Ученые из Google и Кэмбриджа предложили вид модели, которая мыслит образами, а не текстом
Человек часто мыслит образами / картинками / схемами. Особенно, когда речь идет о каких-нибудь математических задачах или алгоритмах. Модельки пока так не умеют, у них весь ризонинг в тексте.
Но попытки научить LM чему-то похожему есть: вот сегодня как раз вышла статья под названием "Visual Planning: Let’s Think Only with Images". В ней исследователи научили модель проходить лабиринты, рассуждая при этом только картинками. Вот как это было:
1. Сначала модели показывали много-много картинок лабиринтов и учили ее предсказывать какой-нибудь любой возможный следующий шаг. Ну, например, подаем картинку агента, который стоит в клетке B. По этой картинке модель должна сгенерировать следующую, где агент стоит на любой из доступных соседних клеток.
2. Затем учили предсказывать уже не рандомный, а правильный следующий шаг. Здесь у нас уже RL (на предыдущем шаге был обычный файнтюнинг). За правильное действие выдаем награду +1, за неправильное 0, за недопустимое -5.
Модель проходит по нескольку картинок за эпизод, собирает награды и многократко обновляет свою политику. В итоге получаем ризонер, который умеет проходить лабиринты, рассуждая без текста.
Самое интересное: на всех тестах VP обходит даже продвинутый Gemini 2.5 Pro think, и не на пару процентов, а в полтора-два раза.
Вот бы с какой-нибудь сложной геометрией такое потестили
huggingface.co/papers/2505.11409
Человек часто мыслит образами / картинками / схемами. Особенно, когда речь идет о каких-нибудь математических задачах или алгоритмах. Модельки пока так не умеют, у них весь ризонинг в тексте.
Но попытки научить LM чему-то похожему есть: вот сегодня как раз вышла статья под названием "Visual Planning: Let’s Think Only with Images". В ней исследователи научили модель проходить лабиринты, рассуждая при этом только картинками. Вот как это было:
1. Сначала модели показывали много-много картинок лабиринтов и учили ее предсказывать какой-нибудь любой возможный следующий шаг. Ну, например, подаем картинку агента, который стоит в клетке B. По этой картинке модель должна сгенерировать следующую, где агент стоит на любой из доступных соседних клеток.
2. Затем учили предсказывать уже не рандомный, а правильный следующий шаг. Здесь у нас уже RL (на предыдущем шаге был обычный файнтюнинг). За правильное действие выдаем награду +1, за неправильное 0, за недопустимое -5.
Модель проходит по нескольку картинок за эпизод, собирает награды и многократко обновляет свою политику. В итоге получаем ризонер, который умеет проходить лабиринты, рассуждая без текста.
Самое интересное: на всех тестах VP обходит даже продвинутый Gemini 2.5 Pro think, и не на пару процентов, а в полтора-два раза.
Вот бы с какой-нибудь сложной геометрией такое потестили
huggingface.co/papers/2505.11409
group-telegram.com/data_secrets/6931
Create:
Last Update:
Last Update:
Ученые из Google и Кэмбриджа предложили вид модели, которая мыслит образами, а не текстом
Человек часто мыслит образами / картинками / схемами. Особенно, когда речь идет о каких-нибудь математических задачах или алгоритмах. Модельки пока так не умеют, у них весь ризонинг в тексте.
Но попытки научить LM чему-то похожему есть: вот сегодня как раз вышла статья под названием "Visual Planning: Let’s Think Only with Images". В ней исследователи научили модель проходить лабиринты, рассуждая при этом только картинками. Вот как это было:
1. Сначала модели показывали много-много картинок лабиринтов и учили ее предсказывать какой-нибудь любой возможный следующий шаг. Ну, например, подаем картинку агента, который стоит в клетке B. По этой картинке модель должна сгенерировать следующую, где агент стоит на любой из доступных соседних клеток.
2. Затем учили предсказывать уже не рандомный, а правильный следующий шаг. Здесь у нас уже RL (на предыдущем шаге был обычный файнтюнинг). За правильное действие выдаем награду +1, за неправильное 0, за недопустимое -5.
Модель проходит по нескольку картинок за эпизод, собирает награды и многократко обновляет свою политику. В итоге получаем ризонер, который умеет проходить лабиринты, рассуждая без текста.
Самое интересное: на всех тестах VP обходит даже продвинутый Gemini 2.5 Pro think, и не на пару процентов, а в полтора-два раза.
Вот бы с какой-нибудь сложной геометрией такое потестили
huggingface.co/papers/2505.11409
Человек часто мыслит образами / картинками / схемами. Особенно, когда речь идет о каких-нибудь математических задачах или алгоритмах. Модельки пока так не умеют, у них весь ризонинг в тексте.
Но попытки научить LM чему-то похожему есть: вот сегодня как раз вышла статья под названием "Visual Planning: Let’s Think Only with Images". В ней исследователи научили модель проходить лабиринты, рассуждая при этом только картинками. Вот как это было:
1. Сначала модели показывали много-много картинок лабиринтов и учили ее предсказывать какой-нибудь любой возможный следующий шаг. Ну, например, подаем картинку агента, который стоит в клетке B. По этой картинке модель должна сгенерировать следующую, где агент стоит на любой из доступных соседних клеток.
2. Затем учили предсказывать уже не рандомный, а правильный следующий шаг. Здесь у нас уже RL (на предыдущем шаге был обычный файнтюнинг). За правильное действие выдаем награду +1, за неправильное 0, за недопустимое -5.
Модель проходит по нескольку картинок за эпизод, собирает награды и многократко обновляет свою политику. В итоге получаем ризонер, который умеет проходить лабиринты, рассуждая без текста.
Самое интересное: на всех тестах VP обходит даже продвинутый Gemini 2.5 Pro think, и не на пару процентов, а в полтора-два раза.
Вот бы с какой-нибудь сложной геометрией такое потестили
huggingface.co/papers/2505.11409
BY Data Secrets
Share with your friend now:
group-telegram.com/data_secrets/6931