Breaking the Modality Barrier: Universal Embedding Learning with Multimodal LLMs

2025-04-24｜USYD, Deep Glint, Alibaba Group, ICL(Imperial)|??28

??http://arxiv.org/abs/2504.17432v1???
???https://huggingface.co/papers/2504.17432???
???https://garygutc.github.io/UniME??

研究背景與意義

• 背景概述：當(dāng)前多模態(tài)表示學(xué)習(xí)領(lǐng)域，CLIP框架因其跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)能力被廣泛采用，尤其在圖文檢索和聚類任務(wù)中表現(xiàn)突出。然而，CLIP存在文本長(zhǎng)度限制、圖文編碼解耦以及組合性不足等瓶頸，限制了其在復(fù)雜多模態(tài)任務(wù)中的表現(xiàn)。
• 挑戰(zhàn)點(diǎn)：現(xiàn)有模型難以有效捕捉細(xì)粒度語(yǔ)義和復(fù)雜指令，且在區(qū)分難負(fù)樣本時(shí)表現(xiàn)不佳，影響了多模態(tài)表示的判別能力和泛化性能。
• 研究目標(biāo)：本文提出UniME框架，旨在突破模態(tài)壁壘，利用多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLMs）學(xué)習(xí)通用且具備強(qiáng)判別能力的多模態(tài)嵌入，提升跨任務(wù)的表現(xiàn)力和組合理解能力。

研究方法與創(chuàng)新

技術(shù)框架：UniME采用兩階段訓(xùn)練策略：

• 文本判別知識(shí)蒸餾：從強(qiáng)大的LLM教師模型遷移判別知識(shí)，增強(qiáng)MLLM語(yǔ)言組件的嵌入能力。該階段通過(guò)文本輸入訓(xùn)練，利用KL散度對(duì)齊學(xué)生模型與教師模型的嵌入分布，有效克服因自回歸結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的判別力不足。
• 難負(fù)樣本增強(qiáng)指令調(diào)優(yōu)：通過(guò)過(guò)濾偽負(fù)樣本和采樣多樣化的難負(fù)樣本，強(qiáng)化模型對(duì)細(xì)粒度差異的敏感性，提升跨模態(tài)對(duì)齊和指令執(zhí)行能力。該階段結(jié)合多模態(tài)輸入和任務(wù)特定指令，進(jìn)一步優(yōu)化嵌入判別力。

創(chuàng)新點(diǎn)：

• 引入基于教師模型的判別知識(shí)蒸餾，顯著提升語(yǔ)言組件嵌入的判別力。
• 設(shè)計(jì)偽負(fù)樣本過(guò)濾機(jī)制和多難負(fù)樣本采樣策略，有效解決難負(fù)樣本辨識(shí)難題，增強(qiáng)模型泛化能力。
• 結(jié)合任務(wù)指令調(diào)優(yōu)，提升復(fù)雜檢索和視覺(jué)問(wèn)答等任務(wù)的執(zhí)行效果。

理論基礎(chǔ)：結(jié)合信息論中的KL散度優(yōu)化和對(duì)比學(xué)習(xí)中的InfoNCE損失，理論上保證了模型在判別性和對(duì)齊能力上的提升。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：

• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)涵蓋273k自然語(yǔ)言推理文本對(duì)和MMEB基準(zhǔn)中的20個(gè)多模態(tài)任務(wù)數(shù)據(jù)，保證多樣性和任務(wù)覆蓋。
• 評(píng)估指標(biāo)主要為Precision@1和Recall@1，覆蓋分類、視覺(jué)問(wèn)答、檢索和視覺(jué)定位等多種任務(wù)。
• 對(duì)比基線包括CLIP、EVA-CLIP、E5-V、VLM2Vec等多模態(tài)模型，涵蓋不同規(guī)模和結(jié)構(gòu)。

