OpenVLThinkerV2：多领域视觉任务通用推理模型

深度2026年4月13日28 分钟阅读

最有趣的发现是高斯GRPO通过强制优势分布收敛为标准正态分布，实现了跨任务梯度公平与训练稳定性突破。计算机视觉、多模态AI研究人员及寻求稳健通用视觉模型的开发者应阅读本文。

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IBM Granite 4.2 系列回归密集 Transformer 架构，提供 512K 上下文窗口，并针对智能体工作流优化了较大版本。与竞品相比，它在基准测试中表现中规中矩，但小尺寸模型（8B）在性能上接近 30B 版本，且易于运行。

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