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近日，IDEA研究院提出了一种创新的目标检测模型——Rex-Thinker，该模型能够“思考”并理解语言指令，以实现对特定物体的精准定位。与传统方法不同，Rex-Thinker基于思维链技术，有效提升了指代物体检测的准确性与可解释性。在日常生活中，人们常通过语言描述寻找目标，例如“穿蓝衬衫的人”或“桌子左边的杯子”，而Rex-Thinker正是通过理解这类指令，解决了计算机视觉领域中精确定位目标的核心挑战。这一突破为人工智能在视觉与语言交互方面带来了新的可能性。