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LeRF：学习参考坐标系用于视角推理
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AI 综述
2026年9月30日，Hugging Face 发布 LeRF 方法，用于视觉语言模型的视角采择推理。该方法让模型在推理前显式确定提问所指的视角，必要时定位参考人或物体并预测其前、左、上方向，再用轻量工具在图像上画出坐标轴供模型作答。LeRF 通过监督微调学习坐标系预测与选择性工具调用，用强化学习学习基于自生成坐标系的推理，推理时无需外部感知模型或显式三维重建。报道称其在多个基准上提升了视角采择表现，包括想象视角问题。
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最新进展9月30日 00:50
Hugging Face 发布 LeRF，用学习参考坐标系提升视觉语言模型视角采择推理。报道时间线
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9月30日
- HF blogLeRF：学习参考坐标系以进行视角采择推理
Hugging Face 发布 LeRF，让视觉语言模型在推理前显式确定提问所指的视角，必要时定位参考人或物体并预测其前、左、上方向，再用轻量工具在图像上画出坐标轴供模型作答。该方法通过监督微调学习坐标系预测与选择性工具调用，用强化学习学习基于自生成坐标系的推理，推理时无需外部感知模型或显式三维重建，在多个基准上提升了视角采择表现，包括想象视角问题。
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