SeekWorld：一张图片知道你在哪？o3-like 7B模型超越一流开闭源模型！

主要观点总结

本文主要介绍了多模态大语言模型（MLLMs）在视觉推理方面的缺陷及改进方法。针对这些问题，提出了一种新任务——地理定位推理（Geolocation Reasoning），并构建了一个专门的数据集SeekWorld。文章介绍了数据集的特点和模型训练方式，包括Cold-Start SFT和RL训练等。同时，文章还介绍了模型评估的方式和如何贡献到SeekWorld测试集的方法。

关键观点总结

关键观点1: 多模态大语言模型（MLLMs）在视觉推理时存在纯文本形式的缺陷。

目前的多模态大语言模型在进行视觉推理时，无法借助图像进行动态操作，只能以纯文本的形式进行推理，这限制了模型的感知能力和推理效果。

关键观点2: 提出了地理定位推理（Geolocation Reasoning）任务。

为了解决这一缺陷，提出了一种新任务——地理定位推理。这个任务要求模型在感知视觉信息的同时，对视觉语义中的高级逻辑关系进行推理，最终实现位置的确定。

关键观点3: 构建了用于地理定位的数据集SeekWorld。

为了进行地理定位推理任务，专门构建了一个基于规则的强化学习数据集SeekWorld。该数据集包含两个训练集和两个测试集，用于模型的训练和评估。

关键观点4: 介绍了模型的训练方式和评估方式。

文章介绍了模型的训练方式，包括Cold-Start SFT和RL训练等。同时，也介绍了模型评估的方式，包括不同感知与推理benchmark的效果评估。

关键观点5: 提供了对SeekWorld数据集的贡献方式。

文章最后介绍了如何贡献到SeekWorld测试集的方法，包括拍摄具有地理线索的照片并发送到指定邮箱等。

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