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南洋理工大学与中科大等提出视觉思维链NV-CoT
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AI 综述
2026年10月29日，南洋理工大学与中国科学技术大学等机构提出 NV-CoT 技术。该方法通过直接预测连续数值坐标，将视觉思维链中的区域选择转化为连续动作，旨在提升多模态大模型的定位精度。在训练与优化方面，NV-CoT 以回归损失支持监督微调，并借助 Laplace 策略接入 GRPO 强化学习。测试结果显示，在 Vis-CoT-363K 验证集上，该方法将定位 IoU 从 47.3 提升至 59.5。
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最新进展10月29日 11:45
南洋理工与中科大等提出NV-CoT，通过连续坐标预测将定位IoU提升至59.5。报道时间线
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10月29日
- AITNT · AI头条NV-CoT 用连续坐标重构视觉思维链，让大模型精准看图
南洋理工大学与中国科学技术大学等机构提出 NV-CoT，通过直接预测连续数值坐标将视觉思维链中的区域选择转化为连续动作，以提升多模态大模型定位精度。该方法以回归损失支持监督微调，并借助 Laplace 策略接入 GRPO 强化学习，在 Vis-CoT-363K 验证集上将定位 IoU 从 47.3 提升至 59.5。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。