V-GIFT 用自监督任务提升视觉推理能力
srchvrs · x · 2026-08-26
论文 V-GIFT 提出了一种简单轻量的方法，通过在视觉指令调优中混入少量基于自监督学习（SSL）的任务（如旋转预测、颜色匹配等），迫使模型依赖视觉证据而非语言先验来解决问题。该方法无需修改架构或增加训练阶段，仅需在训练数据中加入 3-10% 的视觉锚定指令，即可在多个基准测试中显著提升多模态模型的视觉推理能力。
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