仅缩小视觉Token位置编码间隔，轻松让多模态大模型理解百万Token！清华大学，香港大学，上海AI Lab新突破
文章介绍了V2PE（Variable Vision Position Embedding），一种用于增强视觉-语言模型在长上下文场景表现的位置编码方法。通过实验验证了其有效性和优势，为视觉-语言模型的发展带来了新的机遇。
Long-VQA
文章介绍了V2PE（Variable Vision Position Embedding），一种用于增强视觉-语言模型在长上下文场景表现的位置编码方法。通过实验验证了其有效性和优势，为视觉-语言模型的发展带来了新的机遇。