LoopVL用循环复用32层挑战4B模型
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LoopVL用循环复用32层挑战4B模型
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AI 综述
中国人民大学、百度、上海交通大学、清华大学等团队推出视觉语言模型 LoopVL，用约 1B 参数的语言骨干配合两层嵌套循环，把 32 个独特的 Transformer 层重复调用为 128 次层调用，以同一批参数反复处理输入代替堆叠参数规模。 在共享 0.14T 训练 token 预算的对照条件下，LoopVL 在 8 个受控基准中的 5 个上同时超过约 4B 的深层和宽层基线模型，其中 RealWorldQA 得分 70.98，MathVision 得分 38.49。 该结果的适用范围限于上述共享 token 预算下的受控基准对比，报道未涉及更大规模模型或其他训练设置的表现。
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最新进展10月29日 06:48
LoopVL 用 1B 参数循环复用 32 层，5/8 基准胜 4B 模型报道时间线
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10月29日
- AGI HuntLoopVL 用 1B 参数循环复用 32 层，5/8 基准胜 4B 模型
人大、百度、上海交大、清华等团队推出 LoopVL，约 1B 语言骨干以两层嵌套循环将 32 个独特 Transformer 层复用为 128 次层调用。它在共享 0.14T 训练 token 预算下，于 8 个受控基准中的 5 个胜过约 4B 深版和宽版基线，RealWorldQA 达 70.98，MathVision 达 38.49。
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