发布图像指令合成数据集构建流程
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发布图像指令合成数据集构建流程
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2026年10月15日，arXiv Computer Vision 刊出 Eleni E. Kasoura 等作者的竞赛提交工作，提出一套可复现的流水线，用于为 DCVLR 合成并筛选图像条件下的指令-回复对。该流程从 Cauldron 数据集出发，使用 Qwen2.5-VL-7B Instruct 以 Magpie 风格生成图像条件下的指令-回复对，随后经清洗、打标，并用基于 DeBERTa-v3 的奖励模型打分过滤，仅保留正分样本。报道称奖励分数中位数约 1.53、均值约 1.75，表明多数生成指令质量良好；最终数据集覆盖数学、空间和社会推理等多样指令。该工作为 ILSP DCVLR 竞赛提交，目前进展为流程与数据集已发布。
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最新进展10月15日 12:00
从图像中挖掘指令：为多模态学习构建合成数据集（ILSP DCVLR 竞赛提交）报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv Computer Vision从图像中挖掘指令：为多模态学习构建合成数据集（ILSP DCVLR 竞赛提交）
该工作提出一套可复现的流水线，从 Cauldron 数据集出发，用 Qwen2.5-VL-7B Instruct 以 Magpie 风格合成图像条件下的指令-回复对，并经清洗、打标和基于 DeBERTa-v3 奖励模型的打分过滤，仅保留正分样本。奖励分数中位数约 1.53、均值约 1.75，表明多数生成指令质量良好。最终数据集覆盖数学、空间和社会推理等多样指令。
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