MME MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架，涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域，包含1,130个问题，每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标，全面衡量模型推理能力，并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足，为模型优化和研究提供重要参考。 AI项目与工具 2025年06月12日 36 点赞 0 评论 663 浏览
VRAG VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，旨在提升视觉语言模型在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。通过定义视觉感知动作空间，实现从粗粒度到细粒度的信息获取，并结合强化学习和综合奖励机制优化模型性能。该框架支持多轮交互推理，具备良好的可扩展性，适用于智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等多种场景。 AI项目与工具 2025年06月11日 84 点赞 0 评论 668 浏览
APB APB是一种由清华大学等机构开发的分布式长上下文推理框架，通过稀疏注意力机制和序列并行推理提升大模型处理长文本的效率。采用更小的Anchor Block和Passing Block，结合查询感知的上下文压缩技术，减少计算开销并精准传递关键信息。在128K长度文本上，APB推理速度比Flash Attention快10倍，比Star Attention快1.6倍，适用于多种分布式环境和模型规模，广泛 AI项目与工具 2025年06月12日 64 点赞 0 评论 676 浏览
