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MLLM视觉模型选择及评估研究
本文系统性探讨了MLLM中视觉模型的选择及评估方法,涵盖了对视觉能力的评估、Multimodal connector的设计、Instruction tuning数据收集等内容。通过阐述问题讨论、解决方案和实验结果,为MLLM研究领域提供了重要的理论支持和实践指导。- 707
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Long-CLIP框架:图像检索任务表现显著提升的新解锁能力
Long-CLIP框架解锁了CLIP的长文本能力,显著提升了图像检索任务的表现。该框架不仅能够增强跨模态检索能力,还可即插即用地替换CLIP在图像生成等任务中。研究人员提出了保留知识的位置编码扩充和加入核心属性对齐的微调策略,使Long-CLIP在多模态任务中表现突出。- 393
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Transformers Agents: 超级智能体助力AI多模态任务
Transformers Agents是HuggingFace推出的超级智能体,通过它可以控制10万多个Hugging Face模型完成各种多模态任务。该文章介绍了Transformers Agents的功能和用途,以及AI领域的最新进展。- 369
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Qwen-VL:阿里云研发的大规模视觉语言模型介绍
本文介绍了阿里云研发的大规模视觉语言模型Qwen-VL,包括其特点、环境配置和安装步骤。Qwen-VL是首个支持中文开放域定位的通用模型,具有多语言对话、多图交错对话和细粒度识别等特点。- 62
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