← к ленте

MJev-Spatial: decision-модель для пространственных вопросов

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 нед

MJev-Spatial на базе Qwen3.5-4B выбирает ответ из набора кандидатов, лидирует на 7 из 12 бенчмарков и работает в 5,6 раза быстрее базовой модели.

MJev-Spatial Мультимодальная decision-модель для пространственных вопросов. Превращает вопрос в выбор из конечного набора кандидатов и отвечает классификацией — без генерации токенов ответа. • База — Qwen3.5-4B, переиспользуются ее же Q/K-проекции для оценки кандидатов • Лучший средний результат на 7 из 12 бенчмарков • В 5.6 раза быстрее базовой модели github.com/Fr0zenCrane/MJev-Spatial ——— Jev 1.14 от TypeSafe - с мультимодальностью • Картинки: мультимодальность включается заголовком TypeSafe-Danger-Zone-Images: true • Новый тип box: возвращает один bounding box • Длинный контекст: TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true. На мультимодальности все модели, включая Jev, работают хуже, чем на чистом тексте hf.co/mindlab-research/MJev-Spatial-4B github.com/Fr0zenCrane/MJev-Spatial #rlcd #decision #vlm MAX
MJev-Spatial: decision-модель для пространственных вопросов

Кратко (AI)

MJev-Spatial — мультимодальная decision-модель на базе Qwen3.5-4B, которая отвечает на пространственные вопросы, выбирая из конечного набора кандидатов. В посте также сообщается о Jev 1.14 от TypeSafe с поддержкой изображений, bounding box и длинного контекста; на мультимодальных задачах модели работают хуже, чем на чистом тексте.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