PuzzleVQA的推出,标志着人工智能领域对于模型推理能力的进一步探索和挑战,也为未来AI技术的发展提供了新的研究方向和测试基准。 划重点 PuzzleVQA数据集旨在测试大型多模态模型的抽象推理能力。 该数据集通过视觉问题和答案对,评估模型的逻辑思考和概念理解。 PuzzleVQA的发布为AI推理技术的发展提供了新的研究和测试
眼科成像的多模态综合基础模型 | 人工智能(AI)在眼科领域至关重要,它可以解决诊断、分类和视觉问题解答(VQA)等任务。然而,该领域现有的人工智能模型通常需要大量标注,并且针对特定任务,从而限制了其临床实用性。 虽然最近的发展为眼科带来了基础模型,但由于需要为每种成像模式训练单独的权重,这些模型受到了限制,无法全...
多模态会这一点!你直接起飞!!😎。多模态对齐的挑战⛳️多模态模型需要解决的首要问题是如何将不同模态的信息统一到一个共享的空间。以BLIP-2为例,该模型通过图像编码器(如ViT)提取图像特征,并使用Q-Former对图像特征进行处理,将 - 学长教学于20241127发布在
MLLM统一处理多模态输入,生成更精准的答案,但检索能力仍弱于纯文本,数据格式多样性带来新挑战。 🌌 MRAG3.0:端到端多模态框架 新增文档截图索引,彻底减少信息丢失;支持多模态输出(如生成含图的答案)。通过位置识别、候选集检索和匹配插入,实现动态多模态内容生成,覆盖更复杂场景。 💡 应用场景:从VQA到富媒体答案...
目前,高质量的推理数据获取主要依赖于人工标注的数据集或计算成本高昂的自监督学习方法,这限制了模型的推理能力提升。目前遇到的困难和挑战:1、数据获取成本高:人工标注的数据集如OK-VQA和ScienceQA需要大量人力进行标注,难以大规模扩展。2、自监督方法的局限性:现有的自监督合成方法(如MMInstruct和MMEvol)在跨模态和...