开源多模态SOTA模型再易主！Hugging Face开发者大使刚刚把王冠交给了CogVLM2，来自大模型创业公司智谱AI。CogVLM2甚至在3项基准测试上超过GPT-4v和Gemini Pro，还不是超过一点，是大幅领先。
当计算预算低时，重复使用高质量数据更好；当不差钱时，使用大量数据更有利。
哈工大联合度小满推出针对多模态模型的自适应剪枝算法 SmartTrim，论文已被自然语言处理顶级会议 COLING 24 接收。
视觉语言模型虽然强大，但缺乏空间推理能力，最近 Google 的新论文说它的 SpatialVLM 可以做，看看他们是怎么做的。
对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型性能。然而，扩大参数规模会显著增加训练和推理成本，因为计算中每个 token 都会激活所有模型参数。
一款名为Vary-toy的“年轻人的第一个多模态大模型”来了！模型大小不到2B，消费级显卡可训练，GTX1080ti 8G的老显卡轻松运行。
多模态大模型将是AI下一个爆点。最近，通义千问VLM模型换新升级，超大杯性能堪比GPT-4V。最最重要的是，还能限时免费用。
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近日，美团、浙大等推出了能够在移动端部署的多模态大模型，包含了 LLM 基座训练、SFT、VLM 全流程。也许不久的将来，每个人都能方便、快捷、低成本的拥有属于自己的大模型。
训完130亿参数通用视觉语言大模型，只需3天！北大和中山大学团队又出招了——在最新研究中，研究团队提出了一种构建统一的图片和视频表征的框架。利用这种框架，可以大大减少VLM（视觉语言大模型）在训练和推理过程中的开销。
