# TIGER框架

DINGO-TGR把双星参数与六个后牛顿相位形变参数放在同一个神经后验估计里联合推断，再用重要性采样校正网络给出的近似后验。对GW150914，推断耗时约38分钟，而bilby-tgr配dynesty约需177小时；对信噪比更高的GW250114约4.4小时对238小时。GW150914的领头主成分模式相对广义相对论有轻微偏移，但1000次类GW150914的广义相对论注入中有115次达到或超过该偏移，经验上尾p值约0.115，在5%水平上不拒绝广义相对论零假设。

DINGO-TGR把双星参数与六个后牛顿相位形变参数放在同一个神经后验估计里联合推断，再用重要性采样校正网络给出的近似后验。对GW150914，推断耗时约38分钟，而bilby-tgr配dynesty约需177小时；对信噪比更高的GW250114约4.4小时对238小时。GW150914的领头主成分模式相对广义相对论有轻微偏移，但1000次类GW150914的广义相对论注入中有115次达到或超过该偏移，经验上尾p值约0.115，在5%水平上不拒绝广义相对论零假设。

多模态大模型能准确读出图中的文字，却常常无法像读纯文本那样对同一道题推理，这种落差被称为模态推理接入差距。TIGER把纯文本数学题渲染成图片，筛出模型读文本答对、看图片答错的样本，再用图像条件下的GRPO等目标做后训练。只用合成渲染图训练，Qwen3-VL-8B在MathVerse上从54.5升到65.8，Qwen2.5-VL-7B在MathVerse上从43.9升到47.5、在EMMA上从22.2升到25.7。

多模态大模型能准确读出图中的文字，却常常无法像读纯文本那样对同一道题推理，这种落差被称为模态推理接入差距。TIGER把纯文本数学题渲染成图片，筛出模型读文本答对、看图片答错的样本，再用图像条件下的GRPO等目标做后训练。只用合成渲染图训练，Qwen3-VL-8B在MathVerse上从54.5升到65.8，Qwen2.5-VL-7B在MathVerse上从43.9升到47.5、在EMMA上从22.2升到25.7。