大规模视觉-语言模型（Large Vision-Language Models，LVLMs）基本上使用得都是同一个视觉词表——CLIP，它也适用于大部分的视觉任务。但是，对于一些特殊的任务往往需要更密集和更细致的感知，比如文档OCR和图标理解，特别是对于非英语场景，CLIP的词表在分词时往往比较低效，并且还可能会遇到无法分词的问题。基于此问题，作者提出了Vary（法。
视觉基座模型还没有基于CNN的大模型CNN不具有长距离依赖性和自适应空间聚合能力改进了DCNv2一方面是模型做大之后效果怎么样，另一方面关注是否解决了长距离依赖性和自适应空间聚合能力。
Summary: CLIP模型通过对比损失进行训练，这通常依赖于数据增强来防止过拟合，但是在CLIP的训练过程中，只对图像进行了数据增强
总的来说，还是挺期待未来可以有所突破的！！！但是我觉得这个大模型算是国内的很不错的大模型了，起码gpt49有的它都有，虽然
Institution: 中国科学院大学（UCAS）, 华为, 鹏城实验室Summary: CNNs和ViTs是视觉特征表示领域常用的两个基座
今天是2024年2月16号，大年初七，年还没过完，早晨起来朋友圈就被Sora刷屏了。本来以为没啥，都是公
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