近日，GitHub上发布了一个名为'Visual reasoning models'的开源工具包，旨在训练视觉语言模型（VLMs）以提升其基础逻辑和推理能力。该工具包由groundlight团队开发，主要专注于增强模型在处理复杂视觉数据时的理解和...

近日，GitHub上发布了一个名为REF-VLM的开源项目，该项目通过引入基于三元组的结构化表示，统一了多模态大语言模型（LLMs）中的视觉解码任务。多模态LLMs是当前人工智能领域的前沿技术，能够在处理视觉和文本信息时...

多模态表示学习（MMRL）技术通过引入一个共享的表示空间，显著提升了视觉-语言模型在处理多模态信息时的交互能力，同时保持了模型的泛化性能。这一技术不仅优化了多模态数据的融合与理解，还为小样本学习（few-shot...

近日，GitHub开源项目LM-Implicit-Reasoning引发了广泛关注。该研究深入探讨了语言模型在逐步隐式推理方面的表现，揭示了其在处理包含变量作为减数的表达式时的泛化能力不足的问题。语言模型在自然语言处理（NLP）领...

近日，TaylorSeer团队提出了一种利用泰勒级数扩展来预测扩散模型中未来时间步特征的新方法，显著减少了特征缓存中的误差。扩散模型在生成图像、声音和其他复杂数据方面表现出色，但其计算复杂度和资源消耗一直是制约...

谷歌近日发布了Gemma 3模型的权重和技术报告，这一模型共有四种规模，其性能与Gemini 1.5 Pro相当。Gemma 3不仅在多语言处理上表现出色，能够理解超过140种语言，还被认为是接近当前最先进的密集模型之一。这一发布...

在计算机视觉和人工智能领域，3D重建技术一直是一个重要的研究方向。最近，GitHub上出现了一个名为“Perception Efficient Reconstruction”（PE3R）的项目，该项目将文本查询功能与从图像中进行3D重建的技术相结合，...

YoloE 是一种创新的小型视觉模型，能够通过多种方式进行提示，以实现开放词汇检测。这意味着用户可以使用类别、图像和文本来决定模型应该检测的内容。特别值得一提的是，YoloE 的运行速度高达 300 帧每秒（fps），使...