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Yiming Zhang
Yiming Zhang
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新的基准和框架推动了大型语言模型的多模态推理能力
研究人员正在开发新的框架和基准来增强大型语言模型（LLMs）的多模态推理能力。CoWorld Reasoner 引入了一个代理框架，该框架使用视频世界模型进行灵活的视觉想象和推理，在直接推理方面有所改进。ReasonUni 提出了一种推理增强的重建后训练方法，以耦合图像到文本的理解和文本到图像的生成。MagiC 提供了一个评估基于视觉的多模态认知的基准，评估推理的有效性以及与视觉证据的一致性，揭示了当前模型的局限性。L2T 提供了一个…
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新型对抗贴片扰乱SAR目标检测系统
研究人员开发了一种新的方法来创建对抗贴片，以扰乱合成孔径雷达（SAR）目标检测系统。这些贴片被称为对抗衰减贴片（AAP），与以往仅限数字的攻击不同，它们被设计成可物理实现且隐蔽。AAP方法使用能量约束优化策略和基于衰减的部署框架，符合电子干扰机制以实现实际应用。实验表明，AAP在保持不可察觉和跨模型可迁移性的同时，能有效降低检测性能。