近期关于 scaling law 的讨论甚嚣尘上，很多观点认为 scale law is dead. 然而，我们认为，高质量的 “无监督” 数据才是 scaling law 的关键，尤其是教科书级别的高质量的知识语料。此外，尽管传统的语料快枯竭了，但是互联网上还有海量的视频并没有被利用起来，它们囊括了丰富的多种模态的知识，可以帮助 VLMs 更好好地理解世界。
近年来，视觉大模型（Large Vision Language Models, LVLMs）领域经历了迅猛的发展，这些模型在图像理解、视觉对话以及其他跨模态任务中展现出了卓越的能力。然而，随着 LVLMs 复杂性和能力的增长，「幻觉现象」的挑战也日益凸显。
随着语言大模型的成功，视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速，但在长上下文场景下表现却不尽如人意，这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。
近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型（LLMs）或视觉语言模型（VLMs）？你可能有过这样的想法，但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重，以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性，你可能就犹豫了。
对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
随着基础模型（如VLMs，例如Minimax、Qwen-V）和尖端图像生成技术（如Flux 1.1）的快速发展，我们正进入一个创造性可能性的新纪元。结合像T5这样的模型以增强对潜在空间中文本提示的理解，这些工具使得生产广告级别的关键视觉（KVs）成为可能，且具有显著的真实感。
一个5月份完成训练的大模型，无法对《黑神话·悟空》游戏内容相关问题给出准确回答。
在游戏和机器人研究领域，让智能体在开放世界环境中实现有效的交互，一直是令人兴奋却困难重重的挑战。
本文提出了一种名为MedUnA的方法，旨在解决医疗图像分类中因缺乏标注数据而导致的监督学习挑战。MedUnA利用视觉-语言模型（VLMs）中的视觉与文本对齐特性，通过无监督学习来适应医疗图像分类任务。
