视觉状态主要包括：Visual States（视觉状态），Visual State Groups（视觉状态组）和Visual Transitions（视觉过渡转换）。

本研究提出了一种“由浅入深”的视觉推理范式，通过将复杂的合成任务分解为一系列简单的子任务，并利用自下而上的数据合成方法，成功地自动构建了大规模的视觉推理数据集。在多个视觉问答基准测试集上的实验结果表明，该范式能够显著提升现有视觉语言模型的推理能力。

随着智能化、自动化的不断发展，各行各业对智能视觉的需求也在快速增长。智能视觉不但可以提高生产的柔性和自动化程度，还可以在不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合替代人工视觉，并出色地完成相关工作。

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