在科技日新月异的今天，各种视觉语言模型（VLMs）如GPT-4V、Gemini、Llava、Qwen-VL等层出不穷，它们各具特色，各有千秋。但究竟哪个模型更胜一筹呢？一个专为视觉模型打造的竞技场Vision Arena在Hugging Face上线。你可以轻松测试并比较不同的视觉模型。更激动人心的是，你可以同时测试两个模型，并通过投票来表达你的看法， 而且是盲测，选择你认为好的结果才会告诉你模型是什么。
视觉模型大比拼Vision Arena：看看那个模型准确率最高？
声明：
猎游人
每天为你带来最新的游戏和硬件打折情报，帮你精心挑选值得玩的游戏，让您的钱花的更值！本站信息大部分来自于网友爆料，如果您发现了优质的游戏或好的价格，不妨爆料给我们吧（谢绝任何商业爆料）！ 点此爆料
猜你喜欢
-
苹果推出新型视觉模型4M-21：能够在多种不同的输入和输出模态之间进行转换和预测
-
新型视觉模型GiT：通过一个通用的语言接口来处理各种视觉任务，从而实现一个视觉领域的通用模型
-
Simular推出新型框架Agent S：以让计算机像人类一样通过图形用户界面（GUI）自主执行复杂的多步骤任务
-
GLOV：利用大语言模型（LLMs）来优化视觉-语言模型（VLMs）的技术，目的是提升下游视觉任务的性能
-
新型视频理解模型TRACE：专门设计来处理视频时间定位任务
-
video-t3：提高视频大型语言模型（Video LLMs）在处理时间推理方面的能力
-
基于Mamba架构构建的大语言模型Falcon Mamba 7B
-
TinyEmo：用于情感推理和分类的小型多模态语言模型系列
-
CritiCS：使用大语言模型（LLMs）来创造具有叙事连贯性和创造力的长篇故事
-
新型大型视频语言模型Grounded-VideoLLM：擅长于理解视频中的精细时刻，并能够推理出具体发生在视频哪个时刻的事情
-
互动聊天创新项目Future You：通过让用户与年长版的自己进行对话，减少焦虑，指导年轻人做出更好的选择
-
苹果推出新型多模态大语言模型MM1.5：提升对包含丰富文本的图像理解、视觉指代和定位以及多图像推理的能力
0条评论