Схожие особенности модели языка зрения

arXiv:2602.01346v2 Annuates Type: заменить резюме: Хотя открытые модели зрения и языка (VLM) расширились, выбор оптимальной заранее подготовленной модели для конкретной задачи вниз по течению остается непростым. Интенсивная оценка зачастую не представляется практически осуществимой из-за вычислительных ограничений и ограниченности данных в нескольких сценариях. Существующие методы отбора не позволяют в полной мере решить эту проблему: они либо опираются на массивные данные, либо используют симметричные текстовые дескрипторы, которые игнорируют сам по себе ориентированный и учитывающий конкретные модели характер передаваемости. Для решения этой проблемы мы предлагаем систему, в которой выбор модели будет основываться на внутренней функциональной динамике визуального энкодера. Наш подход представляет собой каждую задачу через слоёв мудрого провода и предполагает распределение целевые показатели по размеру блоков посредством упорядоченной энтропии. Основываясь на этом, мы введем метод дивергенции направления (DCD), асимметричный метрический параметр, который позволяет количественно оценить эффективность задачи источника покрывает