主要結(jié)果：

• UniME在MMEB基準(zhǔn)上平均提升4.1%-4.2%的性能，尤其在視覺(jué)問(wèn)答和檢索任務(wù)中表現(xiàn)突出。
• 在短文本和長(zhǎng)文本圖文檢索任務(wù)中，UniME通過(guò)兩階段訓(xùn)練分別帶來(lái)顯著提升，最終性能超過(guò)VLM2Vec和EVA-CLIP。
• 組合性檢索任務(wù)中，UniME展示了更強(qiáng)的語(yǔ)義理解和判別能力，部分指標(biāo)提升幅度達(dá)15.9%以上。
• 統(tǒng)計(jì)顯著性：訓(xùn)練過(guò)程中，硬負(fù)樣本帶來(lái)的梯度顯著高于易負(fù)樣本，訓(xùn)練損失穩(wěn)定且收斂良好，表明模型有效學(xué)習(xí)了更具挑戰(zhàn)性的判別信息。
• 多場(chǎng)景表現(xiàn)：UniME在跨模態(tài)多任務(wù)、不同數(shù)據(jù)分布（內(nèi)外部分布）下均表現(xiàn)出穩(wěn)健性和優(yōu)越性，驗(yàn)證了其通用嵌入的有效性。

結(jié)論與展望

研究貢獻(xiàn)總結(jié)：

• 提出了一種創(chuàng)新的兩階段訓(xùn)練框架，成功提升了MLLM的多模態(tài)判別嵌入能力。
• 通過(guò)知識(shí)蒸餾與難負(fù)樣本增強(qiáng)，顯著改善了模型在細(xì)粒度語(yǔ)義理解和復(fù)雜指令執(zhí)行上的表現(xiàn)。
• 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了UniME在多任務(wù)、多數(shù)據(jù)集上的優(yōu)越性能，推動(dòng)了多模態(tài)大語(yǔ)言模型在通用嵌入學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用。

局限性分析：

• 訓(xùn)練過(guò)程對(duì)計(jì)算資源需求較高，尤其是在大規(guī)模硬負(fù)樣本采樣階段。
• 目前模型在極長(zhǎng)文本處理和極端復(fù)雜組合任務(wù)上仍有提升空間。

未來(lái)展望：

• 探索更高效的硬負(fù)樣本采樣與過(guò)濾機(jī)制，降低訓(xùn)練成本。
• 結(jié)合更先進(jìn)的視覺(jué)編碼器和更大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升模型泛化能力。
• 拓展模型在跨模態(tài)生成、交互式多模態(tài)理解等更廣泛應(yīng)用場(chǎng)景中的表現(xiàn)。

Perspective-Aware Reasoning in Vision-Language Models via Mental Imagery Simulation

2025-04-24｜KAIST, Stanford U, NVIDIA|??18

??http://arxiv.org/abs/2504.17207v1???
???https://huggingface.co/papers/2504.17207???
???https://apc-vlm.github.io/??

研究背景與意義

• 問(wèn)題定義與挑戰(zhàn)視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLMs）在空間推理方面取得了顯著進(jìn)展，但仍存在嚴(yán)重的視角偏見(jiàn)，主要局限于攝像頭視角的自我中心（egocentric）空間理解，難以實(shí)現(xiàn)從任意參考視角（allocentric）進(jìn)行空間推理。該缺陷限制了VLMs在導(dǎo)航、環(huán)境交互和協(xié)作等高階智能任務(wù)中的應(yīng)用能力。
• 現(xiàn)狀概述現(xiàn)有研究多聚焦提升VLMs的自我中心空間推理能力，盡管通過(guò)深度學(xué)習(xí)和視覺(jué)適配器等技術(shù)增強(qiáng)了模型對(duì)空間關(guān)系的感知，但對(duì)視角轉(zhuǎn)換的支持仍極其有限。即使有指令調(diào)優(yōu)嘗試，模型仍傾向于回歸攝像頭視角，缺乏真正的多視角空間理解能力。
• 研究意義該論文提出通過(guò)模擬人類“心理意象”（mental imagery）機(jī)制，構(gòu)建抽象的場(chǎng)景表示，使VLMs能夠從任意視角進(jìn)行空間推理，突破了傳統(tǒng)VLMs的視角限制。這不僅提升了模型的空間認(rèn)知能力，也為實(shí)現(xiàn)更接近人類的視覺(jué)理解和智能交互奠定了基礎(chǔ)。

