多模态语言模型（multimodal language models）的发展正日益成熟。最近，一种名为State of Mark prompting的方法在GitHub Repo上引起了广泛关注。该方法首先使用Segment Anything算法对图像进行处理，对检测到的类别...

多模态大型语言模型在许多任务中表现优秀，但在定位图像中的特定对象方面往往存在困难。为了改善这一问题，研究人员已经开发出一种新的方法：将物体的位置转化为文本，并通过特殊任务进行模型的训练。这种方法的出现...

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...

以下是本新闻的三个核心要点： - Multimodal C4（mmc4）是一个公开可用的数据集，它将纯文本的c4语料库与交错的图像相结合，支持像Flamingo这样的上下文视觉和语言模型。该数据集使用带有CLIP特征的线性分配算法创...