零开销，消除图像幻觉！基于零空间投影挖掘正常样本特征 | CVPR 2025
零开销，消除图像幻觉！基于零空间投影挖掘正常样本特征 | CVPR 2025当前大型视觉语言模型（LVLMs）存在物体幻觉问题，即会生成图像中不存在的物体描述。
来自主题: AI技术研报
9348 点击 2025-06-27 16:26
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当前大型视觉语言模型（LVLMs）存在物体幻觉问题，即会生成图像中不存在的物体描述。
视觉语言模型（VLM）正经历从「感知」到「认知」的关键跃迁。 当OpenAI的o3系列通过「图像思维」（Thinking with Images）让模型学会缩放、标记视觉区域时，我们看到了多模态交互的全新可能。
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
在大型推理模型（例如 OpenAI-o3）中，一个关键的发展趋势是让模型具备原生的智能体能力。具体来说，就是让模型能够调用外部工具（如网页浏览器）进行搜索，或编写/执行代码以操控图像，从而实现「图像中的思考」。
FastVLM—— 让苹果手机拥有极速视觉理解能力
苹果近期开源本地端侧视觉语言模型FastVLM，支持iPhone等设备本地运行，具备快速响应、低延迟和多设备适配特性。该模型依托自研框架MLX和视觉架构FastViT-HD，通过算法优化实现高效推理，或为未来智能眼镜等新硬件铺路，体现苹果将AI深度嵌入系统底层的战略布局。
在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
在复杂、未知的现实环境中，传统导航方法往往依赖闭集语义或事先构建的地图，难以实现真正的“按需探索”。为打破这一瓶颈，本文提出了 FindAnything ——一套融合视觉语言模型的对象为中心、开放词汇三维建图与探索系统。
通过蒙特卡洛树搜索筛选高难度样本，ThinkLite-VL仅用少量数据就能显著提升视觉语言模型的推理能力，无需知识蒸馏，为高效训练提供了新思路。
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