English(EN) Where to Connect? Boosting MLLMs via Dynamic Gated Pathways across ALL ViT and LLM Layers

新方法通过动态连接视觉和语言层来增强多模态LLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了一种名为动态门控通路（DGP）的新方法，以改进视觉信息到多模态大语言模型（MLLM）的集成。与使用固定连接点的先前方法不同，DGP在视觉编码器的每一层与语言模型的每一层之间建立了全对全的连接。这使得每个语言模型层能够根据其当前的语义状态动态选择最相关的视觉信息。当与LLaVA-1.5模型实现时，DGP在SQA$^{I}$、MM-Vet、VizWiz和LLaVA$^{W}$等多个基准测试中都展示了持续的性能提升。 AI

影响这项研究通过改进视觉和文本信息的联合处理方式，有望带来更强大的多模态人工智能系统。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yingying Yan, Jiaqi Tang, Wei Wei, Qianzhou Wang, Lei Zhang, Jianmin Chen, Yuyang Xia, Botong Geng, Jinjian Wu, Qifeng Chen · 2026-11-05 05:00

何处连接？通过跨越所有 ViT 和 LLM 层的动态门控路径增强 MLLMs

arXiv:2611.06844v1 Announce Type: new Abstract: A central yet under-explored question in Multimodal Large Language Models (MLLMs) is where to connect---how visual information from a hierarchical vision encoder should be wired into the layer-wise semantics of a large language mode…

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