AI资讯新闻榜单内容搜索-视觉大模型

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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。

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还能玩纸牌游戏。

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不用打标签，也能解决视觉大模型的偏好对齐问题了。

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CVPR正在进行中，中国科研力量再次成为场内外焦点之一。

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与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比，ViL 的性能更胜一筹。

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Transformer 在大模型领域的地位可谓是难以撼动。不过，这个AI 大模型的主流架构在模型规模的扩展和需要处理的序列变长后，局限性也愈发凸显了。Mamba的出现，正在强力改变着这一切。它优秀的性能立刻引爆了AI圈。

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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。

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AI能理解搞笑视频笑点在哪里了。北大等团队开源视觉语言大模型Video-LLaVA，将图像和视频表示对齐到统一的视觉特征空间，在13个图片和视频基准上达到先进的性能。