Mini-o3 - バイト、HKU共同オープンソース視覚推論モデル

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ミニオ3とは

Mini-o3は、ByteDanceと香港大学が共同で立ち上げたオープンソースモデルで、複雑な視覚探索問題の解決に焦点を当てている。このモデルは、深い探索と試行錯誤を通じてターゲットを特定する、強力なマルチラウンド対話型推論機能を備えています。高解像度の画像では、Mini-o3は、ターゲットが小さく、多くの注意散漫があっても、正確に識別することができる。Mini-o3の全てのコード、モデル、データセットはオープンソースであり、複製やさらなる研究を容易にし、視覚探索分野の発展に強力なサポートを提供する。

ミニO3の特徴

多ラウンド対話型推論Mini-o3は深い多ラウンド推論が可能で、複雑な視覚的探索問題をステップバイステップの探索と試行錯誤によって解決する。
多様な推論モデル深さ優先探索、試行錯誤、ゴール維持など、複数の推論モードをサポートし、様々な問題に柔軟に対応する。
高解像度画像処理高解像度の画像では、対象が小さく、多数の干渉物がある場合でも、このモデルは正確に対象を見つけ、識別することができ、強力な視覚的探索能力を示している。
優れた性能Mini-o3は、VisualProbe、V* Bench、HR-Bench、MME-Realworldやその他のデータセットで優れた性能を発揮するなど、いくつかのビジュアルサーチベンチマークで最先端の結果を達成しています。
オープンソースMini-o3のすべてのコード、モデル、データセットは、研究者による複製やさらなる研究を容易にし、関連技術を発展させるためにオープンソース化されています。

ミニオ3の強み

強い推論Mini-o3は、ステップバイステップの探索と試行錯誤を通じて複雑な視覚的探索問題を解決することができ、より小さなターゲットとより多くの干渉を持つ高解像度画像で正確にターゲットを見つけ、識別することができ、詳細な多ラウンド推論機能を備えています。
柔軟な推論戦略深さ優先探索、試行錯誤、目標維持などの様々な推論モードをサポートし、様々なシナリオに応じて推論戦略を柔軟に調整し、問題解決の効率と精度を向上させます。
オープンソースとスケーラビリティMini-o3のすべてのコード、モデル、データセットは、研究者が簡単に複製し、さらに研究できるようにオープンソース化されています。
革新的なデータセットとトレーニング方法Mini-o3は、難易度の高い視覚探索データセット（例：Visual Probe Dataset）を構築し、コールドスタート教師あり微調整（SFT）や強化学習（RL）などの革新的な学習方法を採用することで、複雑な推論パターンを学習し、モデルの汎化能力を向上させることができる。

ミニオ3の公式サイトとは？

プロジェクトのウェブサイト:: https://mini-o3.github.io/
GitHubリポジトリ:: https://github.com/Mini-o3/Mini-o3
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/Mini-o3/models
arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2509.07969

ミニオ3の対象者

コンピューター・ビジョン分野ビジュアルサーチ、ターゲット検出、画像認識などの研究者・研究者が、再現・改良・拡張を行い、関連技術の開発を推進する。
ソフトウェアエンジニアアプリケーションの視覚的推論機能を強化するために、視覚的検索機能を含むアプリケーション（電子商取引検索、スマートホーム、監視システムなど）を開発する際に、Mini-o3モデルを統合する。
データサイエンティストビジュアルデータの処理と分析において、データ処理の効率と精度を向上させる。
電子商取引会社Mini-o3モデルを統合することで、商品検索の精度とユーザーエクスペリエンスを向上させ、ユーザーが目的の商品をより早く見つけられるようにします。
スマートホーム・エンタープライズスマートホーム環境では、Mini-o3のビジュアル検索機能を使って、紛失物を素早く見つけ、製品のインテリジェンスを高めることができます。