腾讯发布基准测试工具SEED-Bench-2-Plus，它专门用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在处理富含文本的视觉内容方面的性能。这类场景在现实世界中非常普遍，例如图表、地图和网页等，它们都包含了大量的文本信息嵌入在图像中。 主要功能和特点： 针对性的评估：SEED-Bench-2-Plus包含2.3K个多项选择... 阅读全文

高通发布论文探讨了如何提高多模态大语言模型（MLLMs）推理（inference）效率的问题。MLLMs是一类能够处理包括文本和图像在内的多种模态数据的模型，它们在现实世界中非常有用，因为我们的数据通常包含多种形式，如文本、图片等。然而，这些模型在处理数据时往往速度较慢，因为它们需要逐个生成令牌（tokens），并且受... 阅读全文

苹果推出一个升级版的多模态大语言模型Ferret-v2，专门设计用于提升图像理解和自然语言处理的能力。例如，你有一个智能助手，它不仅能理解你说的话，还能看懂图片里的内容，并根据图片和你的问题给出精确的回答。Ferret-v2就是这样一个系统，它能够识别和描述图片中的物体，理解图片中的细节，并根据这些信息回答有关图片的问... 阅读全文

来自阿卜杜拉国王科技大学和哈佛大学推出多模态大语言模型MiniGPT4-Video，它专门设计用于视频理解，它通过结合视觉和文本数据，能够有效地理解和回应视频中的信息，为视频内容的智能分析和交互提供了新的可能性。想象一下，你在看一个视频，想要一个智能系统不仅能理解视频中的图像内容，还能理解视频中的文字对话。MiniGP... 阅读全文

来自浙江大学、上海科技大学、 重庆大学、 阿里巴巴集团和哈尔滨工业大学的研究团队推出HyperLLaVA，它是一种用于增强多模态大型语言模型（MLLMs）性能的技术。HyperLLaVA的目标是改进现有的MLLMs，如LLaVA，通过动态调整模型的视觉和语言处理部分，使其能够更好地理解和生成与视觉内容相关的文本。总的来... 阅读全文

来自阿里巴巴和中国人民大学的研究团队推出DocOwl 1.5模型，它是一种用于理解文档图像的多模态大语言模型（MLLM）。DocOwl 1.5特别强调了结构信息在理解文本丰富图像（如文档、表格、图表等）中的重要性，并提出了一种统一结构学习方法来提升MLLM的性能。 GitHub地址：https://github.com... 阅读全文

苹果推出多模态大语言模型MM1，这是一个结合了图像和文本处理能力的AI模型。MM1通过在大规模的图像-文本数据上进行预训练，学会了理解和生成与图像相关的文本，例如图像描述、回答关于图像的问题等。 主要功能和特点： 多模态理解与生成： MM1能够处理和理解图像和文本数据，生成与图像内容相关的文本。 大规模预训练： 通过在... 阅读全文

LLaVA-HR（LLaVA High-Resolution）是一个经过改进的多模态大语言模型（MLLM），它专门设计来处理高分辨率图像，以提高在视觉和语言任务上的性能。这个模型是基于LLaVA-1.5的架构，通过引入Mixture-of-Resolution Adaptation (MRA) 技术，使得模型能够更有效... 阅读全文

关于评估多模态大语言模型（MLLMs）在处理欺骗性提示（deceptive prompts）时的脆弱性，来自苹果的研究人员创建了一个名为MAD-Bench的基准测试，它包含了850个测试样本，分为六个类别，如不存在的对象、对象数量、空间关系和视觉混淆等，用以系统地检验MLLMs在面对文本提示和图像不一致时的冲突解决能力... 阅读全文