cv usk(@cv_usk):TL;DR 視覚生成そのものを推論の媒体として扱う「ネイティブ視覚推論」を、大規模データと検証可能な報酬で訓練・評価できるスイートが登場しました。VLM審判の評価は同一動画で最大92.8%もスコアが揺れることが示されています。タイトル: VBVR-Pro: A Scalable and Verifiable Suite for Native Visual Reasoning URL: https://t.co/oMje0fZVLI ポイント 📊 300タスク・125万訓練インスタンス・約347万画像/130万動画の大規模データセット 🎯 HSV色分割やOCRなど古典的CVで属性抽出する決定論的スコアラー、人間一致度0.60以上でGPT-5.5やGemini-3.1-Proを上回る 🌀 予測ノイズと新規ノイズの係数和を保存するCoefficients-Preserving Sampling（CPS）でRL探索を安定化 🚀 外部ベンチマークV-ReasonBenchで10.21→38.22（+28.01pt）と大幅な転移性能を確認 🔬 反事実診断で入力画像削除時に-90%とスコアが激減、視覚軌跡が言語より推論の本質と判明 ✅ 検証可能な報酬によるRLがVLM報酬RLよりインドメインで+7.9%改善視覚推論の「言語頼み」を脱却し、視覚そのものを訓練・検証可能にする基盤という点が印象的です。 #視覚推論 #マルチモーダルAI

2026.08.30 01:15

TL;DR 視覚生成そのものを推論の媒体として扱う「ネイティブ視覚推論」を、大規模データと検証可能な報酬で訓練・評価できるスイートが登場しました。VLM審判の評価は同一動画で最大92.8%もスコアが揺れることが示されています。タイトル: VBVR-Pro: A Scalable and Verifiable Suite for Native Visual Reasoning URL: ポイント 📊 300タスク・125万訓練インスタンス・約347万画像/130万動画の大規模データセット 🎯 HSV色分割やOCRなど古典的CVで属性抽出する決定論的スコアラー、人間一致度0.60以上でGPT-5.5やGemini-3.1-Proを上回る 🌀 予測ノイズと新規ノイズの係数和を保存するCoefficients-Preserving Sampling（CPS）でRL探索を安定化 🚀 外部ベンチマークV-ReasonBenchで10.21→38.22（+28.01pt）と大幅な転移性能を確認 🔬 反事実診断で入力画像削除時に-90%とスコアが激減、視覚軌跡が言語より推論の本質と判明 ✅ 検証可能な報酬によるRLがVLM報酬RLよりインドメインで+7.9%改善視覚推論の「言語頼み」を脱却し、視覚そのものを訓練・検証可能にする基盤という点が印象的です。 #視覚推論# #マルチモーダルAI#