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Explorer comment les machines créent des récits à partir d'images et de vidéos.

Ce document explore comment les MLLMs stockent et transfèrent des informations pour répondre à des questions visuelles.

L-ICV améliore les performances en réponse à des questions visuelles en utilisant moins d'exemples.

Un nouveau modèle renforce le lien entre la compréhension visuelle et la compréhension du langage.

Un nouveau référentiel met en avant les risques de biais erronés dans les modèles de langage multimodaux.

Améliorer la façon dont les machines répondent aux questions visuelles grâce à un raisonnement structuré.

Présentation d'un nouveau modèle qui combine efficacement le texte et la mise en page pour une meilleure compréhension des documents.

MindBench améliore l'évaluation des modèles pour comprendre des cartes mentales complexes.

Cette recherche examine comment les problèmes visuels impactent les modèles de Question-Réponse Visuelle.

Les machines s'améliorent à répondre aux questions sur les images grâce à un entraînement structuré.

VQA-Diff combine des techniques pour améliorer la modélisation 3D de véhicules à partir d'images du monde réel.

Les modèles VQA peuvent révéler des infos privées malgré des techniques avancées.

GeNet automatise la conception et la gestion des réseaux, facilitant les tâches des ingénieurs.

Utiliser la technologie pour améliorer les procédures médicales d'urgence et soutenir les intervenants.

HaloQuest s'attaque aux problèmes d'hallucination dans les modèles vision-langage avec un nouveau jeu de données.

Cette étude évalue les représentations centrées sur les objets par rapport aux modèles fondamentaux pour les tâches de VQA.

RagLLaVA améliore les modèles multimodaux, boostant la précision dans des tâches de données complexes.

Deux méthodes améliorent la façon dont les modèles analysent les images médicales pour un meilleur diagnostic.

Améliorer les compétences de prise de décision des robots pour l'exploration spatiale.

CluMo aide les modèles à apprendre en continu dans la réponse à des questions visuelles sans oublier ce qu'ils ont appris avant.

MaVEn améliore la capacité de l'IA à traiter plusieurs images pour un meilleur raisonnement.

Cet article examine les progrès des modèles vision-langage et leurs capacités de raisonnement.

RACC optimise la recherche de connaissances pour des réponses visuelles aux questions plus efficaces.

Apprends à connaître les défis et les modèles dans les tâches de question-réponse visuelle.

NVLM améliore la compréhension du langage et des visuels par l'IA pour des tâches variées.

OneEncoder connecte efficacement les images, le texte, l'audio et la vidéo pour un meilleur traitement de l'information.

De nouvelles fonctionnalités améliorent l'expérience utilisateur en compréhension d'écran et interactions multilingues.

La recherche améliore la génération de données en apprentissage automatique grâce à des méthodes synthétiques pour des explications plus claires.

Cette étude utilise la réponse visuelle à des questions pour évaluer des graphiques créés par des modèles d'IA.

TrojVLM expose des vulnérabilités dans les modèles de langage visuels aux attaques de backdoor.

Découvrez comment les MLLMs améliorent notre capacité à comprendre les images satellites.

Une nouvelle méthode pour que les robots naviguent efficacement sans formation intense.

LLaVA améliore le questionnement visuel en mélangeant la puissance locale des appareils avec le traitement dans le cloud.

Un nouveau modèle améliore le VQA en offrant des explications détaillées pour le contenu éducatif.

Llava mélange texte et images pour améliorer les réponses aux questions.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des machines dans les environnements de conduite.

Une nouvelle méthode améliore la performance dans la réponse aux questions visuelles en structurant l'apprentissage.

De nouvelles méthodes s'attaquent efficacement à la falsification d'images en télédétection.

Les jetons de perception améliorent la capacité de l'IA à comprendre et interpréter des images.

Apprends comment l'IA répond aux questions visuelles et donne des explications.