GPT-4V急需提高在车辆识别和计数方面的准确性,特别是在能见度差的情况下。此外,模型必须提高其解释和预测多辆车辆动态交互和运动的能力。虽然它在识别静止物体和静态场景方面表现出色,但其在理解动态场景(如涉及移动机械臂或道路条件变化的场景)方面的能力则不那么可靠。 总结来说,GPT-4V在推动矿业环境中的自动驾驶...
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...
这两个模型都展现出识别广泛种类的菜肴的能力,扩展了它们对菜肴图像中细节如配料、装饰和烹饪技巧的识别能力。结论基本和风景名胜一样。 2.4 Logo识别 这两个模型都成功识别了标志并提供了全面的描述,捕捉了设计、颜色、形状和符号表示等各个方面的信息。 2.5 抽象图片识别 尽管GPT-4V提供了合理的回答,但Gemini提供的...
目前，视觉+语言的多模态大模型相对主流的方法为，借助预训练好的大语言模型和图像编码器，用一个图文特征对齐模块来连接，从而让语言模型理解图像特征并进行更深层的问答推理。根据OpenAI 及微软目前官方发布的GPT-4V 相关新闻与论文，我们并不能详细了解其实现多模态，尤其是视觉模型的具体方法，但我们或许可以从OpenAI...
该工作对当前最强的商业大模型 GPT-4V 和最受欢迎的开源模型 LLaVA-1.5 进行了实验，揭示了目前多模态大模型中的视觉编码漏洞。漏洞 1：GPT-4V 将图像进行有重叠的切片后再编码 作者首先设计了一个实验来观察：图像中的位置如何影响 GPT-4V 的计数回答。具体来说，作者合成了如图 1 (a) 所示的图像，并向 ...
4、多模态大模型的研究&落地潜力：预测了多模态学习研究人员应该关注的2类领域，包括落地（潜在应用场景）和研究方向。例如这是研究人员发现的GPT-4V可用场景之一——故障检测：但无论是新的提示词技巧、还是GPT-4V的应用场景，大伙儿最关注的还是GPT-4V的真正实力。所以，这份“说明书”随后用了150多页来展示各种...
以 GPT-4V、谷歌 Bard 为代表的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的 MLLMs 在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源 ML...
2023-2024年，以 GPT-4V、Gemini、Claude、LLaVA 为代表的多模态大模型（Multimodal LLMs）已经在文本和图像等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮。然而，对于这些模型的评测多集中于语言上的任务，对于视觉的要求多为简单的物体识别。相对的，计算机视觉最初试图解读图像作为3D场景的投影，而不仅仅...
MMMU 还具备了两个特有挑战（图 1）：一是其涵盖多种图像格式，从照片和绘画等视觉场景到图表和表格，可用于测试 LMM 的感知能力；二是 MMMU 具有文本和图像混合交织的输入。对于这个基准，AI 模型需要把图像和文本放在一起理解，这往往需要回忆深度的学科知识并根据理解和知识来执行复杂推理。该团队不仅提出了基准...
在其他地方，Adept 是一家构建可以自主导航软件和网络的人工智能模型的初创公司，它开源了一个类似 GPT-4V 的多模式文本和图像模型，但有一些不同。Adept 的模型能够理解图表、图形和屏幕等“知识工作者”数据，使其能够操纵并推理这些数据。LLaVA-1.5 LLaVA-1.5是LLaVA的改进版本，几个月前由微软附属研究团队...