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Reflective Planning:增强 VLM 多阶段操纵推理能力 要解决复杂的长程机器人操纵问题,需要复杂的高级规划能力、对物理世界的推理能力以及反应性地选择适当运动技能的能力。原则上,根据互联网数据预训练的视觉语言模型(VLM)可以为解决此类问题提供一个框架。然而,就目前的形式而言,VLM 既缺乏对机器人操纵所需的复杂物理的...
整体算法架构是由一个统一的Transformer模型组成,将Prompt(提示词)文本进行Tokenizer(分词器)编码,然后将前视120度和30度相机的图像以及导航地图信息进行视觉信息编码,通过图文对齐模块进行模态对齐,统一交给VLM模型进行自回归推理;VLM输出的信息包括对环境的理解、驾驶决策和驾驶轨迹,并传递给系统1控制车辆。整体设计中的...
利用强化学习微调大型视觉语言模型 | 目前,根据专门的视觉指令数据微调的大型视觉语言模型(VLM)在各种场景中都表现出了令人印象深刻的语言推理能力。然而,这种微调范式可能无法从交互环境中有效学习多步骤目标导向任务中的最优决策智能体。 为此,来自加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和纽约大学的研究团队提出...
尽管尺寸小,SmolVLM-256M在某些基准测试中,如OCRBench(52.6%)和TextVQA(49.9%),表现超过了Idefics 80B。它们采用了较小的SigLIP编码器以支持更高分辨率的图像处理。这些模型的设计还受到苹果和谷歌在视觉语言模型研究的启发。Hugging Face还开发了ColSmolVLM,性能可与参数量是其十倍的模型相媲美,特别是在多模态...
VisRAG | 多模态的视觉RAG | VisRAG(Vision-based Retrieval-augmented Generation)是一个基于视觉-语言模型(VLM)的检索增强生成框架,用于处理多模态文档。与传统的基于文本的RAG(Retrieval-augmented Generation)系统不同,VisRAG直接利用文档的图像信息进行检索和生成,避免了在解析过程中可能引入的信息损失。
NVIDIA NIM加速多模态检索系统 | 还在为多模态检索系统头疼?NVIDIA最新解决方案来了!通过LangGraph+Llama模型组合,基于视觉语言模型(VLM)快速搭建实验性管道。这份指南将手把手教你构建高效检索系统,处理效率提升肉眼可见。特别适合需要快速验证原型的开发者,点击指南解锁工业级解决方案!阅读指南 ...
vLLM v0.7.2 支持TF模型推理 | vLLM 0.7.2 发布了对 transformers 大多数 decorder 模型的支持(这个版本还不支持 VLM),性能比 vLLM 的原生支持慢了一点,但总体来说这个功能的收益还是比较大的。另外,看了一下实现,核心是在初始化模型时替换 Linear 模块的实现。对细节感兴趣的朋友可以看链接。
LLaVA-o1:自主多阶段推理的VLM | LLaVA-o1是一种新设计的视觉语言模型,能够进行自主的多阶段推理。通过四个阶段(摘要、图像说明、推理、结论)进行结构化推理,通过推理阶段级束搜索方法,在每个阶段生成多个候选结果,并选择最佳结果以继续生成过程。在多种多模态推理基准测试中的效果超过了很多更大甚至是闭源模型。Pap...
回应评论区的留言,多补充两句,文章中多次提到了将来的Agent是要基于推理模型,就是用带CoT的推理模型作为基座模型,并随着inference-time scaling而迭代的agent,不是前推理时代用llm或vlm作为基座再用上rl来堆积起来的agent。毕竟OpenAI 的最新agent Operator 在OSWorld Benchmark上准确率最高才38%,当然有进步空间,我预...