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港大字节提出多模态大模型新范式，模拟人类先感知后认知，精确定位图中物体
当前，多模态大模型 （MLLM）在多项视觉任意上展现出了强大的认知理解本领。然而大部分多模态大模型局限于单向的图象理解，难以将理解的内容映射回图象上。比如，模型能轻易说出图中有哪些物体，但无法将物体在图中准确标识出来。定位本领的缺失直接限制了多模态大模型在图象编辑，自动驾驶，机器人控制等下游领域的应用。针对这一问题，港大和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种新范式 Groma——通过地区性图象编…- 5
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