通过领域自适应预训练和视觉指令调优构建增材制造专用多模态大语言模型
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LLM推理
信息检索
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在线策略蒸馏
模型压缩
合成数据
从视频生成模型提取3D先验增强MLLM空间理解
首个长音频视频理解基准,评估多模态大模型的跨模态长时理解能力
MLLMs在离散符号理解中存在识别-推理倒置的认知错配现象
提出Chain of Events范式,通过构建时序事件链提升MLLM的视频事件预测能力
Video-SFT提升视频理解但损害图像能力,本文揭示这一"时间陷阱"并提出混合帧策略缓解
首个视频到网页生成基准,用细粒度视觉评分标准评估MLLM复现能力
提出分段级记忆机制实现流式视频多轮问答,解耦感知与生成
提出手势意图tokens和EGOPOINTVQA数据集,解决手势指示性视频问答难题
用测试时训练在线更新快权重,实现长视频流式空间理解
提出FIRM框架,通过专门训练的奖励模型和新颖的奖励策略,解决图像编辑与生成中强化学习奖励信号不可靠的问题。
通过迭代潜隐状态精炼实现扩散模型的内生链式思维推理
诊断MLLM图文模态鸿沟根因,提出自蒸馏方法弥合差距
提出主动意图推荐基准PIRA-Bench,评估GUI代理预测用户意图的能力
通过为每种模态学习独立平滑因子并用低秩补偿统一量化权重,解决多模态LLM量化难题
从规模到速度:图像编辑的自适应测试时缩放
👍 135ADE-CoT通过难度感知分配、编辑验证和自适应停止,实现2倍加速
首次提出图像记忆度反馈任务,用激活引导让MLLM生成可执行的记忆度改进建议
通过层次化推理和主动探索,实现高效长视频问答
提出Ref-Adv基准测试,暴露MLLM在指代表达理解上对视觉捷径的依赖
通过因果中介分析证明潜空间视觉推理方法无效,并提出基于文本想象的替代方案CapImagine