HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu)
85

Nghiên cứu

SpatialCLI: Giúp mô hình ngôn ngữ thị giác học cách sử dụng công cụ không gian để nâng cao khả năng suy luận

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

SpatialCLI giới thiệu quy trình ba giai đoạn giúp mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) làm chủ các công cụ không gian, từ việc gọi chuyên gia đến tự nội hóa kỹ năng thông qua học tăng cường.

Bản dịch AI

Tác giả: Yang Zhou, Zixuan Huang, Sunzhu Li, Zhuo Yang, Chen Zhang, Shunian Chen, Caijun Yan, Jianyao Xu, Shunyu Liu, Weijie Fu, Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Yuxiang Cai

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)

Lịch sử gửi bài

Từ: Yang Zhou [xem email] [v1] Thứ Năm, 30 tháng 7 năm 2026 05:39:01 UTC (5.347 KB)

VLMThị giác máy tínhRobot thông minhHọc tăng cườngAI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu). Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.