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数据机器 #246
视觉语言模型的趋势。VideoAgent。MyVLM。ScreenAI。进化模型合并。嵌入量化。RAG 2.0 SOTA。LaVague Agent。Devika AI 工程师。上下文强盗。DenseFormer。
来源:数据机器视觉语言模型 (VLM) 的新趋势。近几个月来，VLM 的发展非常令人印象深刻。如今，VLM 展现出一些令人惊叹的能力。有关 VLM 可以做什么以及它们如何工作，请参阅以下两个链接：
视觉语言模型 (VLM) 的新趋势。 近几个月来，VLM 的发展非常令人印象深刻。如今，VLM 展现出一些令人惊叹的能力。有关 VLM 可以做什么以及它们如何工作，请参阅以下两个链接：但 VLM 仍然面临一些挑战，例如：多模态训练数据集、分辨率、长格式模态、视觉语言集成和概念理解。沿着这些思路，我看到 VLM 中出现了 5 种趋势：1) VLM 在本地环境中运行 2) 新兴的 VLM 视频代理 3) VLM 的统一结构学习 4) VLM 的个性化和 5) 修复 VLM 分辨率诅咒。让我们看看……
本地环境中的 VLM。在这篇博文中，一位独立的 AI 研究人员撰写了关于仅使用本地环境使用 VLM 的文章。受到 Phi-2：小型 LM 的惊人力量的启发 - 并使用 Facebook AI AnyMAL 多模态方法，研究人员详细描述了挑战和不同的架构，直到在本地环境中取得一些不错的结果，这些结果与学术 SOTA 相差甚远。博文：关于 VLM 的发现
本地环境中的 VLM。 在这篇博文中，一位独立的 AI 研究人员撰写了关于仅使用本地环境使用 VLM 的文章。受到启发 Phi-2：小型 LM 的惊人力量 - 并使用 Facebook AI AnyMAL 多模态方法，研究人员详细描述了挑战和不同的架构，直到在本地环境中取得一些不错的结果，这些结果与学术 SOTA 相差甚远。博客文章： 关于 VLM 的发现 长篇视频理解的新 SOTA。 VideoAgent：以 LLM 为代理的长篇视频理解 UI 和信息图表理解的新 SOTA ScreenAI：用于 UI 和信息图表理解的视觉语言模型 概念嵌入 。