CoVT讓視覺模型畫出思考過程
視覺語言模型在語言空間的推理表現出色,卻常常「看不細」。北京大學研究者提出Chain-of-Visual-Thought框架,引入連續視覺token,讓模型的視覺思維「畫」出來。
現有模型短板
視覺語言模型(VLM)在語言空間中的推理表現卓越,但在密集視覺理解方面有所不足;這一局限源於當前模型跨空間維度捕捉大量視覺資訊的能力有限,制約細粒度感知。


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