Что это?
Valen (万澜) — мультимодальная модель принятия решений, добавляющая визуальное восприятие к принятию решений в стиле System One: она оценивает варианты действий по тексту, изображениям и видео на основе инструкции к задаче, вместо того чтобы генерировать свободные ответы.
Valen (万澜) — мультимодальная модель принятия решений, добавляющая визуальное восприятие к принятию решений в стиле System One: она оценивает варианты действий по тексту, изображениям и видео на основе инструкции к задаче, вместо того чтобы генерировать свободные ответы.Это чат-бот, с которым можно поговорить, или что-то другое?Это не чат-бот, а модель оценки решений: бэкбон Qwen3.5-0.8B или 2B плюс общая голова принятия решений, которая выдаёт вероятности по фиксированному набору кандидатов, не генерируя токены ответа.
Это не чат-бот, а модель оценки решений: бэкбон Qwen3.5-0.8B или 2B плюс общая голова принятия решений, которая выдаёт вероятности по фиксированному набору кандидатов, не генерируя токены ответа.Как её запустить?Установите зависимости из requirements, затем скачайте с Hugging Face чекпоинт Valen-Preview-0923 и соответствующую ему базовую модель Qwen3.5-2B. В папке data/smoke лежит небольшой набор тестовых вопросов, чтобы проверить, что пайплайн работает.
Установите зависимости из requirements, затем скачайте с Hugging Face чекпоинт Valen-Preview-0923 и соответствующую ему базовую модель Qwen3.5-2B. В папке data/smoke лежит небольшой набор тестовых вопросов, чтобы проверить, что пайплайн работает.Нужна ли ещё и базовая модель Qwen3.5, или только чекпоинт Valen?Нужны обе. Для запуска Valen требуются чекпоинт Valen плюс соответствующая базовая модель Qwen3.5-2B, скачиваются они с Hugging Face по отдельности.
Нужны обе. Для запуска Valen требуются чекпоинт Valen плюс соответствующая базовая модель Qwen3.5-2B, скачиваются они с Hugging Face по отдельности.Этап RL-обучения завершён или всё ещё экспериментальный?Основной устоявшийся путь — обучение SFT, а этап RLCD (обучение с подкреплением) прямо описан как экспериментальный.
Основной устоявшийся путь — обучение SFT, а этап RLCD (обучение с подкреплением) прямо описан как экспериментальный.Можно свободно пользоваться кодом и моделями?Сам код Valen — под Apache 2.0, но базовые модели (Qwen3.5) и исходные датасеты сохраняют свои собственные лицензии.
Сам код Valen — под Apache 2.0, но базовые модели (Qwen3.5) и исходные датасеты сохраняют свои собственные лицензии.Почему Valen обгоняет куда более крупную модель 27B на этих задачах?Valen оценивает заранее заданные кандидаты напрямую через голову принятия решений, а не генерирует текст рассуждений, поэтому она решила головоломку за 9 решений и суммарно 1,13 секунды, тогда как модель Qwen3.5-27B-FP8 потратила 198 секунд в режиме рассуждений и всё равно провалилась без него.
Valen оценивает заранее заданные кандидаты напрямую через голову принятия решений, а не генерирует текст рассуждений, поэтому она решила головоломку за 9 решений и суммарно 1,13 секунды, тогда как модель Qwen3.5-27B-FP8 потратила 198 секунд в режиме рассуждений и всё равно провалилась без него.Что такое принятие решений в стиле «System One»?Это быстрое, интуитивное принятие решений, а не пошаговое обдумывание. Valen воплощает этот подход, возвращая вероятности кандидатов напрямую вместо того, чтобы сначала выдавать цепочку рассуждений.
Это быстрое, интуитивное принятие решений, а не пошаговое обдумывание. Valen воплощает этот подход, возвращая вероятности кандидатов напрямую вместо того, чтобы сначала выдавать цепочку рассуждений.Какие данные для обучения и оценки доступны?Проект предоставляет обучающий набор General 100k, оценочный набор General 5k из нескольких VQA-датасетов, а также данные Sokoban для обучения и оценки — 500 одношаговых вопросов по 100 уровням головоломки.
Проект предоставляет обучающий набор General 100k, оценочный набор General 5k из нескольких VQA-датасетов, а также данные Sokoban для обучения и оценки — 500 одношаговых вопросов по 100 уровням головоломки.Как размытие изображения влияет на уверенность модели?Уверенность в решении падает с 91,6% на чётком изображении до 19,2% при самом сильном гауссовом размытии — Valen снижает уверенность по мере того, как визуальных деталей становится меньше.
Уверенность в решении падает с 91,6% на чётком изображении до 19,2% при самом сильном гауссовом размытии — Valen снижает уверенность по мере того, как визуальных деталей становится меньше.What are similar projects?AnyJev, jeeves, NanoJev, agent-jev, ZDTaichu5.0-9B, Intern-Decision, verl, deepopen
AnyJev, jeeves, NanoJev, agent-jev, ZDTaichu5.0-9B, Intern-Decision, verl, deepopenWhich topics is it in?vision-language, multimodal-ai, jev-model, system-one, decision-model, jev, model-training, vlm, wechat, dataset, reinforcement-learning, qwen
vision-language, multimodal-ai, jev-model, system-one, decision-model, jev, model-training, vlm, wechat, dataset, reinforcement-learning, qwen