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多模態(tài)大型語言模型 關(guān)鍵字列表
NVIDIA提出多模態(tài)大模型Omni-RGPT！Token Mark實現(xiàn)區(qū)域級理解！

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為了實現(xiàn)圖像中的交互式區(qū)域特定理解，最近的方法采用了各種策略來表示目標(biāo)區(qū)域：在文本標(biāo)記中編碼文本框坐標(biāo)，利用視覺 RoI 特征，或應(yīng)用視覺標(biāo)記。將這些能力擴展到視頻領(lǐng)域，一些方法將初始幀的邊界框坐標(biāo)作為文本形式用于區(qū)域級視頻理解任務(wù)。然而，一種能夠有效解決圖像和視頻中區(qū)域特定任務(wù)的通用方法仍然是一個開放的挑戰(zhàn)。

NJU聯(lián)合騰訊提出VITA-1.5！GPT-4o級別的實時視覺語音交互框架！

NJU聯(lián)合騰訊提出VITA-1.5！GPT-4o級別的實時視覺語音交互框架！

本文提出了一種精心設(shè)計的分階段訓(xùn)練方法，逐步訓(xùn)練大型語言模型以理解視覺和語音信息，最終實現(xiàn)流暢的視覺和語音交互。我們的方法不僅保留了強大的視聽能力，而且無需單獨的自適應(yīng)語音識別（ASR）和文本到語音（TTS）模塊，就能實現(xiàn)高效的語音轉(zhuǎn)語音對話能力，顯著加快了多模態(tài)端到端的響應(yīng)速度。