研究人员提出了一种名为“多模态专家混合体” (MoME) 的方法，以解决通用的多模态大型语言模型(MLLMs)中的任务干扰问题。在多模态大型语言模型中，任务干扰是一个常见的问题，它可能会影响模型的性能和效率。MoME的提...

近日，一种名为ChartX的新工具发布在GitHub上，用于测试多模态大语言模型（MLLM）在解释和推理可视化图表方面的能力。ChartX通过评估模型对图表的理解能力来测试其多模态能力，包括语言和视觉。该工具可以评估多种不...

苹果发布了一款新的代码，使用多模态语言模型来改进人类提供的自然语言图像编辑。这个新的代码的核心思想是使用大型语言模型来指导用户对图像进行编辑，从而提高编辑的质量和效率。该代码的具体实现是将图像与自然语...

一项新研究揭示了多模态大型语言模型（MLLMs）如GPT-4V的一个弱点：它们难以处理特定类型的图像-文本输入，从而导致错误。CorrelationQA是一个基准测试，旨在评估MLLM在图像可能会误导或与文本相矛盾的情况下的表现...

研究人员引入了“提示高亮器”方法，它革新了多模态语言模型中的文本生成技术，使用户能够突出提示的某些部分，从而更好地控制生成的文本。这种方法提供了一种更加灵活、直观和有效的交互式控制方式，使得文本生成的结...

M3DBench是一个全新的广泛数据集，旨在改变AI的3D理解，填补多模态语言模型研究中的差距。它包括超过320,000个不同的指令响应对，集成了文本、图像和3D对象，为AI执行更广泛的现实3D任务铺平了道路。

AMBER是一个新的基准，旨在评估和降低多模式大型语言模型（MLLM）中的幻觉，而不依赖其他高级语言模型。该项目已经发布开源库，旨在帮助研究者和开发人员更好地理解和应对多模式语言模型的幻觉问题。

多模态语言模型（multimodal language models）的发展正日益成熟。最近，一种名为State of Mark prompting的方法在GitHub Repo上引起了广泛关注。该方法首先使用Segment Anything算法对图像进行处理，对检测到的类别...

本文深入探究了当前围绕多模态语言模型的研究活动。随着人工智能和自然语言处理领域的不断发展，多模态模型在语言理解、生成和预测等方面已经取得了很大的进展。本文介绍了多模态模型的基本原理，以及当前最先进的多...

近期的模型常常在处理复杂的视觉-语言任务上遇到困难，这主要是由于它们在理解混合的图像-文本上下文时存在限制。为了评估这些任务，研究人员引入了I4基准。结果显示，视觉提示生成器的注意力存在缺陷。为了解决这个...