懂D的语言模型来了！UCLA、上交、MIT等联合提出DLLM：性能大涨 懂D的语言模型来了！UCLA、上交、MIT等联合提出DLLM：性能大涨 例如，对于BLEU指标，该模型在验证集上比最先进的ScanQA模型高出约，在测试集上高出约。 这些结果表明，通过将D注入LLM，模型生成的答案与真实答案更为相似。 此外，基于D的基线使用对象检测器（如 VoteNet）来分割对象，然后将每个对象的特征发送到它们的模型中，而文中提出的模型输入是整体D特征，没有显式的对象表征。
结果表明，即使没有明确的对象表征，该模型也能对物体及其关系进行视觉推理。 还可以发现，以单视角 葡萄牙语帝汶电子邮件列表 图像或多视角图像作为输入，二维VLM的性能会比三维VLM下降很多，也就是说多视角图像也包含整个场景的信息，但与DLLM相比，D VLM的性能仍然要低得多，可能是因为多视角图像的特征是无序的，从而丢失了与D有关的信息。 参考资料： 编辑：LRS 来源公众号：新智元（ID：AIera），智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+。
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發表於 15:09:23