LoopVL 用 1B 参数循环复用 32 层，5/8 基准胜 4B 模型
jiqizhixin · x · 2026-10-29
人大、百度、上海交大、清华等团队推出 LoopVL：与其堆大参数，不如让同样的参数“再看一遍”。
- 瓶颈：简单重复模块只在模型对图像的理解真正发生变化时才有用；固定不变的视觉特征会导致每一遍都漏掉同样的证据。
- 机制：LoopVL 通过两层嵌套循环反复更新共享的视觉-语言状态，约 1B 的语言骨干把 32 个独特 Transformer 层复用为 128 次层调用，让视觉注意力随内部推理推进而转移（架构图见配图）。
- 结果：在共享 0.14T 训练 token 预算下，LoopVL 在 8 个受控基准中的 5 个上同时击败约 4B 的深版和宽版基线：RealWorldQA 达 70.98（对比 66.54/66.01），MathVision 达 38.49（对比 35.xx）。
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