arXiv cs.AI@Ziyu Guo, Rain Liu, Xinyan Chen, Pheng-Ann Heng精选58ATLAS 提出了一种新框架,用一个离散的“功能标记”(functional token)同时作为代理操作和潜在视觉推理单元,避免了传统方法中生成中间视觉内容的高计算成本。该标记无需视觉监督,保持标准词汇表格式,可通过下一个词预测生成,兼容标准 SFT 和 RL 训练。针对强化学习中功能标记稀疏的问题,引入 Latent-Anchored GRPO 稳定训练。实验表明 ATLAS 在挑战性基准上表现优异且可解释性强。这项工作为视觉推理研究提供了新范式。论文视觉推理功能标记强化学习ATLAS多模态推荐理由:ATLAS 用单个词解决视觉推理中计算开销和泛化难题,做多模态或视觉推理的开发者可以直接参考其设计思路,值得关注。