一个旨在通过采用具有可验证奖励的强化学习来增强虚拟语言模型（VLMs）的计数能力的新系统。这种方法代表了VLMs发展的重要一步，因为它专注于提高一项对于更复杂的语言理解和交互至关重要的特定认知技能。对于那些对人工智能和自然语言处理的进展感兴趣的人来说，这篇内容可能为训练更具能力和多功能语言模型的前沿技术提供宝贵的见解。
克莱门特·德朗格（Clement Delangue），Hugging Face的联合创始人兼首席执行官，转发了一篇介绍R1-V的帖子，这是一个旨在通过采用具有可验证奖励的强化学习来增强虚拟语言模型（VLMs）的计数能力的新系统。这种方法代表了VLMs发展的重要一步，因为它专注于提高一项对于更复杂的语言理解和交互至关重要的特定认知技能。对于那些对人工智能和自然语言处理的进展感兴趣的人来说，这篇内容可能为训练更具能力和多功能语言模型的前沿技术提供宝贵的见解。- 引入了R1-V
- 使用可验证奖励的RL来激励VLM学习通用计数能力
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