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Winoground
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Eddy-VL 1.9B: 用于边缘部署的压缩多模态模型
研究人员开发了Eddy-VL 1.9B，这是一种压缩的多模态嵌入模型，专为无云访问环境中的边缘部署而设计。Eddy-VL基于Qwen3-VL-Embedding-2B构建，利用结构化剪枝和分层蒸馏，将参数数量减少了约9.5%，同时在MMEB-V2基准测试中保持了超过91%的教师模型性能。这种压缩还将前向延迟降低了10%，使其适用于需要低延迟和离线功能的应用程序，例如法证调查。虽然在组合推理方面表现强劲，但在Winoground等任务上…
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视觉语言模型：提示回声解决“先问后看”悖论
研究人员识别并解决了视觉语言模型（VLM）中的“先问后看”悖论，即问题置于图像之前通常会导致性能下降。该悖论的产生是因为虽然问题最初会引导模型感知到相关概念，但在过程后期，答案标记对它的关注度却很低。该解决方案被称为“提示回声”，它通过在提示的开头和结尾重复提问，确保问题既能影响感知，又能用于生成答案。这种受人类理解策略启发的、无需训练的方法显著提高了在NaturalBench和Winoground等基准测试上的性能。