Step-R1-V-Mini
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Step R1 V Mini
紹介 :
Step-R1-V-Miniは、ステップ星辰が発表した新しいマルチモーダル推論モデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストを出力します。優れた指示遵守能力と汎用性を備えています。本モデルは、マルチモーダル協調シナリオにおける推論性能を技術的に最適化しており、マルチモーダル統合強化学習とマルチモーダル合成データの活用をトレーニング方法として採用することで、画像空間における複雑なリンク処理能力を効果的に向上させています。Step-R1-V-Miniは複数の公開ランキングで素晴らしい成績を収めており、特にMathVision視覚推論ランキングでは国内1位にランクインし、視覚推論、数学的論理、コードなどにおける優れた性能を示しています。本モデルはステップAIウェブエンドで正式に公開され、ステップ星辰オープン?プラットフォームでAPIインターフェースを提供し、開発者や研究者が体験および使用できるようにしています。
ターゲットユーザー :
本製品は、画像認識、場所判定、レシピ生成など、マルチモーダル推論を必要とする開発者、研究者、企業向けです。複雑なマルチモーダルデータを効率的に処理し、作業効率と精度を向上させ、関連分野の技術革新と発展を促進します。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: CN(82.85%)
ウェブサイト閲覧数 : 37.0K
使用シナリオ
ユーザーが撮影したウェンブリースタジアムの写真を入力すると、Step-R1-V-Miniは画像内の要素を迅速に認識して場所を推論し、ウェンブリースタジアムであることを正確に推定し、対戦チームの可能性も示します。
料理の写真を入力すると、Step-R1-V-Miniは料理とタレを正確に認識し、「新鮮なエビ300g、白いネギ2本」など、具体的な分量を詳細に表示します。
形状、色、位置が異なる物体が配置された画像を入力すると、Step-R1-V-Miniは個別に認識し、物体の色、形状、位置に基づいて推論計算を行い、最終的に残りの物体の数を算出します。
製品特徴
画像とテキストの入出力に対応し、高精度な画像認識と複雑な推論タスクを実行できます。
マルチモーダル統合強化学習を採用し、PPO強化学習戦略に基づき、画像空間に検証可能な報酬を導入することで、画像空間の推論リンクが複雑で、関連性と因果関係の推論エラーが発生しやすい問題を効果的に解決します。
マルチモーダル合成データを十分に活用し、環境からのフィードバックに基づいた多数のマルチモーダルデータ合成リンクを設計することで、PPOベースの強化学習トレーニングを通じて、モデルのテキストと視覚の推論能力を同時に向上させます。
複数の公開ランキングで素晴らしい成績を収めており、特にMathVision視覚推論ランキングでは国内1位にランクインし、視覚推論、数学的論理、コードなどにおける優れた性能を示しています。
ステップAIウェブエンドで正式に公開され、ステップ星辰オープン?プラットフォームでAPIインターフェースを提供し、開発者や研究者が簡単に体験および使用できます。
優れた指示遵守能力と汎用性を備えており、様々なマルチモーダル推論シナリオに対応できます。
精度の高い画像認識と推論により、ユーザーに正確な場所、レシピ、物体の数などの情報を提供できます。
マルチモーダル推論分野に新たな希望と可能性をもたらすべく、継続的な探求と最適化を行っています。
使用チュートリアル
ステップAIウェブエンドまたはステップ星辰オープン?プラットフォームにアクセスする
プラットフォームに登録してログインし、APIインターフェースの権限を取得する。
ニーズに合わせて適切なAPIインターフェースを選択し、ドキュメントの説明に従って呼び出す。
推論に必要な画像データをインプットとして、APIインターフェースにリクエストを送信する。
APIから返された推論結果を受け取り処理し、結果に基づいて以降の操作を行う。
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