研究方法與創(chuàng)新

核心方法框架——APC（Abstract Perspective Change）APC框架由三個(gè)關(guān)鍵階段構(gòu)成：

• 數(shù)值文本提示，直接提供3D坐標(biāo)和方向信息；
• 抽象視覺(jué)提示，將對(duì)象以彩色立方體形式渲染，形成簡(jiǎn)化視覺(jué)場(chǎng)景，輔以對(duì)應(yīng)的文本映射，強(qiáng)化模型的空間感知。

1. 場(chǎng)景抽象構(gòu)建：利用現(xiàn)成的視覺(jué)基礎(chǔ)模型（如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、方向估計(jì)）從輸入圖像中提取對(duì)象，構(gòu)建包含對(duì)象3D位置和朝向的粗略三維抽象表示。
2. 視角轉(zhuǎn)換：選定參考視角（參考觀察者），將抽象場(chǎng)景從攝像頭坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到該視角的自我中心坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)視角的“重新定位”。
3. 視角提示生成：將轉(zhuǎn)換后的抽象場(chǎng)景以兩種形式輸入VLM：

創(chuàng)新點(diǎn)

• 模擬人類心理意象，通過(guò)構(gòu)建抽象的三維場(chǎng)景表示，使VLMs擺脫對(duì)原始攝像頭視角的依賴，實(shí)現(xiàn)多視角空間推理。
• 視角轉(zhuǎn)換機(jī)制，將復(fù)雜的allocentric問(wèn)題轉(zhuǎn)化為VLM擅長(zhǎng)處理的egocentric問(wèn)題，巧妙利用現(xiàn)有模型的能力。
• 多模態(tài)提示設(shè)計(jì)，數(shù)值與視覺(jué)提示的結(jié)合，既提供精確的空間信息，又保留視覺(jué)直觀性，提升推理準(zhǔn)確性和魯棒性。
• 通用性強(qiáng)，框架適用于多種空間推理任務(wù)和數(shù)據(jù)集，無(wú)需專門針對(duì)特定任務(wù)或視角進(jìn)行微調(diào)。

理論基礎(chǔ)

     研究借鑒認(rèn)知科學(xué)中關(guān)于心理意象的理論，強(qiáng)調(diào)人類通過(guò)抽象視覺(jué)和空間表征實(shí)現(xiàn)視角切換的能力，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)提供了新的啟發(fā)。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

• 采用兩個(gè)主流空間推理基準(zhǔn)：
• 對(duì)比對(duì)象包括多款開(kāi)源和專有VLM（如Qwen2.5-VL、LLaVA、GPT-4o等）、專門針對(duì)空間推理設(shè)計(jì)的模型（SpatialVLM、SpatialRGPT、SpatialPIN）以及基于密集重建的視角合成方法（SpatialPIN*、ViewCrafter）。
• 評(píng)估指標(biāo)為空間推理準(zhǔn)確率，特別關(guān)注模型在不同視角偏差（角度θ）下的表現(xiàn)，以測(cè)試視角感知能力的魯棒性。

1. **COMFORT++**（合成場(chǎng)景，評(píng)估左/右、遠(yuǎn)近、可見(jiàn)性和朝向等多種空間關(guān)系）；
2. 3DSRBench（真實(shí)圖像，涉及多視角空間推理）。

結(jié)果分析

• APC顯著超越所有基線，視覺(jué)提示版本（APC-Vis）在COMFORT++左/右任務(wù)中達(dá)到近90%準(zhǔn)確率，較最佳基線提升約40個(gè)百分點(diǎn)。
• 在更復(fù)雜的可見(jiàn)性和朝向任務(wù)中，APC依然保持60%以上準(zhǔn)確率，表現(xiàn)優(yōu)于多數(shù)基線。
• 數(shù)值提示版本雖稍遜于視覺(jué)提示，但也大幅領(lǐng)先傳統(tǒng)方法。
• 在3DSRBench真實(shí)圖像任務(wù)中，APC同樣展示出強(qiáng)勁性能，表明框架對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景具備良好適應(yīng)性。
• 視角偏差實(shí)驗(yàn)顯示，傳統(tǒng)模型準(zhǔn)確率隨視角偏移顯著下降，而APC在整個(gè)角度范圍內(nèi)均保持高準(zhǔn)確率，驗(yàn)證了其強(qiáng)大的視角轉(zhuǎn)換和多視角推理能力。
• 視覺(jué)提示能夠有效緩解數(shù)值提示中模型出現(xiàn)的邏輯錯(cuò)誤，提升推理的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

