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Tao Zhang
Tao Zhang
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新的 mR^2AG 框架在 GPT-4o 之上提升了多模态 VQA 性能
研究人员推出 mR$^2$AG，一个旨在提升多模态大语言模型 (MLLMs) 在知识型视觉问答 (VQA) 任务上性能的新框架。该新方法通过仅在必要时自适应地检索相关外部知识，并精确识别该知识中的支持证据，来解决现有方法的局限性。mR$^2$AG 框架利用两次反思操作来区分查询类型并定位有益信息，从而提高准确性并避免不必要的检索调用。它可以与现有的 MLLMs 集成，并在 INFOSEEK 和 Encyclopedic-VQA 等基准…
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将大型语言模型用于具身规划会引入系统性安全风险
一个名为 DESPITE 的新基准已被开发出来，用于系统性地评估将大型语言模型用于机器人具身规划相关的安全风险。研究表明，即使是规划准确率很高的模型也可能表现出重大的安全故障，安全意识并未随着模型规模的增大而按比例扩展。研究结果强调，提高安全意识是部署基于 LLM 的规划器到现实世界机器人系统中的一个关键挑战。