昆仑万维开源 Skywork R1V:开源多模态推理核弹!视觉链式分析超越人类专家

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 🥦


🔍 「放射科医生颤抖!这个AI看片比主任多推演3步逻辑链」

大家好,我是蚝油菜花。你是否也遭遇过这些烧脑时刻:

  • 👉 CT片子看了三小时,病灶藏得比《三体》质子还深
  • 👉 学生交来的数学题手稿,符号扭曲得像量子波动
  • 👉 艺术品拍卖会前,死活参不透画作隐藏的时空密码...

昆仑万维开源的 Skywork R1V ,正在用「视觉推理链」重构认知边界!这个在MATH-500测试中碾压人类94分的AI,藏着三大杀手锏:

  • 跨模态思维瀑布 :把图像信息拆解成127步逻辑链
  • 医学影像透视眼 :从X光片推理出3层并发症风险
  • 动态复杂度适配 :自动调节推理深度节省70%算力

最震撼的是某三甲医院实测------用它对早期肺癌的研判准确率超副主任医师团队!

🚀 快速阅读

Skywork R1V 是一款开源的多模态思维链推理模型,具备强大的视觉链式推理能力。

  1. 核心功能:支持视觉链式推理、数学与科学问题求解、跨模态理解及复杂视觉任务处理。
  2. 技术原理:基于视觉投影器、多模态混合式训练和自适应长度思维链蒸馏,实现高效的视觉推理。

Skywork R1V 是什么

Skywork R1V 是昆仑万维开源的首款工业界多模态思维链推理模型,具备强大的视觉链式推理能力。它能够对视觉输入(如图像或视频)进行多步逻辑推理,逐步分析推导出复杂问题的答案。模型在多个权威基准测试中表现出色,如在 MATH-500 和 AIME 测试中分别取得 94.0 和 72.0 的高分,显著领先于其他主流模型。

Skywork R1V 的开源推动了多模态推理模型的发展,助力学术研究与产业应用探索。它不仅能够处理复杂的视觉任务,如医学影像诊断推理、艺术作品分析等,还能将视觉信息与文本信息深度融合,实现更丰富的语义理解。

Skywork R1V 的主要功能

  • 视觉链式推理:对视觉输入(如图像或视频)进行多步逻辑推理,逐步分析推导出复杂问题的答案。
  • 数学与科学问题求解:识别和解析图像中的数学问题或科学现象,结合推理能力给出逐步解答。
  • 跨模态理解:将视觉信息与文本信息深度融合,实现更丰富的语义理解。
  • 复杂视觉任务处理:处理复杂的视觉任务,如医学影像诊断推理、艺术作品分析等。

Skywork R1V 的技术原理

  • 文本推理能力的多模态迁移:基于视觉投影器(Visual Projector),将文本推理能力高效迁移到视觉任务中,无需重新训练语言模型和视觉编码器。
  • 多模态混合式训练(Iterative SFT + GRPO):结合迭代监督微调(Iterative SFT)和群组相对策略优化(GRPO)强化学习,分阶段对齐视觉与文本表征。
  • 自适应长度思维链蒸馏:引入基于视觉-文本复杂度的自适应推理链长度控制机制,动态优化模型推理过程。
  • 三阶段训练方法:通过初始对齐、推理能力迁移和精准对齐三个阶段,逐步提升模型的多模态推理能力。

如何运行 Skywork R1V

1. 克隆仓库

shell 复制代码
git clone https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V.git
cd skywork-r1v/inference

2. 设置环境

shell 复制代码
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation

3. 运行推理脚本

shell 复制代码
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" python inference_with_transformers.py \
    --model_path path \
    --image_paths image1_path \
    --question "your question"

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关推荐
锅挤2 分钟前
深度学习3(向量化编程+ python中实现逻辑回归)
人工智能·深度学习
MARS_AI_4 小时前
云蝠智能 Voice Agent 落地展会邀约场景:重构会展行业的智能交互范式
人工智能·自然语言处理·重构·交互·语音识别·信息与通信
weixin_422456444 小时前
第N7周:调用Gensim库训练Word2Vec模型
人工智能·机器学习·word2vec
HuggingFace8 小时前
Hugging Face 开源机器人 Reachy Mini 开启预定
人工智能
企企通采购云平台8 小时前
「天元宠物」×企企通,加速数智化升级,“链”接萌宠消费新蓝海
大数据·人工智能·宠物
超级小忍8 小时前
Spring AI ETL Pipeline使用指南
人工智能·spring
张较瘦_9 小时前
[论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法
论文阅读·人工智能
巴伦是只猫9 小时前
【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
人工智能·笔记·机器学习
NocoBase10 小时前
NocoBase v1.8.0 正式版发布
低代码·开源·资讯
好心的小明10 小时前
【王树森推荐系统】召回11:地理位置召回、作者召回、缓存召回
人工智能·缓存·推荐系统·推荐算法