解密小米MiMo-VL：7B小模型如何实现多模态SOTA性能
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内容提要
小米发布了MiMo-VL-7B视觉语言模型技术报告，展示其在多模态任务中的优异表现，尤其是在复杂推理和GUI交互方面。该模型采用三模块架构，经过四阶段预训练，并结合混合强化学习，显著提升了推理深度和用户体验。开源生态包括完整权重和评测框架，为开源社区树立了新标杆。
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关键要点
- 小米发布了MiMo-VL-7B视觉语言模型技术报告，展示其在多模态任务中的优异表现。
- 模型采用三模块架构，包括视觉编码器、跨模态投影层和语言模型。
- 经过四阶段预训练，注入合成推理数据，显著提升推理深度。
- 混合强化学习结合可验证奖励和人类偏好奖励，优化模型性能。
- 在基础视觉理解和复杂推理任务中，MiMo-VL-7B超越了多个开源模型。
- 推理数据前置和多任务RL冲突是模型训练中的关键挑战。
- 开源生态包括完整的模型权重、评测框架和工业级数据集。
- MiMo-VL-7B在复杂多模态任务上展现出巨大潜力，为开源社区树立了新标杆。
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