結(jié)論與展望

總結(jié)貢獻(xiàn)

• 本文提出的APC框架通過(guò)模擬人類心理意象機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了VLM的視角感知能力突破，支持任意參考視角的空間推理。該方法有效結(jié)合視覺(jué)基礎(chǔ)模型和VLM的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)抽象場(chǎng)景構(gòu)建和視角轉(zhuǎn)換，將allocentric推理轉(zhuǎn)化為egocentric推理，顯著提升多項(xiàng)空間推理任務(wù)的性能。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了APC在合成及真實(shí)數(shù)據(jù)集上的優(yōu)越性和魯棒性，展示了其廣泛的應(yīng)用潛力。

局限性分析

• 場(chǎng)景抽象依賴于視覺(jué)基礎(chǔ)模型的準(zhǔn)確性，深度估計(jì)、對(duì)象定位和方向估計(jì)的誤差會(huì)影響最終推理效果。
• 當(dāng)前方法對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景和大規(guī)模對(duì)象環(huán)境的適應(yīng)性尚需進(jìn)一步驗(yàn)證。
• 數(shù)值提示存在邏輯推理錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)，視覺(jué)提示雖有效緩解但仍有提升空間。

方法展望

• 未來(lái)可探索更精細(xì)的場(chǎng)景抽象技術(shù)，結(jié)合多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)提升三維重建精度。
• 結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)或自監(jiān)督學(xué)習(xí)，增強(qiáng)模型對(duì)視角轉(zhuǎn)換的內(nèi)在理解和泛化能力。
• 擴(kuò)展至動(dòng)態(tài)場(chǎng)景和視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)連續(xù)視角切換和時(shí)空推理。
• 探索與機(jī)器人導(dǎo)航、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等實(shí)際應(yīng)用的深度融合，推動(dòng)VLM在真實(shí)環(huán)境中的智能交互能力。

DyMU: Dynamic Merging and Virtual Unmerging for Efficient VLMs

2025-04-23｜UIUC, Salesforce Research|??8

??http://arxiv.org/abs/2504.17040v1???
???https://huggingface.co/papers/2504.17040???
???https://mikewangwzhl.github.io/dymu??

研究背景與意義

1. 問(wèn)題定義與現(xiàn)狀概述視覺(jué)-語(yǔ)言模型（Vision-Language Models，VLMs）通過(guò)視覺(jué)編碼器將圖像轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的視覺(jué)token序列，再與文本token結(jié)合進(jìn)行多模態(tài)理解。然而，當(dāng)前主流的視覺(jué)編碼器（如ViT架構(gòu)）為固定分辨率的圖像生成固定數(shù)量的視覺(jué)token，不論圖像內(nèi)容復(fù)雜度如何，token數(shù)量均不變，導(dǎo)致計(jì)算資源浪費(fèi)，尤其在處理簡(jiǎn)單圖像時(shí)效率低下。
2. 挑戰(zhàn)點(diǎn)

• 固定長(zhǎng)度的視覺(jué)token導(dǎo)致計(jì)算資源與圖像內(nèi)容不匹配，簡(jiǎn)單圖像無(wú)法減少計(jì)算負(fù)擔(dān)。
• 現(xiàn)有減少token數(shù)量的方法多為固定壓縮比例，缺乏對(duì)圖像復(fù)雜度的動(dòng)態(tài)適應(yīng)。
• 訓(xùn)練自由（training-free）方法多忽視視覺(jué)編碼器本身的token冗余，且在減少token時(shí)，保持下游任務(wù)性能是一大難題。

