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2024-06-21 talkingdev

多模态Agent攻击-我们能信任视觉语言模型吗

视觉启用的语言模型(VLMs)如GPT-4o和Gemini,能够赋予自主代理人完成诸如进行购物或编辑代码等任务的能力。然而,这项工作也突出了这些代理人易受到恶意攻击的脆弱性。在现实世界中,我们必须对这些具有视觉理解能...

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2024-05-23 talkingdev

Tarsier:提升LLMs与网页交互的开源工具

Reworkd公司近日发布了一款名为Tarsier的新工具,旨在通过使用括号和ID对网页元素进行视觉标记,增强大语言模型(LLMs)的网页交互任务处理能力。Tarsier利用OCR生成的文本表示,使得没有视觉功能的LLM也能理解网页...

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2024-05-07 talkingdev

ml-rpm-bench: 视觉-语言模型在视觉推理方面的限制评估

像GPT-4V这样的视觉-语言模型在理解和与图像和文本交互方面正在快速发展。然而,最近的一项研究揭示了它们在视觉推理上的重大限制。研究人员使用复杂的视觉难题,如智商测试中的难题,来测试这些模型,并发现它们在...

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2024-04-29 talkingdev

TrackGPT:基于指令技术的物体追踪进化

TrackGPT集成了大规模视觉-语言模型的能力,以变革物体追踪的方式。TrackGPT能够理解用于追踪的隐含指令,从而使过程更加流畅,提升性能。这一点在新的InsTrack基准和其他具有挑战性的数据集上表现出了令人印象深刻...

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2024-03-20 talkingdev

新技术助力模型持续学习:MoE适配器框架

研究人员开发了一种新框架,通过为新任务增加特殊适配器的方式来扩展模型,帮助视觉-语言模型在不遗忘之前知识的情况下进行持续学习。这一技术突破为深度学习模型的持续学习能力提供了新的解决方案,能够有效避免传...

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2023-10-04 talkingdev

视觉-语言模型DA-CLIP带来更优秀的图像修复效果

视觉-语言模型如CLIP在许多任务中表现出色,但在图像修复方面却面临一些挑战。因此,一项新的项目引入了DA-CLIP模型,该模型优化了CLIP的工作方式,使其更好地处理这些任务,从而带来更清晰的图像重建。DA-CLIP模型...

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2023-10-03 talkingdev

通过对话教授图像识别模型:开创视觉-语言模型新方法

研究人员已经开发出一种新的方法,仅通过自然语言提示就可以提高视觉-语言模型的性能。这些模型能够理解文本和图像,而研究人员的新方法将使它们在处理视觉和语言信息时更加精确。通过与模型进行对话,研究人员可以...

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2023-08-29 talkingdev

开源视觉-语言模型:识别面部表情

本研究公开了一个新的模型-DFER-CLIP,该模型对CLIP模型进行了改进,专门用于识别现实世界中变化的面部表情。CLIP模型是一个多模态的人工智能模型,它能够理解图像和文本之间的关系。这个新的DFER-CLIP模型,通过增...

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2023-08-25 talkingdev

cheetah:开源的多模态语言模型,用于处理视觉-语言任务

近期的模型常常在处理复杂的视觉-语言任务上遇到困难,这主要是由于它们在理解混合的图像-文本上下文时存在限制。为了评估这些任务,研究人员引入了I4基准。结果显示,视觉提示生成器的注意力存在缺陷。为了解决这个...

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2023-08-11 talkingdev

提升视觉-语言模型精度的新策略

这个代码库介绍了一种改善视觉-语言模型,特别是在详细属性检测和图像内部位置定位任务中的表现的多任务策略。这种策略以视觉-语言模型CLIP为例,展示了如何通过多任务学习提升模型的表现。通过这种方式,模型可以更...

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