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如何简单理解视觉语言模型（VLMs）以及它们的架构、训练过程？ - 知乎
基于预训练 llm vlm 的方案则借助预训练模型的强大表征能力进行信息融合。结论共识是，合适的架构设计对于实现高效的视觉 - 语言 - 动作交互至关重要。
现在的VLM是否能在一些视觉任务(如目标检测)上取代卷积网络？ - 知乎
Zero shot VLM 的表现与经过训练的传统方法相当，这表明领域差距显著影响了 VLM 的性能。相比之下，我们的 ChatBEV 在对数据集进行微调后，显著超越了现有方法，证明了我们的数据集和微调模型对于场景理解任务的有效性。
有问题，就会有答案 - 知乎
目前在网上看到过各种从0到1训练一个LLM或是miniLLM之类的项目，但是发现好像还没有类似的VLM项目，正好最近计算资源比较充足，所以尝试对llava进行了完整的复现（应该也算是从0到1了吧），最…
理想汽车发布的端到端技术、VLM视觉语言模型和自动驾驶技术架构的最新进展意味着什么？ - 知乎
图 3：用于自动驾驶的 VLM-RL 框架架构。(a) 用于策略学习的观察和动作空间；(b) 定义 CLG 提供语义引导；(c) 基于预训练 VLM 的 CLG 语义奖励计算；(d) 分层奖励综合，将语义奖励与车辆状态信息整合，生成全面且稳定的奖励信号；(e) 使用批处理的策略训练，其中通过回放缓冲区存储的经验执行 SAC 更新
Vision Language Model（VLM）的经典模型结构是怎样 . . . - 知乎
LLaVA的网络结构图当然，视觉编码器本身也存在很多问题，例如对于图片分辨率有固定要求、精度较低、resize操作会导致图片形变，等等，于是也有另一类encoder-free的VLM方案，即摈弃了视觉编码器的设计，而是直接通过线性映射层将图片转换成embedding的形式，处理流程则是全面地依托于LLM来进行。
想试一下vlm视觉语言大模型这个方向，有什么推荐的paper吗? - 知乎
回到VLM的要求，针对相同Input也要求回复多样性的场景，有几种方法。纯inference方法： RAG：做一个带Recall的系统，一次生成的每个给不同的prompt，回复自带多样性，但要模型有较强的in-context learning的能力；而且RAG的内容会潜在影响模型训练好的回复质量。
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vlm留学的s同学获得耶鲁大学yygs夏校录取～从150多个国家13000+申请者中脱颖而出，录取门槛几乎可以匹敌美本top30大学申请！ YYGS被誉为全球几大最难申请的夏校项目之一，不仅因为有耶…
如何看待 Google 最新开源的 Gemma-3 系列大模型？ - 知乎
Google开源第三代Gemma-3系列模型：支持多模态、最多128K输入，其中Gemma 3-27B在大模型匿名竞技场得分超…