近期发表于arXiv的研究ThinkLite-VL通过创新性地应用蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术量化样本难度，在视觉语言模型（VLM）领域取得突破性进展。该方法仅需11,000个训练样本即可显著提升模型推理能力，且无需依赖知识蒸馏...

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...