Agent推理快10倍是怎么做到的?苹果×CMU:把「生成」改成「做选择题」
Agent推理快10倍是怎么做到的?苹果×CMU:把「生成」改成「做选择题」苹果与卡内基梅隆大学团队提出SSR(Selection-based Structured Reasoning),让多模态搜索Agent从预定义选项中选择推理,在7个benchmark上将每轮推理延迟降低超90%,同时保持相当的任务成功率。
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苹果与卡内基梅隆大学团队提出SSR(Selection-based Structured Reasoning),让多模态搜索Agent从预定义选项中选择推理,在7个benchmark上将每轮推理延迟降低超90%,同时保持相当的任务成功率。
本文是北京大学彭宇新教授团队联合福州大学柯逍教授团队在细粒度多模态动作质量评价领域的最新研究成果,相关论文已被 ICML 2026 接收为 Spotlight,并已开源。真实世界中的多模态数据往往并不完整。在动作质量评价任务中,视频、光流、音频等模态能够从不同角度描述动作执行过程,但在实际采集时,传感器故障、环境噪声、隐私限制等因素都会导致模态缺失。
本文第一作者为刘禹宏,上海交通大学人工智能专业本科四年级学生,相关研究工作于上海人工智能实验室科研实习期间完成。通讯作者为王佳琦、臧宇航,在该研究工作完成期间,均担任上海人工智能实验室研究员。
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