09:46arXiv: DeepSeek@Xu-Jing Ye, Yuan-Gen Wang, Ruping WangL-VARC是一种新框架,通过语言引导的LUPI分支增强视觉推理,解决ARC任务中纯语言模型参数大、纯视觉模型过拟合的问题。它利用DeepSeek-V3压缩语义,用CLIP对齐视觉与语义特征,训练后丢弃语言分支,仅保留18M参数的轻量模型。实验表明,L-VARC在ARC任务上超越现有最佳方法,代码已开源。论文视觉推理ARCLUPIDeepSeek-V3轻量模型推荐理由:ARC是AGI的关键测试,L-VARC用语言引导视觉推理,18M参数就能超越SOTA,做视觉推理或小模型研究的开发者值得一试。原文