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MJev-Spatial 空间推理论文发布
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AI 综述
MJev-Spatial 论文发布，把三类空间推理任务统一为单次前向分类，免去自回归解码生成答案 token。模型基于 Qwen3.5-4B、用 1230 万问答对训练，作者称在 8 个对比模型中整体得分 65.64%、12 项基准中拿下 7 项第一，推理速度达自回归基线的 5.6 倍。
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最新进展10月15日 04:00
MJev-Spatial 基于 Qwen3.5-4B 把空间推理统一为分类任务，推理速度达自回归基线 5.6 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- HF Daily Papers精选MJev-Spatial 基于 Qwen3.5-4B 把空间推理统一为分类任务，推理速度达自回归基线 5.6 倍
MJev-Spatial 把三类空间推理任务统一为单次前向分类，免去自回归解码生成的答案 token。它基于 Qwen3.5-4B、用 1230 万问答对训练，整体得分 65.64%，在 12 项基准中拿下 7 项第一，推理速度达自回归基线的 5.6 倍。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。