3. 研究目標(biāo)本文旨在提出一種訓(xùn)練自由的動(dòng)態(tài)視覺(jué)token壓縮框架DYMU（Dynamic Merging and Virtual Unmerging），根據(jù)圖像復(fù)雜度動(dòng)態(tài)調(diào)整視覺(jué)token數(shù)，既減少計(jì)算開(kāi)銷，又保持VLM性能，且適用于多種主流視覺(jué)編碼器和語(yǔ)言模型架構(gòu)。

研究方法與創(chuàng)新

1. 核心技術(shù)描述

• 動(dòng)態(tài)token合并（Dynamic Token Merging，DToMe）通過(guò)基于視覺(jué)token的相似度，采用層級(jí)雙邊匹配算法，動(dòng)態(tài)合并冗余的視覺(jué)token。閾值由大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)獲得，支持根據(jù)圖像復(fù)雜度自適應(yīng)調(diào)整token數(shù)量，避免固定壓縮比例帶來(lái)的性能損失。
• 虛擬token解合（Virtual Token Unmerging，VTU）解決語(yǔ)言模型對(duì)固定長(zhǎng)度視覺(jué)token序列的依賴。VTU通過(guò)稀疏矩陣映射和旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）線性特性，重構(gòu)完整的視覺(jué)token序列的注意力矩陣，從而在不增加訓(xùn)練的前提下，保持語(yǔ)言模型對(duì)視覺(jué)信息的完整感知。

2. 創(chuàng)新點(diǎn)詳解

• 內(nèi)容感知的動(dòng)態(tài)token壓縮不同于傳統(tǒng)固定長(zhǎng)度token，DToMe根據(jù)圖像內(nèi)容復(fù)雜度動(dòng)態(tài)調(diào)整token數(shù)，提升資源利用率。
• 訓(xùn)練自由且兼容主流模型DYMU無(wú)需額外訓(xùn)練，直接應(yīng)用于現(xiàn)有ViT視覺(jué)編碼器和RoPE-based語(yǔ)言模型，方便快速部署。
• 高效的虛擬token重構(gòu)機(jī)制VTU利用矩陣稀疏性和RoPE旋轉(zhuǎn)編碼的數(shù)學(xué)性質(zhì)，實(shí)現(xiàn)在減少token數(shù)的同時(shí)，準(zhǔn)確模擬完整token序列的注意力機(jī)制，兼顧效率與性能。
• 層級(jí)閾值統(tǒng)計(jì)方法采用大規(guī)模圖像集統(tǒng)計(jì)，針對(duì)每個(gè)Transformer層計(jì)算合并閾值，確保動(dòng)態(tài)合并的穩(wěn)定性和泛化能力。

3. 方法優(yōu)勢(shì)與理論基礎(chǔ)

• 計(jì)算復(fù)雜度降低通過(guò)減少視覺(jué)token數(shù)量，顯著降低視覺(jué)編碼器及后續(xù)自注意力層的計(jì)算開(kāi)銷，理論上計(jì)算量與token數(shù)線性相關(guān)，實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)近線性加速。
• 性能保持與提升結(jié)合DToMe和VTU，DYMU在多種視覺(jué)任務(wù)中保持甚至超越固定長(zhǎng)度token方法的性能，尤其在復(fù)雜圖像上表現(xiàn)更優(yōu)。
• 理論嚴(yán)謹(jǐn)充分利用Transformer注意力機(jī)制的線性代數(shù)性質(zhì)和RoPE旋轉(zhuǎn)編碼的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，保證重構(gòu)注意力矩陣的準(zhǔn)確性和效率。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

1. 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

• 視覺(jué)編碼器采用CLIP和SigLIP等主流ViT架構(gòu)，語(yǔ)言模型包括Vicuna-7B和Qwen2。
• 評(píng)測(cè)基準(zhǔn)涵蓋多模態(tài)理解和推理任務(wù)，如GQA、MMBench、MME、POPE、TextVQA、ScienceQA等，以及視頻理解任務(wù)。
• 采用大規(guī)模多樣化圖像數(shù)據(jù)集（如LLaVA指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集）統(tǒng)計(jì)合并閾值，保證方法泛化。
• 對(duì)比對(duì)象涵蓋固定長(zhǎng)度壓縮（如ToMe）和其他訓(xùn)練自由壓縮方法。

