r/LocalLLaMA•5개월 전•293•25

DeepSeek, 'Thinking-with-Visual-Primitives' 프레임워크 공개

DeepSeek released 'Thinking-with-Visual-Primitives' framework

핵심 요약

DeepSeek이 좌표와 바운딩 박스를 사고의 최소 단위로 활용하는 새로운 멀티모달 추론 프레임워크를 공개함.

멀티모달 추론 — 좌표와 바운딩 박스를 사고 과정에 직접 삽입하여 모델이 이미지 내 특정 위치를 가리키며 생각하도록 설계됨.
오픈소스 공개 — DeepSeek이 북경대, 칭화대와 협력하여 관련 논문과 저장소를 오픈소스로 배포함.

DeepSeek은 북경대학교, 칭화대학교와 협력하여 새로운 멀티모달 추론 프레임워크를 소개하는 논문 "Thinking with Visual Primitives"와 오픈소스 저장소를 공개했습니다. 이 프레임워크의 핵심 접근 방식은 공간 토큰(구체적으로 좌표점과 바운딩 박스)을 모델의 사고 연쇄(chain-of-thought) 내에서 "사고의 최소 단위"로 격상시키는 것입니다. 이러한 토큰들은 추론 과정 중에 직접 삽입되어, 모델이 "생각"하는 동안 이미지 내의 특정 위치를 "가리킬" 수 있게 합니다.

https://github.com/deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives

원문

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r/LocalLLaMA•5개월 전•293•25

DeepSeek, 'Thinking-with-Visual-Primitives' 프레임워크 공개

DeepSeek released 'Thinking-with-Visual-Primitives' framework

핵심 요약

DeepSeek이 좌표와 바운딩 박스를 사고의 최소 단위로 활용하는 새로운 멀티모달 추론 프레임워크를 공개함.

멀티모달 추론 — 좌표와 바운딩 박스를 사고 과정에 직접 삽입하여 모델이 이미지 내 특정 위치를 가리키며 생각하도록 설계됨.
오픈소스 공개 — DeepSeek이 북경대, 칭화대와 협력하여 관련 논문과 저장소를 오픈소스로 배포함.

https://github.com/deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives

주요 댓글

r/localllama

DeepSeek의 새로운 시각적 추론 프레임워크에 대한 기술적 기대감과 함께, 레포를 빠르게 비공개로 전환하는 딥시크 특유의 배포 전략에 대한 분석이 주를 이룹니다.

오픈 모델 쪽에서는 꽤 큰 사건인 듯. 구글이 예전부터 하던 거 같긴 한데, 딱히 문서나 연구 자료가 별로 없었던 걸로 기억함.

딥시크가 레포 내린 거 같은데?

아직 안 채워짐 – https://github.com/ailuntx/Thinking-with-Visual-Primitives

구글 이미지 검색도 이런 식으로 학습시킨 건가?

딥시크 종특 나왔네. 쩌는 레포 하나 던져놓고 2시간 뒤에 실수인 척 비공개 돌리기. 내부 경로나 데이터 좀 지우고 다시 올리겠지. 근데 개념 자체는 진짜 괜찮음. CoT에서 '왼쪽에 있는 빨간 거'처럼 애매하게 말하는 대신, 생각하는 과정에서 바운딩 박스 좌표를 토큰으로 바로 뱉게 만드는 거잖아. 공간 인지력 높이고 어텐션 드리프트 막는 데 딱임.

당분간은 안 올라올 듯

오픈AI가 꿈꾸던 모습이네.

진짜 오픈된 오픈AI지.

논문 링크: https://huggingface.co/datasets/NodeLinker/deepseek-ai-Thinking-with-Visual-Primitives-deleted-repo/blob/main/Thinking_with_Visual_Primitives.pdf

레포 던져놓고 한 시간 뒤에 조용히 비공개 돌리는 게 딥시크만의 릴리즈 전략인 듯. 사람들이 알아챌 때쯤이면 이미 허깅페이스 미러나 포크로 다 퍼져있음. 정식 검토 절차 없이 빠르게 배포하면서도 공은 다 챙기는 거지.

이해가 안 가는데... 레포를 몇 시간 뒤에 비공개로 돌리는 게 걔네한테 무슨 이득임?

원문r/LocalLLaMA