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ICML 2026首个视觉语言模型并行思考框架发布，解析其内在机制
本文介绍了ICML 2026上提出的Visual Para-Thinker，这是首个针对大规模视觉语言模型的并行思考框架。它解决了视觉任务中深度推理面临的注意力漂移和视觉幻觉问题，通过引入Pa-Attention和LPRoPE机制，实现了不同推理路径的隔离性、无偏性和可区分性。框架采用以视觉为中心的路径划分方式，包括块划分和扫描划分，并结合混合训练策略，有效提升了模型在视觉理解任务中的性能。
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