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VLMs 多模态大模型当下进展与思考

自从ChatGPT问世以来,人工智能领域经历了一场令人眼花缭乱的变革,特别是在视觉-语言模型(Vision-Language Models, VLMs)的研究和应用上更是如此。VLMs通过结合视觉感知能力和自然语言理解能力,已经在诸如图像描述、视觉问答以及图像和视频的自动标注等多个方面展示出其惊人的潜力和应用价值。随着技术的不断进步,VLMs在处理复杂视觉和语言任务时的性能得到了显著提升,同时也为解决现实世界问题提供了新的视角和工具。 在过去的一年中,VLMs技术取得了飞速发展。本文旨在对这些技术进步进行梳理与思考,但将避免深入具体的论文细节,而是用简明扼要的方式介绍每篇研究的核心思想。若想了解更多细节,可参考相关论文的链接。 整体进展 引言:ChatGPT等语言模型没有视觉处理能力,大家认为实现强大的视觉模型可能还需要一段时间。然而,2023年3月份发布的GPT-4彻底改变了这一预期。GPT-4刷新了多个视觉榜单记录,并且展现出很强的图片理解能力。此外,相比ChatGPT,关于GPT-4的资料相对更少,使其更显神秘。 2022年11月,OpenAI发布了ChatGPT 3.5,一经推...

一句注释引发的思考 - 论代码质量

一句注释引发的思考 接到一个紧急需求(当然,002的需求向来是如此紧急的):大屏展示原来只有二个品牌数据,现增加到三个品牌的数据。一句话的需求,且没有业务逻辑变更,我认为可以迅雷不及掩耳之势,2小时收拾干净交差。当我满腔激情的定位的核心逻辑部分时,这样一句注释(见下图),让我顿时思绪天马行空: 这个作者经历了什么样一个心碎的过程?但是可以肯点的是这一定是一个有想法的作者,不由得心中肃然起敬。 这段代码经历了多少次的重写,才会让作者的心潮有如此波澜? 抑或,这到底提出了怎么样一个需求,让作者需要通过这样的注释来宣泄心中怨气? 巴拉开代码修改记录,作者已经去别的地方高就了,要不是留了这些代码,实在想不起有这样的一个同事存在过;代码提交记录比较整洁,大部分代码是在5月29号提交,5月30大概是修复bug提交了小部分代码。如此看来,代码没有经历过什么苦难,这里的需求仅仅是每个品牌的门店按订单数量排序(如下图),想想怎么也闹出什么大动静... 再细读作者留下的代码,只能说作者给自己设置了难度系数(这说法太含蓄了),稍微有一点改动,便是牵一发而动全身,于是留了这样一个不太成熟且不太有价值的注释...

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