本文作者包括来自杜克大学的汪勤思、林阅千、李海教授、陈怡然教授，新加坡国立大学的刘博，马里兰大学的周天翼教授，和 Adobe 的研究员施靖、万锟、赵文天。 尽管目前VLM在多模态任务上表现突出，但训练过度依赖人工标注的数据与精心设计的强化学习 ...

本文作者包括来自杜克大学的汪勤思、林阅千、李海教授、陈怡然教授，新加坡国立大学的刘博，马里兰大学的周天翼教授，和Adobe的研究员施靖、万锟、赵文天。 尽管目前VLM在多模态任务上表现突出，但训练过度依赖人工标注的数据与精心设计的强化学习奖励。

尽管目前VLM在多模态任务上表现突出，但训练过度依赖人工标注的数据与精心设计的强化学习奖励。这种依赖带来数据稀缺问题：多模态标注成本高昂，限制了训练数据的规模与多样性。同时存在知识天花板：模型能力受人类监督边界限制，难以突破人类已有 ...

在本文来自于encord，从VLM 算法架构，原理，到应用方向，挑战难点方面探讨VLM 的架构、评估策略和主流数据集，以及该领域的主要挑战和未来趋势。 通过了解这些基础方面，读者将深入了解如何将 VLM 应用于医疗保健、机器人和媒体等行业，汽车行业属于机器 ...

视觉语言模型（VLM）是同时处理图像和文本的人工智能系统。它们连接了计算机视觉（理解视觉数据的人工智能）与自然语言处理（理解语言的人工智能）。2025年最具影响力的十大视觉语言模型（VLM）的更深入概述，解释它们在不同用例中的差异——涵盖视频 ...

Linker Vision's collaboration with NVIDIA was a key highlight of the showcase. The Observ platform's video analytic system integrates with the NVIDIA AI Blueprint for video search and summarization, ...