微软的研究报告对 12 个最新的大型模型进行了全面评估。实验结果显示，目前性能最强的 GPT-4V 在 MathVista 上达到了 49.9% 的准确率，显著优于排名第二的 Bard 模型，领先了 15.1%。然而，与人类表现相比，GPT-4V 仍有 10.4% 的差距。这种差异主要是由于它在理解复杂图形和进行严密推理方面的不足。微软的...
甚至不告诉GPT-4V影像的种类和位置，它自己也能判断。这张图中，GPT-4V成功识别出了这是一张脑部的核磁共振（MRI）影像。同时，GPT-4V还发现存在大量积液，认为很可能是高级别脑胶质瘤。经过专业人士判断，GPT-4V给出的结论完全正确。除了这些“正经”的内容之外，当代人类社会的“非物质文化遗产”表情包也被GPT-...
近日，GPT-4V (ision) 由于出色的多模态感知和推理能力得到了大家格外的关注。然而，尽管 GPT-4V 具有前所未有的视觉语言理解能力，但其细粒度 visual grounding（输入是图片和对应的物体描述，输出是描述物体的 box）能力相对较弱，或者尚未发挥出来。举例来说，当用户询问下图中「放置在右边笔记本电脑的左边是什么物...
除此以外,GPT-4V还可以识别常见的疾病,例如其能根据肺部的CT扫描指出潜在的问题,又或者对给定的x光片中的牙齿和颌骨,解释下颌左下方和右侧部分出现的智齿可能需要切除;GPT-4V能正确识别徽标,并提供详细的描述,包括其设计,颜色,形状和符号;如果提示中出现的问题与照片不符,GPT-4V也能进行反事实推理。 4.2节探讨了G...
GPT-4V的通用性得到了进一步增强，它具备处理灵活交错的图像-文本输入的能力。交错的图像-文本输入可以是视觉为中心的，例如多张图像配以简短的问题或指导；也可以是以文本为中心的，例如包含两张插入图像的长网页；还可以是图像和文本的平衡混合，为广泛的应用提供了灵活性。GPT-4V展示了处理任意混合图像、子图像、...
测试的方法也很简单,通过输入 Prompt(提示词),报告的作者向 GPT-4V 询问问题即可。 例如,报告作者输入一张联合国徽章的照片,并要求 GPT-4V 编写 svg 代码生成联合国徽章照片,但遗憾的是,最终的生成效果谈不上多好,甚至有点糟糕。 当然,上面的例子只是极个别例子,实际上,纵观整篇报告, GPT-4V 在逻辑推理能力,...
GPT-4V 是一个具有多感官技能的大型语言模型,能够进行各种有趣任务,包括处理任意交织的多模态输入,以及理解输入图像上的视觉标记。这使得 GPT-4V 成为了一个强大的多模态通用系统。此外,GPT-4V 的独特能力还可以为视觉指针提示等新型人机交互方法提供支持。论文还讨论了 GPT-4V 系统在未来的应用场景和研究方向,包括...
为了解决这个难题,微软研究人员开源了纯视觉GUI智能体OmniParser,能够轻松将用户界面截图解析为结构化元素,显著增强GPT-4V等模型对应界面区域预测的能力。目前,OmniParser在Github上非常火,已经超过3800颗星。 开源地址:https://github.com/microsoft/OmniParser ...
近日,微软 Azure AI 将 GPT-4V 与一些专用工具集成到一起,打造出了更强大的 MM-Vid,其不仅具备其它 LMM 的基本能力,还能分析长达一小时的长视频以及解说视频给视障人士听。 世界各地的人们每天都会创造大量视频,包括用户直播的内容、短视频、电影、体育比赛、广告等等。
OmniParser 是微软研究院开发的一个创新项目,旨在增强大型视觉语言模型(如 GPT-4V)在操作图形用户界面(GUI)时的能力。 该项目由微软研究院和微软通用 AI 团队共同开发。 https://microsoft.github.io/OmniParser/ 核心问题与解决方案 传统视觉语言模型在处理 GUI 操作时面临两个主要挑战: ...