R1-OneVision ist ein groß angelegtes multimodales Argumentationsmodell, das vom Team der Zhejiang-Universität im Februar 2025 veröffentlicht wurde. Das Modell wird basierend auf Qwen2.5-VL auf dem R1-Onevision-Datensatz optimiert. Es eignet sich gut für die Bewältigung komplexer visueller Denkaufgaben und die nahtlose Integration visueller und textueller Daten. Es eignet sich gut für Bereiche wie Mathematik, Naturwissenschaften, tiefes Bildverständnis und logisches Denken und kann als leistungsstarker KI-Assistent zur Lösung verschiedener Probleme dienen. Die relevanten Papierergebnisse sindR1-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
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