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论文vl最新视觉报道_英语作文自动生成器(2024年12月全程跟踪)

内容来源：合毅科技所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

论文vl

DeepSeek刚刚开源了统一多模态框架：JanusFlow，可以同时处理图像理解和生成任务，包括处理复杂背景和不同姿态的人物图像在视觉理解上，MMBench 74.9分，SeedBench 70.5分，GQA 60.3分，超过了LLaVA-v1.5、Qwen-VL-Chat 图像生成上，超过了Stable Diffusion v1.5、SDXL 它在图像视觉质量和语义一致性方面优秀，可以遵循多样化文本提示在多模态理解方面，能处理问答、图表解释、对象计数等视觉理解任务 github：网页链接论文：网页链接「LLM」「DeepSeek」「JanusFlow」「图生生成模型」

梯度视角下的LLMs训练行为研究大家好！今天给大家带来几篇非常有意思的论文，快来看看吧！梯度视角下的LLMs训练行为差异 𐟓Š 论文标题：What Happened in LLMs Layers when Trained for Fast vs. Slow Thinking: A Gradient Perspective 这篇论文主要探讨了大型语言模型（LLMs）在训练过程中，不同层次梯度的行为差异。特别是研究了快速思考和慢速思考对梯度的影响。通过梯度分析，我们可以更好地理解LLMs的训练过程，从而优化模型性能。视觉语言模型推理加速 𐟚€ 论文标题：VL-Cache: Sparsity and Modality-Aware KV Cache Compression for Vision-Language Model Inference Acceleration 这篇论文提出了一种新型的键值（KV）缓存压缩方法——VL-Cache，旨在加速视觉语言模型（VLM）的推理。通过引入稀疏性和模态感知，VL-Cache可以有效地压缩缓存，从而提高推理速度。改进Transformer模型解决规划密集型问题 𐟧 论文标题：Learning to Achieve Goals with Belief State Transformers 这篇论文主要解决如何改进现有的Transformer模型，使其能够更好地解决规划密集型问题。通过引入信念状态转换器，模型可以更好地学习如何实现目标，从而提高整体性能。这些论文都是非常有趣的研究方向，大家可以深入阅读并讨论交流！我们明天中午12:00继续读论文，敬请期待！ 𐟓š

多模态算法必读论文清单𐟓š 今天为大家整理了一些多模态方向的经典论文，如果你对多模态算法感兴趣，或者计划投递多模态算法岗位，这些论文绝对值得一读。以下是一些值得关注的论文： CLIP 𐟓‘ BLIP 𐟓– BLIP2 𐟓š Instruct BLIP 𐟓𐊌Lava 𐟔劍iniGPT4v1v2 𐟓ˆ Flamingo 𐟦… mPLUG 𐟔Œ kosmos 𐟌Œ Qwen- VL 𐟌 Intern- VL 𐟌 Gemini 𐟌 阅读这些论文的同时，也别忘了积累多模态相关的项目经验。如果你计划冲刺算法岗位，项目经历是不可或缺的一部分。

【每日大模型论文】Mistral AI 发布 Pixtral-12B 技术报告 Mistral AI 推出了 Pixtral-12B，这是一个 120 亿参数的多模态语言模型。经过训练，Pixtral-12B 既能理解自然图像，也能理解文档，在各种多模态基准测试中取得了领先的性能，超越了许多大模型。与许多开源模型不同的是，Pixtral 也是同类产品中的先进文本模型，并且不会因为在多模态任务中表现出色而降低自然语言性能。Pixtral 使用从零开始训练的全新视觉编码器，可按自然分辨率和长宽比摄取图像。这样，用户就能灵活处理图像中使用的 token 数量。Pixtral 还能在 128K token 的长上下文窗口中处理任意数量的图像。 Pixtral 12B 的性能大大优于其他类似大小的开放模型（Llama-3.2 11B 和 Qwen-2-VL 7B）。它还优于 Llama-3.2 90B 等更大的开放模型，但体积却小了 7 倍。他们还贡献了一个开源基准——MM-MT-Bench，用于评估实际场景中的视觉语言模型，并为多模态 LLM 的标准化评估协议提供了详细的分析和代码。 #知识分享# #大模型# #论文#

