阶跃张祥雨团队推出慢感知技术，向视觉O1领域发起挑战，实现感知层面的推理时间缩放

阶跃星辰&北航团队针对当前多模领域O1-like模型对视觉感知关注不足的问题，提出了“慢感知”技术。该技术通过任务拆解实现感知层面的推理时间缩放，以应对如螺旋线字母识别等复杂视觉任务。研究人员认为，深度感知是未来视觉推理的重要基础，而慢感知正是对这一理念的实践。

慢感知技术分为感知分解和感知流动两个阶段，通过虚拟感知尺和凝视点等机制，建模从初始决策点到下一个决策点的正确流向。实验结果表明，短感知尺能显著提高几何解析性能，验证了慢感知技术的有效性。此外，该技术还降低了标注难度，并有望迁移至更通用的任务上。团队已开源相关代码和论文，期待未来在视觉系统2感知能力上的更多探索和应用。

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