用点序列预测实现无解码器的MLLM像素级分割
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首个无需扩散解码器的统一自回归多模态模型,支持文本、图像、语音的任意到任意生成
分层管理KV缓存,免训练实现10倍加速的流式视频理解
SAMTok:用两个词表示任意掩码
👍 44将任意区域掩码压缩为两个离散token,让MLLM像学语言一样学像素级能力
结合稀疏标注与伪标签的视频上下文学习框架,实现低资源场景下的高效适应
统一框架实现视频时空联合理解,SlowFast token+MLLM-SAM2架构
用四类 STEM 手绘图诊断 MLLM 评分与错误识别能力的基准与评测。
提出自适应视频推理框架,只在必要时进行CoT推理,大幅提升效率同时保持准确率
提出DualityForge框架和DNA-Train训练方法,通过生成反事实视频对抗MLLM的语言先验依赖,显著降低视觉幻觉