_每日3分钟，洞悉AI前沿动态_ _ShowUI：革新 GUI 自动化的视觉 - 语言 - 操作模型_ ShowUI 专注于 GUI 自动化领域，其运作模式依托视觉 - 语言 - 操作模型构建，与 Computer Use 有相似之处。它赋予用户通过自然语言指令操控 AI 完成点击、输入、选择、滚动等常见操作的能力。相关研究论文数据表明，ShowUI 模型准确率高达 75.1%，并且在性能方面实现了 1.4 倍的显著提升。当前，其代码已开放源代码，为相关领域的研究与应用开发提供了有力支持。 _Qwen2vl - Flux 在线演示：mini 版本初绽锋芒_ Qwen2vl - Flux 推出的在线演示平台，以其出色的表现吸引了众多目光。虽为 mini 版本，但其生成效果已与 IpAdapter 不相上下，能依据文本提示快速生成令人瞩目的图像。据开发者透露，完整版本将蕴含更强大的功能与潜力，值得期待后续的全面升级与优化。 _阿里通义开源 QwQ - 32B - Preview：国产推理模型新势力_ 阿里通义团队重磅推出的 QwQ - 32B - Preview 推理模型，尽管尚处预览阶段，却已在多方面展现出卓越实力。在与同类模型对比中，其性能与 o1 - mini 旗鼓相当，尤其在数学性能维度上成功超越 o1 - preview，成为国产可商用推理模型中的佼佼者，为国内 AI 推理技术的应用与拓展开辟了新路径。 _OneDiffusion：多功能生图模型即将登场_ OneDiffusion 作为一款多功能生图模型，功能涵盖文生图、ID 一致性保障、单图多视角生成、文生多视角创作以及双向生成等多个方面。其独特之处在于能够像 ControlNet 一样实现基于深度、姿势、布局、语义等条件的生成，同时具备将图片预处理为相应条件的能力。官方已确定将于 12 月初正式发布模型及代码，有望为图像生成领域带来新的变革与突破。 _OpenAI 的 Sora API 泄露事件回顾与剖析_ 近日，OpenAI 的 Sora API 泄露事件引发行业广泛关注。事件起始于 Hugging Face 组织下的 PR Puppets 发布的一个 Space，该 Space 借助调用 OpenAI 尚未正式发布的 Sora 视频生成模型接口，实现了依据提示词生成视频的功能，且代码开源。随后，OpenAI 迅速做出反应，关闭了 Sora 对所有艺术家的抢先体验权限。PR Puppets 组织则发布公开信对 OpenAI 的行为表示抵制，并展示了部分“偷跑”视频。据业内推测，这些视频可能由 Sora 的 Turbo 模型生成，该模型虽生成速度较快，但在生成效果质量上略有逊色。此次事件不仅揭示了 AI 技术在开发与传播过程中的潜在风险，也引发了关于技术垄断与开源共享平衡的深入思考。 #AI创造营#ai艺术家在微博#新星闪光计划##AI探索计划#

