K2

K² · Искусственный интеллект

ИИ научили писать код прямо посреди размышлений — и точность выросла на 6 пунктов

В работе представлен метод AIR, который наделяет мультимодальные большие языковые модели (MLLM) способностью к адаптивному чередующемуся рассуждению с использованием кода.

CH
XL

Cong Han, Xiaohan Lan, Haibo Qiu и др.

4 автора · cs.CV, cs.AI

Препринт arXivИскусственный интеллектиюнь 2026 г. · ~65 с чтения

Суть за 30 секунд

Попросите современный ИИ, который умеет работать и с текстом, и с картинками, посчитать что-то сложное — и он споткнётся.

  1. Подход использует расширенное обучение с подкреплением на задачах сложных численных вычислений, дополненных кодом.
  2. Авторы утверждают, что существующие подходы к использованию инструментов опираются на предопределённые эвристики для манипуляции визуальной информацией и не могут решать задачи численных вычислений из-за исключительного внимания к визуальным операциям.
  3. Предложенное решение состоит из трёх компонентов: двухэтапного конвейера холодного старта для построения данных, стратегий фильтрации данных для подбора датасета обучения с подкреплением и адаптивной стратегии вызова инструментов с использованием функции награды с групповыми ограничениями.
Performance improves by an average of 6.1 percentage points on evaluation benchmarks after RL training with the group-constrained reward functionAccuracy for interleaved reasoning samples increases by 9.9 percentage pointsOverall success rate of tool-use exceeds 95%