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本文介绍了视觉具象化推理,一种使视觉语言模型能够将自然语言推理与使用点或框的明确视觉证据基础相结合的方法。一个可扩展的合成流水线和基础感知的强化学习提高了推理准确性,使得一个4B模型在空间和计数基准上能够匹配甚至超越一个27B模型。