OpenAI o3的多轮视觉推理，有开源平替版了。 并且，与先前局限于1-2轮对话的视觉语言模型（VLM）不同，它在训练限制轮数只有6轮的情况下，测试阶段能将思考轮数扩展到 数十轮 。 不圆 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这个模型叫Mini-o3，它无需消耗大量训练周期资源，通过恰当的数据、初始化方法和强化学习微调，即可实现长周期视觉搜索能力。由字 节、香港大学团队联合开发。 跨越数十个步骤的深度推理 最近的多模态大模型虽然能通过"图像工具+强化学习"处理视觉问题，但现有开源方案存在很大的短板： 比如推理方式单调、交互轮次受限、遇到需要反复试错的复杂任务就束手无策。 而Mini-o3突破了上述局限——它能够进行 长达数十个步骤的深度多轮推理 ，在高难度视觉搜索任务中达到了当前最佳水平。 这得益于它的三个关键设计： 第一，研究团队构建了视觉探测数据集VisualProbe，包含数千个专为探索式推理设计的视觉搜索难题； 第二，开发了迭代式数据收集流程，让模型能学会深度优先搜索、试错探索、目标维持等多样化推理策略； 第三，提出超轮次掩码策略，在强化学习中避免对达到最大交互轮次的响应进行惩罚，从而平 ...