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实体 Shi-Zhe Chen

Shi-Zhe Chen

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  1. TOOL · CL_115762 ·

    HyLaR框架通过混合潜在推理增强多模态大语言模型

    研究人员推出HyLaR，一个新颖的框架，旨在通过整合离散文本生成与连续视觉潜在表示来增强多模态大语言模型（MLLMs）。该方法旨在克服当前方法常导致语义崩溃或依赖僵化外部工具的局限性。HyLaR利用解耦策略优化（DePO）技术在该混合空间内进行有效的强化学习，在感知和多模态理解基准测试上表现优于现有的MLLMs和潜在推理方法。