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其次,We extracted additional value from existing datasets through reformatting, diversification, and using images as seeds for new data generation. We generated detailed image descriptions alongside original QA pairs for math and science data, had data perform “double-duty” by embedding instruction-following requirements directly into domain-specific QA, created “scrambled,” “caption-matching,” and “what’s changed?” records to improve multi-image reasoning and sequential navigation for CUA scenarios, and diversifying prompt styles to encourage robustness beyond perfectly structured questions.

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第三,为测试关联强度的影响,团队设定了三种情境:与同伴存在积极合作记录(“亲密伙伴”)、无历史交集(“陌生个体”)、以及曾有过对抗经历(“竞争对象”)。

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关于作者

李娜,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。

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网友评论

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