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实体 Ziyang Zhang

Ziyang Zhang

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  1. TOOL · CL_300775 ·

    新的MMTA基准测试对多模态LLM在时间序列、文本和视觉集成方面的能力进行测试

    研究人员推出了一项名为MMTA的新基准测试,旨在评估多模态大语言模型(MLLMs)整合时间序列数据与文本和视觉信息的能力。该基准测试涵盖了九个不同的领域,并包含分类和预测任务。对八个MLLMs的初步评估显示,将时间序列表示为文本存在瓶颈,这会导致过长的token序列并削弱与视觉证据的对齐。为解决此问题,研究团队开发了TimeOmni-v,一个扩展的多模态LLM,它配备了专用的时间序列编码器和改进的时间对齐功能,在MMTA任务上表现出更…