論文の概要: Youtu-VL: Unleashing Visual Potential via Unified Vision-Language Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19798v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 17:01:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.409594
• Title: Youtu-VL: Unleashing Visual Potential via Unified Vision-Language Supervision
• Title（参考訳）: Youtu-VL:Unified Vision-Language Supervisionによる視覚電位の解放
• Authors: Zhixiang Wei, Yi Li, Zhehan Kan, Xinghua Jiang, Zuwei Long, Shifeng Liu, Hongze Shen, Wei Liu, Xiaoyu Tan, Haojia Lin, Yubo Zhu, Qianyu Li, Di Yin, Haoyu Cao, Weibo Gu, Xin Li, Yinsong Liu, Deqiang Jiang, Xing Sun, Yunsheng Wu, Mingkong Tang, Shuangyin Liu, Lexiang Tang, Haodong Lin, Junru Lu, Jiarui Qin, Lingfeng Qiao, Ruizhi Qiao, Bo Ke, Jianfeng He, Ke Li, Yangning Li, Yunhang Shen, Mengdan Zhang, Peixian Chen, Kun Yin, Bing Liu, Yunfei Wu, Huang Chen, Zhongpeng Cai, Xiaotian Li,
• Abstract要約: 本稿では,VLUAS(Vision-Language Unified Autoregressive Supervision)パラダイムを活用するフレームワークであるYoutu-VLを紹介する。 Youtu-VLは視覚的詳細と言語的内容の両方に統一的な自己回帰的監督を適用している。 我々は、このパラダイムを視覚中心のタスクに拡張し、標準のVLMがタスク固有の追加なしで視覚中心のタスクを実行できるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.06371915084833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the significant advancements represented by Vision-Language Models (VLMs), current architectures often exhibit limitations in retaining fine-grained visual information, leading to coarse-grained multimodal comprehension. We attribute this deficiency to a suboptimal training paradigm inherent in prevailing VLMs, which exhibits a text-dominant optimization bias by conceptualizing visual signals merely as passive conditional inputs rather than supervisory targets. To mitigate this, we introduce Youtu-VL, a framework leveraging the Vision-Language Unified Autoregressive Supervision (VLUAS) paradigm, which fundamentally shifts the optimization objective from ``vision-as-input'' to ``vision-as-target.'' By integrating visual tokens directly into the prediction stream, Youtu-VL applies unified autoregressive supervision to both visual details and linguistic content. Furthermore, we extend this paradigm to encompass vision-centric tasks, enabling a standard VLM to perform vision-centric tasks without task-specific additions. Extensive empirical evaluations demonstrate that Youtu-VL achieves competitive performance on both general multimodal tasks and vision-centric tasks, establishing a robust foundation for the development of comprehensive generalist visual agents.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)に代表される顕著な進歩にもかかわらず、現在のアーキテクチャはしばしば細粒度の視覚情報を保持する限界を示し、粗粒度のマルチモーダル理解をもたらす。 我々は、この欠陥をVLMに固有の準最適訓練パラダイムとみなし、視覚信号は、監督対象ではなく、受動的条件入力としてのみ概念化することで、テキスト優先の最適化バイアスを示す。 これを緩和するために、我々はビジョン・ランゲージ統一自己回帰スーパービジョン(VLUAS)パラダイムを利用したYoutu-VLを紹介し、最適化の目的を「ビジョン・アズ・インプット」から「ビジョン・アズ・ターゲット」に根本的にシフトさせる。 「'' 視覚トークンを直接予測ストリームに統合することにより、Youtu-VLは視覚的詳細と言語的コンテンツの両方に統一された自己回帰的監視を適用します。 さらに、このパラダイムを視覚中心タスクにまで拡張し、標準のVLMがタスク固有の追加を伴わずに視覚中心タスクを実行できるようにした。 広汎な経験的評価は、Youtu-VLが一般的なマルチモーダルタスクとビジョン中心タスクの両方で競争性能を達成し、包括的総合視覚エージェントの開発のための堅牢な基盤を確立していることを示している。

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