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亚马逊提出 ReaLVR 改进潜在视觉推理并扩展至 235B
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AI 综述
2026 年 10 月 1 日，亚马逊提出 ReaLVR 方法，针对潜在视觉推理（LVR）中的「潜在证据-信用缺口」：latent token 对图像扰动仅产生微弱响应，说明视觉证据未被充分利用。该方法的做法是把视觉证据监督引入模型自由生成的 latent 轨迹。据报道，ReaLVR 跨三个模型家族均超越 LVR 基线，其中 Qwen2.5-VL-7B 在五个任务上平均达到 63.7%，并首次将潜在视觉推理扩展到 235B 的前沿规模。目前仅有这一篇报道，尚未见后续进展或其他来源的独立验证。
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最新进展10月1日 23:17
亚马逊 ReaLVR 首次将潜在视觉推理扩至 235B，7B 模型五任务平均 63.7%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- AGI Hunt亚马逊 ReaLVR 揭示潜在视觉推理盲区，首次扩展到 235B 模型
亚马逊提出 ReaLVR，针对潜在视觉推理（LVR）中 latent token 对图像扰动仅微弱响应的「潜在证据-信用缺口」，把视觉证据监督引入模型自由生成的 latent 轨迹。该方法跨三个模型家族超越 LVR 基线，Qwen2.5-VL-7B 五任务平均达 63.7%，并首次将潜在视觉推理扩展至 235B 前沿规模。
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