DVD 方法通过高效的向量解码增强 MLLM 感知能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员推出了一种名为动态向量解码（DVD）的新颖方法，旨在提高多模态大型语言模型（MLLM）在感知任务中的效率。DVD 解决了当前方法的一些局限性，例如基于文本的坐标带来的高令牌开销以及固定范围量化在处理 3D 空间域时的精度限制。该方法将各种感知表示转换为紧凑的离散令牌，然后将这些令牌解码回 2D 和 3D 表示。在 RefCOCO、SUN-RGBD、KITTI、Hypersim 和 nuScenes 等基准测试上的实验表明，DVD 在提高性能的同时，降低了令牌开销和推理延迟，为基于 MLLM 的感知提供了更通用、更高效的框架。 AI

影响这种新的解码方法通过优化 MLLM 处理视觉数据的方式，有望显著提高机器人和自动驾驶领域 AI 系统的效率和准确性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jinghua Hou, Zhe Liu, Hengshuang Zhao · 2026-10-09 04:00

DVD：用于高效MLLM感知动态向量解码

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