Последний прорыв в исследованиях Google решает давнюю проблему недостаточности возможностей пространственного мышления моделей визуального языка (VLM). Исследователи разработали новую модель под названием SpatialVLM, умело заимствовав механизмы пространственного мышления человека. Эта модель не только обладает способностью непосредственно выполнять пространственные рассуждения, но также демонстрирует впечатляющие возможности цепного мышления, чего было трудно достичь в предыдущих VLM. Значимость этого исследования заключается в том, что оно не только улучшает производительность VLM в решении пространственных задач и количественной оценки, но, что более важно, открывает новое направление для развития VLM, указывая на то, что область искусственного интеллекта вот-вот откроется. новый скачок.
Последнее исследование Google предлагает SpatialVLM для решения проблемы моделей визуального языка, которым не хватает возможностей пространственного мышления. Опираясь на возможности человеческого пространственного мышления, исследователи разработали SpatialVLM, чтобы он обладал возможностями прямого пространственного мышления и цепного мышления. Исследователи используют такие модели, как обнаружение открытого словаря, оценка глубины и семантическая сегментация, для обучения SpatialVLM, что повышает производительность модели при решении пространственных задач и количественной оценке. Разработайте комплексную структуру генерации данных для извлечения информации об объектах и создания крупномасштабных наборов пространственных данных VQA, чтобы модель имела возможность прямого пространственного рассуждения и цепного мышления. Это исследование открывает новые возможности для разработки моделей визуального языка и новый прогресс в области искусственного интеллекта.
Появление SpatialVLM знаменует собой важную веху в области моделей визуального языка. Ее достижения в области пространственного мышления и цепного мышления будут способствовать применению искусственного интеллекта в более широком спектре областей, таких как робототехника, автономное вождение и т. д. В будущем мы можем ожидать, что SpatialVLM и результаты его последующих исследований принесут нам более интеллектуальный и удобный жизненный опыт.