Les équipes de recherche de l'Université de New York et de l'UC Berkeley ont réalisé des progrès significatifs dans le domaine des grands modèles de langage multimodaux. Ils ont découvert des défauts clés dans les modèles existants en matière de compréhension visuelle et ont proposé de manière innovante la méthode « Interleaved Feature Mixing (Interleaved-MoF) ». Cette technologie révolutionnaire améliore efficacement les capacités visuelles de base des grands modèles multimodaux, atteignant une amélioration significative des performances de 10,7 % dans le test de référence MMVP, indiquant une nouvelle direction pour le développement futur de la technologie d'intelligence artificielle multimodale, et également. fournit une expérience précieuse et une inspiration pour la recherche dans ce domaine.
Récemment, des équipes de recherche de l'Université de New York et de l'UC Berkeley ont réalisé d'importantes avancées dans le domaine des grands modèles de langage multimodaux et ont réussi à découvrir des failles majeures dans la compréhension visuelle des modèles existants. En réponse à ce problème, l'équipe de recherche a proposé la méthode « Interleaved Feature Mixing (Interleaved-MoF) », qui a réussi à améliorer les capacités visuelles de base des grands modèles multimodaux et a obtenu une amélioration des capacités de 10,7 % dans le benchmark MMVP. Cette recherche constitue une source d’inspiration utile pour le développement futur de la technologie de l’IA multimodale.
Ce résultat de recherche résout non seulement le problème du goulot d'étranglement de la compréhension visuelle des grands modèles multimodaux, mais fournit également de nouvelles idées et méthodes pour le développement futur de la technologie de l'intelligence artificielle. Il mérite une étude approfondie et une référence par les chercheurs dans des domaines connexes. Nous attendons avec impatience l'avenir. Découvrez davantage d'innovations basées sur ces recherches.