Vision Language Model（VLM）的经典模型结构是怎样的？
BLIP-2的网络结构图 后来以BLIP-2、MiniGPT-4、LLaVA为主的一系列代表性工作，提供了一个沿用至今的VLM范式。这些模型的 视觉编码器 通常用的是 Vision Transformer（ViT） 在各种规模下的变式 …
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
Nov 7, 2024 · 关于视觉语言模型（VLMs），以及它们的架构、训练过程和如何通过VLM改进图像搜索和文本处理的多模态神经网络。 可以参考这篇文章： towardsdatascience.com/ 这篇文章介绍了视觉 …
为什么定义 2000 TOPS + VLA+VLM 为 L3 级算力？这标准是什么？
论文中VLM视觉-语言模型专注于"看懂和理解"而VLA视觉-语言-行动模型在VLM基础上增加了"决策和行动"能力是从理解到执行的进化升级。 也是小鹏基于论文提出2000TOPS+VLA+VLM定义L3级自动驾驶 …
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 …
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
这次我想探讨如何利用视觉语言模型 (VLM)实现目标检测。过去我们需要自行训练模型、收集训练数据，但如今许多基础模型已提供强大的基准，只需在其基础上微调，就能构建出既能检测物体又能用自 …
在用llava架构训vlm时，llm基模选择base模型好 ... - 知乎
在用llava架构训vlm时，llm基模选择base模型好还是chat模型好呢？ 看很多模型都是用base，但像mobilevlm用的chat模型效果指标也挺好。 而且llava1.6的34b基模也是在Yi34b上finetune过的… 显 …
智驾中的VLM作用是什么？ - 知乎
VLM主要的作用是什么 如图 1 所示，在先进的 DriveLMM-o1 基准测试中的实验表明， AgentThink 在答案准确性和推理得分方面都达到了新的最佳表现，超过了现有模型。我们的方法在培养动态、工具感 …
如何看待目前VLA的具身智能技术？ - 知乎
规模： VLM 预训练数据：RT-2 使用了来自网络的视觉-语言数据集混合，其中大部分是 WebLI 数据集 。 WebLI 包含大约 100 亿个图像-文本对，经过过滤后有约 10 亿个高质量训练示例 。
目前，全球有哪些典型的具身智能机器人VLA模型？ - 知乎
1. 谷歌DeepMind —— RT2 2023年7月，谷歌DeepMind发布具身智能视觉-语言-动作模型（VLA）RT-2（Robotics Transformer 2）。其核心设计是使用互联网规模的网络数据和机器人动作轨迹数据对预 …
小米汽车正式接入 VLM 视觉语言大模型，VLM 视觉语言大模型的技术 …
为实现VLM的视觉生成能力，我们提出了融合视觉生成与理解的预训练范式，并设计了渐进式由易到难地生成制以增强自回归图像生成效果。 大量实验结果验证了FSDrive方法的有效性，推动自动驾驶技术 …