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DeepSeek发布了多模态大模型及技术报告,提出创新的“基于视觉原语的思考”框架。该框架将点、边界框等视觉元素作为推理的基本单元,旨在解决多模态模型在空间参照任务中存在的“参照鸿沟”核心问题,使模型能将抽象认知锚定到图像的具体坐标上。尽管模型规模紧凑且图像标记预算较低,其在多项挑战性计数和空间推理基准测试上的性能,可与GPT-5.4等前沿模型相媲美。
推荐理由:DeepSeek 把视觉概念直接变成推理单元,绕开了语言描述空间的先天模糊,在空间推理上把自家紧凑模型拉到和 GPT-5.4 一个水平,做多模态应用的人值得细读。