_每日3分钟，洞悉AI前沿动态_ _ DeepSeek 开源 JanusFlow：超越 LLaVA-v1.5 的多模态模型 _ JanusFlow 开源了 Janus 系列中的 JanusFlow，这是一个统一的多模态理解和生成模型，能够同时处理图像理解和生成任务。在视觉理解基准测试中，JanusFlow 的表现超越了 LLaVA-v1.5 和 Qwen-VL-Chat，并且能够生成分辨率为 384㗳84 的图像。期待其集成到 API，以便更广泛的应用。 _ 百度自由画布：全新创作工具开放公测 _ 自由画布是 2024 百度世界大会上由李彦宏展示的一款全新创作工具。用户可以将任何内容（如图片、视频、语音、PDF、文档等）拖放到画布中进行理解和编辑。该工具目前已开放公测申请，为创作者提供了一个强大的新平台。 _ RMBG-2.0：开源背景去除模型性能大幅提升 _ RMBG-2.0 是 BRIA AI 推出的全新开源 SOTA 背景去除模型，其性能比肩知名付费背景去除工具 remove.bg。从 1.4 版本的 73.26% 提升到了 2.0 版本的 90.14%，性能提升显著，效果非常不错。 _ OpenAI 官方发布： ChatGPT 学生写作指南指导学生如何正确使用GPT _ ChatGPT 作为教育工具，能有效辅助学生提升写作和思维能力，但需避免直接生成论文。合理使用包括自动化引用格式、快速了解新话题、提供研究建议、深入理解复杂概念、审查论文结构、倒写大纲、苏格拉底式对话、验证论点、历史思想家视角、写作反馈、语音模式阅读伴侣及技能磨炼等。使用时应保持学术诚信，透明引用 ChatGPT 的贡献。 #AI艺术家在微博##新星闪光计划##AI创造营#

混乱环境抓取新法！嘿，大家好！今天要跟大家分享一下我的第一篇机器人领域的一作论文——《ThinkGrasp：用于混乱环境中策略性部件抓取的视觉语言系统》。这篇文章终于挂出来了，感觉特别激动！研究背景 𐟓 在高度混乱的环境中进行机器人抓取一直是个大难题。目标物体常常被严重遮挡甚至完全隐藏，现有的很多方法在这种情况下表现不佳，难以准确识别和抓取目标物体。研究贡献 𐟌Ÿ 我们提出了ThinkGrasp，这个系统结合了大规模预训练视觉语言模型的优势与遮挡处理系统，通过语言引导消除阻挡物体，逐步揭示目标物体并最终抓取。我们的主要贡献如下：开发了一种即插即用的遮挡处理系统，能够高效利用视觉和语言信息辅助机器人抓取。我们引入了LangSAM和VLPart进行分割，确保语言模型的错误不会影响分割过程，从而在复杂环境中实现更高的成功率和更安全的抓取姿态。在仿真实验中，我们的方法在RefCOCO数据集上表现优异，成功率达到98.0%，在重度混乱场景中也表现出色，展示了强大的泛化能力。系统的模块化设计使其能够轻松集成到各种机器人平台和抓取系统中，展示了强大的通用性和可扩展性。方法介绍 𐟔 ThinkGrasp由以下几个主要过程组成：目标选择：GPT-4o根据视觉场景和自然语言指令生成视觉理解和分割假设，确定最适合的抓取位置。遮挡处理：通过移除遮挡物体来提高目标物体的可见性和抓取准确性。 3x3网格策略：将目标物体分为3x3网格，选择最佳抓取区域，确保在低分辨率图像下也能进行准确抓取。抓取姿态生成：根据裁剪后的点云生成候选抓取姿态，并通过评分函数选择最优抓取姿态。实验结果 𐟓Š 在RefCOCO基准测试中，我们的方法在多个任务上表现优异，成功率达到98.0%，在重度混乱场景中也表现出色，展示了强大的泛化能力。我们的方法不仅在仿真环境中表现优异，在实际机器人实验中也取得了高成功率，验证了其在真实环境中的有效性。总结 ✨ 总的来说，ThinkGrasp是一个结合了视觉语言模型和遮挡处理系统的机器人抓取系统，能够在混乱环境中准确抓取目标物体。我们的方法不仅在仿真环境中表现出色，在实际机器人实验中也取得了高成功率，验证了其在真实环境中的有效性。希望这篇论文能给大家带来一些启发！

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