HaloQuest aborda problemas de alucinación en modelos de lenguaje-visual con un nuevo conjunto de datos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
HaloQuest aborda problemas de alucinación en modelos de lenguaje-visual con un nuevo conjunto de datos.
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Este estudio evalúa representaciones centradas en objetos frente a modelos base para tareas de VQA.
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RagLLaVA mejora los modelos multimodales, subiendo la precisión en tareas de datos complejas.
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Dos métodos mejoran cómo los modelos analizan imágenes médicas para un mejor diagnóstico.
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Mejorando las habilidades de toma de decisiones de los robots para la exploración espacial.
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CluMo ayuda a los modelos a aprender de forma continua en la Respuesta a Preguntas Visuales sin olvidar lo que ya saben.
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MaVEn mejora la capacidad de la IA para procesar múltiples imágenes y razonar mejor.
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Este artículo examina el progreso de los modelos de visión-lenguaje y sus capacidades de razonamiento.
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RACC optimiza la búsqueda de conocimiento para una respuesta visual a preguntas más eficiente.
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Aprende sobre los desafíos y modelos en las tareas de preguntas y respuestas visuales.
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NVLM mejora la comprensión del lenguaje y las imágenes por parte de la IA para diversas tareas.
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OneEncoder conecta eficientemente imágenes, texto, audio y video para mejorar el procesamiento de información.
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Nuevas características mejoran la experiencia del usuario en la comprensión de pantallas e interacciones multilingües.
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La investigación mejora la generación de datos en el aprendizaje automático usando métodos sintéticos para explicaciones más claras.
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Este estudio utiliza Preguntas y Respuestas Visuales para evaluar gráficos creados por modelos de IA.
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TrojVLM expone vulnerabilidades en los Modelos de Lenguaje Visual a ataques de puerta trasera.
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Aprende cómo los MLLMs mejoran nuestra capacidad para entender imágenes de satélite.
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Un nuevo método para que los robots naveguen de manera efectiva sin necesidad de un entrenamiento extenso.
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LLaVA mejora la respuesta a preguntas visuales combinando la potencia local del dispositivo con el procesamiento en la nube.
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Un nuevo modelo mejora el VQA al ofrecer explicaciones detalladas para contenido educativo.
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Llava mezcla texto e imágenes para mejorar las respuestas a preguntas.
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Un nuevo marco mejora la comprensión de las máquinas en entornos de conducción.
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Un nuevo método mejora el rendimiento en la Respuesta a Preguntas Visuales al estructurar el aprendizaje.
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Nuevos métodos abordan la manipulación de imágenes en el teledetección de manera efectiva.
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Los Perception Tokens mejoran la capacidad de la IA para entender e interpretar imágenes.
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DeepSeek-VL2 combina datos visuales y de texto para interacciones de IA más inteligentes.
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FedPIA mejora el aprendizaje automático mientras protege la privacidad de los datos sensibles.
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