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InternVL3-8B-Instruct
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新的DICS方法优化视觉指令调优数据集
研究人员引入了数据内在一致性（DIC），一种用于评估视觉指令调优数据集的新颖指标。DIC包含两个模块：视觉信息一致性（VIC）和响应信息一致性（RIC），分别评估视觉内容与指令的对齐程度以及响应的一致性。在此基础上，数据内在一致性选择（DICS）方法通过平衡样本内一致性与全局多样性来优化数据选择。实验表明，DICS的性能优于现有方法，在显著减少数据量的同时，达到了与全数据集微调相当的性能。
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研究人员探索用于连贯驾驶VQA阶段的显式和隐式方法
研究人员开发了两种提高自动驾驶系统分层视觉问答连贯性的方法。显式方法使用基于提示的条件设置，无需额外训练，可将NLI矛盾减少高达42.6%。隐式方法采用学习到的门控上下文投影器，与适配器联合训练，可将规划阶段的NLI矛盾减少34%，并将跨阶段蕴含增加50%。