R1-OneVision ist ein umfangreiches multimodales Schlussfolgerungsmodell, das im Februar 2025 von einem Team der Zhejiang-Universität veröffentlicht wurde. Basierend auf Qwen2.5-VL und optimiert anhand des R1-OneVision-Datensatzes, eignet sich dieses Modell hervorragend für komplexe visuelle Schlussfolgerungsaufgaben und integriert visuelle und textuelle Daten nahtlos. Es erzielt außergewöhnliche Ergebnisse in Mathematik, Naturwissenschaften, Deep Image Understanding und logischem Denken und kann als leistungsstarker KI-Assistent zur Lösung verschiedenster Probleme eingesetzt werden. Zugehörige Forschungsarbeiten sind verfügbar. R1-Onevision: Weiterentwicklung des verallgemeinerten multimodalen Denkens durch kreuzmodale Formalisierung .
Dieses Tutorial verwendet R1-Onevision-7B als Demonstration und die Rechenressource verwendet RTX 4090.
2. Bedienungsschritte
1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen
Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Bitte warten Sie etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.
2. Funktionsdemonstration
Zitationsinformationen
Dank an den GitHub-Benutzer boyswu Für die Erstellung dieses Tutorials lauten die Projektreferenzinformationen wie folgt:
@article{yang2025r1onevision,
title={R1-Onevision: Advancing Generalized Multimodal Reasoning through Cross-Modal Formalization},
author={Yi Yang and Xiaoxuan He and Hongkun Pan and Xiyan Jiang and Yan Deng and Xingtao Yang and Haoyu Lu and Dacheng Yin and Fengyun Rao and Minfeng Zhu and Bo Zhang and Wei Chen},
journal={arXiv preprint arXiv:2503.10615},
year={2025},
}
Austausch und Diskussion
🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen ↓
Build AI with AI
From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.
R1-OneVision ist ein umfangreiches multimodales Schlussfolgerungsmodell, das im Februar 2025 von einem Team der Zhejiang-Universität veröffentlicht wurde. Basierend auf Qwen2.5-VL und optimiert anhand des R1-OneVision-Datensatzes, eignet sich dieses Modell hervorragend für komplexe visuelle Schlussfolgerungsaufgaben und integriert visuelle und textuelle Daten nahtlos. Es erzielt außergewöhnliche Ergebnisse in Mathematik, Naturwissenschaften, Deep Image Understanding und logischem Denken und kann als leistungsstarker KI-Assistent zur Lösung verschiedenster Probleme eingesetzt werden. Zugehörige Forschungsarbeiten sind verfügbar. R1-Onevision: Weiterentwicklung des verallgemeinerten multimodalen Denkens durch kreuzmodale Formalisierung .
Dieses Tutorial verwendet R1-Onevision-7B als Demonstration und die Rechenressource verwendet RTX 4090.
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Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Bitte warten Sie etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.
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@article{yang2025r1onevision,
title={R1-Onevision: Advancing Generalized Multimodal Reasoning through Cross-Modal Formalization},
author={Yi Yang and Xiaoxuan He and Hongkun Pan and Xiyan Jiang and Yan Deng and Xingtao Yang and Haoyu Lu and Dacheng Yin and Fengyun Rao and Minfeng Zhu and Bo Zhang and Wei Chen},
journal={arXiv preprint arXiv:2503.10615},
year={2025},
}
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