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SigLIP 2：更优的多语言视觉语言编码器
本文介绍了 Google 发布的 SigLIP 2，这是一种新型多语言视觉语言编码器。SigLIP 2 通过扩展 SigLIP 的训练目标，增加了额外的目标，包括 Sigmoid 损失（一种损失函数）、全局-局部损失和掩码预测损失，以改进语义理解、精确定位和密集特征。SigLIP 2 模型在所有模型规模上都优于旧的 SigLIP 模型，包括零样本分类、图像文本检索以及视觉语言模型（VLM）的视觉表…- 0
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DeepSeek 的终极野心：把大语言模型的基本语言都改造成图像｜DeepSeek 新论文解读
文章深入解读了 DeepSeek-OCR 项目，该项目旨在通过光学压缩技术解决大语言模型（LLM）长上下文处理的算力瓶颈。核心思想是将文本信息高效地渲染成图像，并由视觉语言模型（VLM）从图像中解压信息，从而用远少于文本 token 的视觉 token 表示相同内容。Andrej Karpathy 等专家认为，此举带来了信息压缩、更通用的信息流、更强的处理方式以及删除分词器的四大好处。文中详细介绍…- 0
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视觉语言模
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