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Stefan Maria Ailuro
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遥感视觉语言模型“More with Less”优先考虑数据规模而非架构
研究人员开发了一个名为“More with Less”的超大规模遥感视觉语言模型（VLM），该模型挑战了对专门架构设计的需求。通过在多样化的数据集上训练一个通用VLM并采用多任务强化学习框架，该模型在各种遥感任务中取得了有竞争力的性能，包括视觉问答、检测和分割。研究表明，数据规模和多样性对于推进遥感VLM比架构创新更为关键。
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新的GRTO框架将强化学习与可微分工具使用相结合，用于分割
研究人员开发了一个名为Group Relative Tool Optimization (GRTO)的新框架，以改进计算机视觉中的指代分割任务。该方法将强化学习与可微分工具使用相结合，允许分割解码器与主策略一起进行优化。一种预训练技术Bootstrapped-GRTO (B-GRTO)进一步提高了收敛速度和性能。实验表明，B-GRTO在具有挑战性的分割基准测试中显著优于现有方法。