KAIST等机构提出LARC连续潜空间推理
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KAIST等机构提出LARC连续潜空间推理
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AI 综述
KAIST、POSTECH等机构提出并实验验证连续潜空间推理方法LARC，用于解决统一多模态模型在离散token推理与连续空间图像生成之间的模态错配，使测试时扩展能够作用于图像生成。LARC采用课程式监督微调与信息增益强化学习两阶段训练，后者无需真值监督即可推动模型自我优化；在GenEval上取得当时最佳结果，较BAGEL高7个百分点，并超过基于token的并行和串行生成方法。
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最新进展11月2日 16:17
KAIST 等机构提出 LARC：连续潜空间推理实现统一多模态模型测试时扩展报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- AGI HuntKAIST 等机构提出 LARC：连续潜空间推理实现统一多模态模型测试时扩展
KAIST/POSTECH 等机构提出 LARC，通过连续隐状态推理解决统一多模态模型的模态错配，支持图像生成的测试时扩展。训练分为课程式 SFT 与信息增益 RL 两阶段，后者可在无真值监督下推动模型自我进化。LARC 在 GenEval 上取得 SOTA，较 BAGEL 高 7 个百分点，并在并行与串行策略下均超过基于 token 的生成。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。