2. 結(jié)果表現(xiàn)

• DYMU在減少視覺(jué)token數(shù)達(dá)32%-85%的同時(shí)，保持了97.7%-100.4%的平均性能，相較于固定長(zhǎng)度壓縮方法在復(fù)雜圖像上有明顯優(yōu)勢(shì)。
• VTU顯著提升了語(yǔ)言模型處理動(dòng)態(tài)token序列的性能穩(wěn)定性，消除了token數(shù)變化帶來(lái)的性能波動(dòng)。
• 通過(guò)圖像復(fù)雜度與token數(shù)的強(qiáng)相關(guān)性驗(yàn)證，DYMU能夠根據(jù)圖像內(nèi)容智能分配token預(yù)算。
• 在Any-Resolution模型（LLaVA-OneVision）和視頻任務(wù)中，DYMU同樣展現(xiàn)出良好的適配性和性能保持能力。
• 不同閾值設(shè)定（低、中、高）實(shí)現(xiàn)了性能與計(jì)算資源的靈活權(quán)衡，滿足多場(chǎng)景需求。

3. 統(tǒng)計(jì)顯著性與多場(chǎng)景表現(xiàn)

• 通過(guò)多任務(wù)、多數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，DYMU表現(xiàn)穩(wěn)定，且對(duì)閾值估計(jì)數(shù)據(jù)集的選擇不敏感，體現(xiàn)了方法的魯棒性。
• 結(jié)合背景移除、OCR、目標(biāo)檢測(cè)等視覺(jué)預(yù)處理工具，DYMU進(jìn)一步降低token數(shù)，展示了良好的擴(kuò)展性和靈活性。

結(jié)論與展望

1. 研究貢獻(xiàn)總結(jié)

• 提出了首個(gè)訓(xùn)練自由、動(dòng)態(tài)視覺(jué)token壓縮框架DYMU，解決了視覺(jué)token固定長(zhǎng)度帶來(lái)的計(jì)算資源浪費(fèi)問(wèn)題。
• 創(chuàng)新設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)token合并與虛擬token解合兩大模塊，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容感知的token壓縮與語(yǔ)言模型對(duì)變長(zhǎng)token序列的高效處理。
• 在多種視覺(jué)語(yǔ)言模型和任務(wù)上驗(yàn)證了DYMU的有效性和泛化能力，顯著提升了計(jì)算效率且保持甚至提升了性能。
• 通過(guò)大規(guī)模圖像統(tǒng)計(jì)方法確定合并閾值，保證了動(dòng)態(tài)合并的穩(wěn)定性和實(shí)用性。

2. 局限性分析

• 對(duì)空間敏感的任務(wù)（如TextVQA和空間推理）性能仍有一定下降，提示token合并可能破壞部分細(xì)粒度空間信息。
• 虛擬token解合雖然有效，但仍存在輕微的性能折損，未來(lái)可進(jìn)一步優(yōu)化重構(gòu)精度。
• 目前主要針對(duì)視覺(jué)token壓縮，視頻時(shí)間維度冗余尚未充分利用。

3. 未來(lái)工作展望

• 探索針對(duì)空間敏感任務(wù)的自適應(yīng)token合并策略，提升細(xì)粒度空間信息保留能力。
• 優(yōu)化虛擬token解合算法，減少重構(gòu)誤差，進(jìn)一步提升下游任務(wù)性能。
• 擴(kuò)展DYMU至視頻時(shí)序token壓縮，結(jié)合時(shí)空冗余，提升視頻理解效率。
• 結(jié)合更多視覺(jué)預(yù)處理和任務(wù)特定模塊，實(shí)現(xiàn)更靈活的計(jì)算資源分配和性能優(yōu)化。

綜上，DYMU以其創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)視覺(jué)token合并與虛擬token解合技術(shù)，為視覺(jué)語(yǔ)言模型的高效推理提供了全新思路和實(shí)用方案，具有廣泛的應(yīng)用前景和研究?jī)r(jià)值。

本文轉(zhuǎn)載自??AI研究前瞻??，作者：胡耀淇