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多模态大语言模型
Awesome-Multimodal-LLM-for-Math-STEM：多模态LLM在数学等集合
Awesome-Multimodal-LLM-for-Math-STEM汇集了最新的数学/STEM/编程领域的研究成果，旨在促进相关领域的发展。
谢赛宁：Thinking in Space
纽约大学谢赛宁团队提出研究新视角：视频空间推理。他们构建了一个全新的基准，涵盖多种视觉-空间智能任务，并通过自动化生成的自标注数据测试AI表现。结果显示当前MLLMs在视觉-空间智能上表现不佳，但仍表现出色。
Florence-VL来了！使用生成式视觉编码器，重新定义多模态大语言模型视觉信息
本文介绍了一种基于生成式视觉编码器Florence-2的多模态大语言模型Florence-VL，通过创新的深度广度融合策略结合多层次、多任务视觉特征，实现了在多种多模态基准任务上的卓越性能。