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HaloQuest aborda problemas de alucinación en modelos de lenguaje-visual con un nuevo conjunto de datos.

Este estudio evalúa representaciones centradas en objetos frente a modelos base para tareas de VQA.

RagLLaVA mejora los modelos multimodales, subiendo la precisión en tareas de datos complejas.

Dos métodos mejoran cómo los modelos analizan imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Mejorando las habilidades de toma de decisiones de los robots para la exploración espacial.

CluMo ayuda a los modelos a aprender de forma continua en la Respuesta a Preguntas Visuales sin olvidar lo que ya saben.

MaVEn mejora la capacidad de la IA para procesar múltiples imágenes y razonar mejor.

Este artículo examina el progreso de los modelos de visión-lenguaje y sus capacidades de razonamiento.

RACC optimiza la búsqueda de conocimiento para una respuesta visual a preguntas más eficiente.

Aprende sobre los desafíos y modelos en las tareas de preguntas y respuestas visuales.

NVLM mejora la comprensión del lenguaje y las imágenes por parte de la IA para diversas tareas.

OneEncoder conecta eficientemente imágenes, texto, audio y video para mejorar el procesamiento de información.

Nuevas características mejoran la experiencia del usuario en la comprensión de pantallas e interacciones multilingües.

La investigación mejora la generación de datos en el aprendizaje automático usando métodos sintéticos para explicaciones más claras.

Este estudio utiliza Preguntas y Respuestas Visuales para evaluar gráficos creados por modelos de IA.

TrojVLM expone vulnerabilidades en los Modelos de Lenguaje Visual a ataques de puerta trasera.

Aprende cómo los MLLMs mejoran nuestra capacidad para entender imágenes de satélite.

Un nuevo método para que los robots naveguen de manera efectiva sin necesidad de un entrenamiento extenso.

LLaVA mejora la respuesta a preguntas visuales combinando la potencia local del dispositivo con el procesamiento en la nube.

Un nuevo modelo mejora el VQA al ofrecer explicaciones detalladas para contenido educativo.

Llava mezcla texto e imágenes para mejorar las respuestas a preguntas.

Un nuevo marco mejora la comprensión de las máquinas en entornos de conducción.

Un nuevo método mejora el rendimiento en la Respuesta a Preguntas Visuales al estructurar el aprendizaje.

Nuevos métodos abordan la manipulación de imágenes en el teledetección de manera efectiva.

Los Perception Tokens mejoran la capacidad de la IA para entender e interpretar imágenes.

Aprende cómo la IA responde preguntas visuales y da explicaciones.

Una mirada a cómo Doubly-UAP engaña a los modelos de IA con imágenes y texto.

DeepSeek-VL2 combina datos visuales y de texto para interacciones de IA más inteligentes.

FedPIA mejora el aprendizaje automático mientras protege la privacidad de los datos sensibles.

Los avances en IA mejoran las capacidades de respuesta a preguntas visuales.