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S$^2$COPE

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RESEARCH · CL_90999 · Jun 12 · 16:02

新框架赋能 VLLMs 自监督概念发现

研究人员开发了 S$^2$COPE，一个用于视觉-大语言模型 (VLLMs) 自监督概念发现的新框架。这种无标签的方法使用 VLLMs 作为偏好优化循环中的活跃参与者，在没有人工标注的情况下自主生成和强化视觉概念。实验表明，S$^2$COPE 可以在标准 VLLMs 难以处理的领域特定概念提取方面取得成功，从而显著提高下游分类准确性。