本文作者来自北京大学和阿里通义万相实验室。其中论文第一作者是汤昊，北京大学 2022 级博士生，目前主要关注统一的多模态任务建模算法。指导教授是王立威老师，北京大学智能学院教授，曾获 NeurIPS 2024 最佳论文奖、ICLR 2023 ...
UFO 提出了一种基于特征检索的分割方法，将分割任务重新定义为计算 token 特征和图像特征的相似度，无需 SAM，最多仅需输出 16 个 token 即可实现 MLLM 的精细分割。 本文作者来自北京大学和阿里通义万相实验室。其中论文第一作者是汤昊，北京大学 2022 级博士生 ...
(b) We train an MLLM to predict the next game state representations by taking the history instructions and game state representations as input. (c) We further enhance the quality of decoded animation ...
红板报 on MSN7 天
院士领衔万字长文，全面系统梳理多模态LLM对齐算法CASIA等 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 万字长文，对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾！ 从现有对齐算法涵盖的应用场景，到构建对齐数据集的核心因素，再到用于评估对齐算法的基准，还有对齐算法未来潜在发展方向，全都梳理了一遍。
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In the evolving field of artificial intelligence, vision-language models (VLMs) have become essential tools, enabling machines to interpret and generate insights from both visual and textual data.
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