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中科大、中兴提出新后训练范式:小尺寸多模态模型,成功复现R1推理

中科大、中兴提出新后训练范式:小尺寸多模态模型,成功复现R1推理

中科大、中兴提出新后训练范式:小尺寸多模态模型,成功复现R1推理

近年来,随着大型语言模型(LLMs)的快速发展,多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型(VLMs),在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。

来自主题: AI技术研报
3552 点击    2025-04-14 13:57
闭环端到端精度暴涨19.61%!华科&小米汽车联手打造自动驾驶框架ORION,代码将开源

闭环端到端精度暴涨19.61%!华科&小米汽车联手打造自动驾驶框架ORION,代码将开源

闭环端到端精度暴涨19.61%!华科&小米汽车联手打造自动驾驶框架ORION,代码将开源

近年来,端到端(End-to-End,E2E)自动驾驶技术不断进步,但在复杂的闭环交互环境中,由于其因果推理能力有限,仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型(Vision-Language Model,VLM)凭借其卓越的理解和推理能力,为端到端自动驾驶带来了新的希望,但现有方法在 VLM 的语义推理空间和纯数值轨迹的行动空间之间仍然存在巨大鸿沟。

来自主题: AI技术研报
6635 点击    2025-04-11 09:28
人类秒懂,AI却懵圈:VLM²-Bench揭示视觉语言模型「视觉关联」能力短板

人类秒懂,AI却懵圈:VLM²-Bench揭示视觉语言模型「视觉关联」能力短板

人类秒懂,AI却懵圈:VLM²-Bench揭示视觉语言模型「视觉关联」能力短板

当前,视觉语言模型(VLMs)的能力边界不断被突破,但大多数评测基准仍聚焦于复杂知识推理或专业场景。本文提出全新视角:如果一项能力对人类而言是 “无需思考” 的本能,但对 AI 却是巨大挑战,它是否才是 VLMs 亟待突破的核心瓶颈?

来自主题: AI技术研报
5816 点击    2025-03-15 15:05
武大等发布大型视觉语言模型最新安全综述:全面分类攻击策略、防御机制和评估方法

武大等发布大型视觉语言模型最新安全综述:全面分类攻击策略、防御机制和评估方法

武大等发布大型视觉语言模型最新安全综述:全面分类攻击策略、防御机制和评估方法

武汉大学等发布了一篇大型视觉语言模型(LVLMs)安全性的综述论文,提出了一个系统性的安全分类框架,涵盖攻击、防御和评估,并对最新模型DeepSeek Janus-Pro进行了安全性测试,发现其在安全性上存在明显短板。

来自主题: AI技术研报
6403 点击    2025-03-11 16:32
重磅发现!DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域,多模态AI迎来新突破!

重磅发现!DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域,多模态AI迎来新突破!

重磅发现!DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域,多模态AI迎来新突破!

嘿,各位开发小伙伴,今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1!它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域,这意味着打开了对于多模态领域的想象空间!

来自主题: AI技术研报
5871 点击    2025-02-21 09:54
细粒度对齐无需仔细标注了!淘天提出视觉锚定奖励,自我校准实现多模态对齐

细粒度对齐无需仔细标注了!淘天提出视觉锚定奖励,自我校准实现多模态对齐

细粒度对齐无需仔细标注了!淘天提出视觉锚定奖励,自我校准实现多模态对齐

近年来,视觉大模型(Large Vision Language Models, LVLMs)领域经历了迅猛的发展,这些模型在图像理解、视觉对话以及其他跨模态任务中展现出了卓越的能力。然而,随着 LVLMs 复杂性和能力的增长,「幻觉现象」的挑战也日益凸显。

来自主题: AI技术研报
5706 点击    2025-01-19 14:51
视觉语言模型安全升级,还不牺牲性能!技术解读一文看懂|淘天MMLab南大重大出品

视觉语言模型安全升级,还不牺牲性能!技术解读一文看懂|淘天MMLab南大重大出品

视觉语言模型安全升级,还不牺牲性能!技术解读一文看懂|淘天MMLab南大重大出品

模型安全和可靠性、系统整合和互操作性、用户交互和认证…… 当“多模态”“跨模态”成为不可阻挡的AI趋势时,多模态场景下的安全挑战尤其应当引发产学研各界的注意。

来自主题: AI技术研报
7431 点击    2025-01-18 10:48
数据不够致Scaling Law撞墙?CMU和DeepMind新方法可让VLM自己生成记忆

数据不够致Scaling Law撞墙?CMU和DeepMind新方法可让VLM自己生成记忆

数据不够致Scaling Law撞墙?CMU和DeepMind新方法可让VLM自己生成记忆

最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储量将被全部利用完。

来自主题: AI技术研报
8227 点击    2025-01-03 15:46
全新模型RoboVLMs解锁VLA无限可能,真实机器人实验交出满分答卷

全新模型RoboVLMs解锁VLA无限可能,真实机器人实验交出满分答卷

全新模型RoboVLMs解锁VLA无限可能,真实机器人实验交出满分答卷

近年来,视觉语言基础模型(Vision Language Models, VLMs)大放异彩,在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在,更加酷炫的视觉语言动作模型(Vision-Language-Action Models, VLAs)来了!通过为 VLMs 加上动作预测模块,VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清,还能 “动” 起来,为机器人领域开启了新玩法!

来自主题: AI技术研报
5744 点击    2025-01-02 16:29
视觉语言模型易受攻击?西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法

视觉语言模型易受攻击?西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法

视觉语言模型易受攻击?西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法

对抗攻击,特别是基于迁移的有目标攻击,可以用于评估大型视觉语言模型(VLMs)的对抗鲁棒性,从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而,现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构,导致成本较高

来自主题: AI技术研报
6948 点击    2024-12-28 14:01