#MLLMS

23 статьи
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Визуальное восприятие можно получить в MLLMS от ответов на вопросы взаимодействия

arXiv: 261 030.37471v 1 Annuales Type: New Habrit: Line-grained Visual Provision остается узким местом в ходе обучения моделей мультимодальных крупных языков (MLMs), поскольку ошибки восприятия могут ...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Видите ли MLLM на самом деле это: усиление внимания к визуальным вопросам в мультимодальных МЛМ

arXiv: 2602.08241v2 Annuse Type: заменить перекрестное резюме: хотя цепочка мышления (Cot) позволила существенно усовершенствовать модели мультимодальных крупных языков (MLM) для сложных задач аргумен...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

StemBind: Когда MLLMS теряется между правилами и случаями в резюме Визуального обоснования

arXiv: 2606.00148v2 Annuales Type: заменить резюме: модели мультимодального большого языка (MLMs) часто знают правило, но выбирают неправильный ответ: при абстрактных задачах визуального обоснования (...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Момент-видео: диагностика временной фидельности видео MLLMS в ходе мемориальных визуальных мероприятий

arXiv: 2606.025222v2 Тип анонсации: заменить перекрестное резюме: модели видео-многовидных крупных языков (MLMs) добились быстрого прогресса в общем и длинноформатном понимании видео, однако их способ...

arXiv AI
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Мысли с изображениями как непрерывные действия: числовая визуальная цепочка

arXiv: 2602.23959v2 Annuales Type: заменить резюме: последние MLLMS все больше полагаются на визуальную цепочку мышления для обоснования изображений с помощью регионального подхода. Вместе с тем сущес...

arXiv Computer Vision
4
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Что делает хорошее визуальное представление для пространственного понимания в MLLMS?

arXiv: 2610.17844v1 Annualce Type: New Brieflook: Statural Commonnation - это необходимый шаг в движении моделей мультимодальных больших языков (MLMs) к аргументации о 3D физическом мире. Тем не менее...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Когда MLLMS пропускает то, что читает человек: диагностика и обучение читать текст щурки

arXiv: 2610.13465v1 Annuate Type: кросс-бюллетень: Multimodal LMS может не прочитать текст, встроенный в грубой структуре изображения (текст человека восстанавливается с помощью креветок), и сообщить ...

arXiv AI
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Оптимальная увязка визуальных и переменных характеристик для трансфертных встречных нападений на закрытые источники MLLMS

arXiv: 2610,06977v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Multildrommed music langers (MLMs) по-прежнему уязвимы для переносимых состязательных примеров, особенно в черных ящиках, где доступны только мо...

arXiv Computer Vision
2
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Оценка соответствия медицинского изображения в качестве проверки общего визуального обоснования в моделях для смешанных перевозок на границах

arXiv: 2610,06896v1 Тип уведомления: новое резюме: модели пограничного мультимодального большого языка (MLMs) все чаще используются в качестве предохранителей общего назначения как часть поиска искусс...

arXiv Computer Vision
5
Читать
arXiv AI
arXiv AI

MLLMS не удается отказаться от использования инструментов агентом

arXiv: 2610,03938v 1 Annualce Type: New Humber Abstract: Agents Models multilitary user language Modes (MLMs) недавно продвинули границы визуального мышления, позвонив таким инструментам, как увеличен...

arXiv AI
5
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Путьи движения архитектуры/высокоустойчивости в MLLMS

arXiv: 2610,03289v 1 Annualte Type: New Humber: Multildom Bigl Language Models (MLMs) обеспечивает высокую эффективность в решении задач, связанных с языком зрения, однако внутренние механизмы, при по...

arXiv Machine Learning
5
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Где MLLMS не сработало и почему: причинно-следственная декомпозиция для диагностирования сбоев в потенциале

arXiv: 26009.38851v1 Annuale Type: recred Brieft: Conce-to-ender first regional recording recomplementation cases millables ( " Точность в конце работы <) как часто MLLMS не срабатывает, но при этом н...

arXiv AI
5
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Конструктивная дисторсия: совершенствование MLLMS при помощи корректируемого изображения

arXiv: 2510,09741v4 Annuate Type: заменить резюме: мультимодальные модели большого языка (MLMs) часто пропускают небольшие детали и пространственные связи в запутанных сценах, что приводит к ошибкам п...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Почему MLLMS struggld to census: Преодоление индивидуализации и агрегации узких мест с Convstack

arXiv: 26009.37096v1 Annualte Type: New Humber Abstract: Multilateral Bigl Language Models (MLMs) постоянно борется с тонким визуальным подсчетом, однако основные причины этого остаются недостаточно п...

arXiv Computer Vision
4
Читать
arXiv AI
arXiv AI

AdaKerNet: Невральная декодировка для прогнозирования задач-адаптивных целей с использованием смешанных крупных моделей

arXiv: 2609,36368v1 Annuales Type: кросс-бюллетени: были внедрены модели крупных фондов с перспективой эффективной адаптации к задачам низового уровня. Тем не менее под ограниченным контролем MLLMS, в...

arXiv AI
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

ДППО: оптимизация субъектной политики с учетом многообразия в целях эффективного эмоционального обоснования

arXiv: 2609,36775v1 Вид уведомления: новое резюме: Укрепление обучения значительно расширило сложные возможности МЛМС в области рассуждения. Однако преобладающие алгоритмы RL страдают от серьезного пр...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

CORTEX: Структурированный и обоснованный контрольный параметр для 3D TT MLLMS

arXiv:2606.27264v3 Annuales Type: заменить резюме: Разъяснение в мультимодальных крупных языковых моделях (MLMs) продемонстрировало большие надежды на медицинскую съемку. Однако эта аргументация обычн...

arXiv Computer Vision
1
Читать
arXiv AI
arXiv AI

FitAQA: Контрольный параметр оценки качества мер по обеспечению пригодности для моделей смешанных крупных языков

arXiv: 2608.08736v2 Тип объявления: заменить резюме: Оценка качества действий по обеспечению физической пригодности (AQA) имеет важное значение для умной спортивной подготовки, однако возможности муль...

arXiv AI
1
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

ФОРЖ: Судебно-медицинская экспертиза с использованием доказательств, собранных на месте

arXiv:2503.15867v4 Тип уведомления: заменить резюме: судебно-медицинский глубокий анализ требует более чем двоичный классификатор: следователям нужны объяснения естественного языка, которые они могут ...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

SAFIRE: Критический критерий безопасности, касающийся мелкозернистых пожаров и дымового понимания в смешанных МЛМ

arXiv: 2609.07823v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: мультимодальные модели большого языка (MLMs) демонстрируют значительный прогресс в решении задач, связанных с языком зрения, однако их надежно...

arXiv NLP
5
Читать