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Los modelos de visión como CLIP han demostrado un enorme potencial en tareas de alineación texto-imagen, pero su capacidad para razonar sobre relaciones visuales complejas sigue siendo limitada. Investigaciones recientes como ReasonCLIP-58M proponen un entrenamiento continuo con supervisión estructurada de razonamiento, mejorando la comprensión de sentido común y composicional. Este avance permite que los codificadores visuales sirvan como módulos más expresivos en sistemas multimodales, sin necesidad de cambios arquitectónicos.
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