Eyes Wide Shut? Exploring the Visual Shortcomings of Multimodal LLMs

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  2024年01月22日

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  Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning

  parameterize the image encoder as f i q _{iq} i q ​ query feature q i i _{ii} ii ​ ，key feature k i i _{ii} ii ​ parameterize the textual encoder as f c q ( ⋅ ; Θ q , Φ c q ) f_{cq}(·; Θ_q, Φ_{cq}) f c q ​ ( ⋅; Θ q ​ , Φ c q ​ ) ，momentum textual encoder as f c k ( ⋅ ; Θ k , Φ i k ) f_{ck}(·; Θ_k, Φ_{ik}) f c k ​ ( ⋅; Θ

  2024年02月01日

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  2024年03月14日

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  【论文笔记】Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models——细看Gemini

  【一句话总结，对标GPT4，模型还是transformer的docoder部分，提出三个不同版本的Gemini模型，Ultra的最牛逼，Nano的可以用在手机上。】 谷歌提出了一个新系列多模态模型——Gemini家族模型，包括Ultra，Pro，Nano（1.5B Nano-1，3.25BNano-2）三种尺寸（模型由大到小）。在图像、音频、视

  2024年02月04日

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  好文推荐 A transformer-based representation-learning model with unified processing of multimodal input

  论文地址：https://www.nature.com/articles/s41551-023-01045-x 代码地址：https://github.com/RL4M/IRENE 基于Transformer的表示学习模型，作为临床诊断辅助工具，以统一的方式处理多模态输入。将图像与文字转化为visual tokens和text tokens，通过一个双向的跨模态注意力机制块共同学习不同信息间的

  2024年02月07日

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  2024年02月08日

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  2024年02月07日

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  2024年02月02日

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  2024年02月11日

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  2024年04月23日

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