IT之家 1 月 15 日消息，科技媒體 Appleinsider 今天（1 月 15 日）發(fā)布博文，報(bào)道稱蘋果發(fā)表重磅研究論文，詳細(xì)介紹名為 DeepMMSearch-R1 的 AI 模型，重點(diǎn)優(yōu)化 AI 在復(fù)雜視覺場景下的搜索邏輯，用“裁剪”治愈 AI 幻覺論文。
針對(duì)現(xiàn)有 AI 模型在處理復(fù)雜視覺信息時(shí)常出現(xiàn)的“答非所問”或“漏看”問題，蘋果推出了 DeepMMSearch-R1 模型論文。傳統(tǒng)模型在面對(duì)“圖中左上角那只鳥的最高時(shí)速是多少”這類復(fù)合問題時(shí)，往往因無法聚焦局部細(xì)節(jié)而給出錯(cuò)誤的平均數(shù)據(jù)。
DeepMMSearch-R1 引入了獨(dú)特的“視覺定位工具（Grounding Tool）”，能夠主動(dòng)裁剪圖片以剔除干擾信息，先精準(zhǔn)識(shí)別微小目標(biāo)，再進(jìn)行針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)搜索驗(yàn)證，從而確保答案的事實(shí)準(zhǔn)確性論文。
為確保模型僅在必要時(shí)才啟用裁剪功能以節(jié)省算力，研究人員采用了“監(jiān)督微調(diào)（SFT）+ 在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）”的組合訓(xùn)練法論文。SFT 負(fù)責(zé)教會(huì)模型“不亂剪”，而 RL 則提升了工具調(diào)用的效率。
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測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，該模型在處理需精準(zhǔn)圖文對(duì)應(yīng)的問題上，表現(xiàn)顯著優(yōu)于目前的 RAG（檢索增強(qiáng)生成）工作流及基于提示詞的搜索智能體，成功解決了 AI 在常識(shí)性事實(shí)檢索中的“偷懶”現(xiàn)象論文。
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