3,583 papers

Меню

arXiv:2602.02465 75 2 фев. 2026 г. PRO

MentisOculi: визуальные мысли не помогают LLM решать задачи

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: картинки в цепочке рассуждений делают модель глупее. UMMs (модели с генерацией изображений) решают пространственные задачи не лучше текстовых, часто — хуже. Исследование показывает как правильно формулировать визуально-пространственные задачи для LLM (планировка, движение объектов, геометрия). Переведите визуальную информацию в структурированный текст (координаты, размеры, углы) вместо загрузки картинки — модели решают в разы лучше. На задаче Rush Hour: с картинкой ~20-40% на простых уровнях, с математическим описанием — намного выше.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с