Компьютерные науки > Комплекторное видение и распознавание шаблонов [представлено 15 сентября 2026 года] Название: FLAT: Перепроверка изображений и текстов в 1D HTML для ретриваля и просмотра поколения PDF (экспериментальное) резюме: обучение методам мультимодального представительства и его генерирование являются двумя этапами: сначала проходит подготовку контрастный или самоконтролирующий визуальный энкодер, за которым следует отдельная эволюционная модель на выходе из системы. Эти узкие места являются причиной процесса регенерации замороженных принадлежностей. Для того чтобы преодолеть этот пробел, мы вновь возвращаемся к процессу совместного обучения мультимодальных представительств и их генерации в целях производства линейно интерполярных привязок, которые непосредственно могут быть использованы в процессе декодирования. Мы представляем FLAT (различные Трансмодальные представления) — систему предварительной подготовки представителей, которая совместно оптимистирует общий мультимодальный энкодер наряду с дешифровкой текстового типа (T2I) и изображения в текст (I2T). Сочетая контрастное согласование с двунаправленными трансмодальными целями регенерации, ФЛАТ обеспечивает свою репрезентативность как дискриминирующих семантические дескрипторы и генеративные условия. В архитектуре FLAT картирует визуальный и текстовый ввод в единое пространство непрерывной последовательности 1D, применяя гнездаемый отсев над символами префикса-K для обеспечения динамической длины выходов.…
FLAT: Переименование изображения и текста в 1D " Гибкий-Ленгт Трансмодальные &qt; для возврата и поколения
arXiv: 2609.16591v1 Вид уведомления: новое резюме: обучение и построение традиционных мультимодальных форм представительства являются двумя этапами: сначала проходит подготовку контрастный или самоконтролирующий визуальный энкодер, за которым следует отдельная регенеративная модель внизу. Эти узкие места являются причиной процесса регенерации замороженных принадлежностей. Для того чтобы преодолеть этот пробел, мы вновь возвращаемся к процессу совместного обучения мультимодальных представительств и их генерации в целях производства линейно интерполярных привязок, которые непосредственно могут быть использованы в процессе декодирования. Мы представляем FLAT (различные Трансмодальные представления) — систему предварительной подготовки представителей, которая совместно оптимистирует общий мультимодальный энкодер наряду с дешифровкой текстового типа (T2I) и изображения в текст (I2T). Сочетая контрастное согласование с двунаправленными трансмодальными целями регенерации, ФЛАТ обеспечивает свою репрезентативность как дискриминирующих семантические дескрипторы и генеративные условия. В архитектурном плане FLAT картирует визуальные и текстовые входные данные
