➡️ 研究动机：为了提高MLLMs在基本的物体级感知任务上的表现，特别是计数任务，研究团队提出了一种新的方法，通过引入额外的感知控制输入（如分割图和深度图）来增强模型的感知能力。➡️ 方法简介：研究团队设计了一系列结构化的实验，涵盖了图像识别与理解、图像中的文本识别与理解、图像推理能力、图像中的文本推理能力、图像与文本的综合理解等多个方面。为了更准确地评估MLLMs的图表理解能力，研究团队设计了C

该数据集包含21,340个标注实例，涵盖了文本和图像内容。➡️ 研究动机：为了克服现有MSD研究的局限性，研究团队构建了一个新的多模态多轮对话立场检测数据集（MmMtCSD），并提出了一个基于多模态大语言模型的立场检测框架（MLLM-SD），旨在更准确地识别用户在多模态对话中的立场。➡️ 研究动机：为了克服现有MSD研究的局限性，研究团队构建了一个新的多模态多轮对话立场检测数据集（MmMtCSD）

➡️ 研究动机：为了提高多模态情感识别的准确性和细致度，研究团队提出了MicroEmo，一个时间敏感的MLLM，旨在关注面部微表情的时间动态和话语感知视频片段的上下文依赖性。4) 通过微调LLMs的少量参数来选择最终的实体。该方法通过动态聚合模态特定和模态无关的LoRA专家，部分解耦多模态生成空间，从而在不显著增加参数的情况下，提升模型的多模态生成能力。➡️ 问题背景：当前的多模态生成模型在视觉文

➡️ 实验设计：在MovieChat数据集上进行了实验，实验设计了不同的组件（如链式思维、CLIP Score指导的帧采样、上下文学习）的变化，以及不同模式（全局模式和断点模式）的评估，以全面评估模型在不同条件下的表现。➡️ 研究动机：为了应对LLMs和MLLMs在特定领域训练时的灾难性遗忘问题，研究团队提出了一种新的模型无关的自解压方法——树生成（Tree Generation, TG），该方法

➡️ 方法简介：研究团队提出了两种模态非特定损失目标，包括延迟EOS损失和不确定性损失，以及两种模态特定损失目标，即冗长图像的令牌多样性损失和冗长视频的帧特征多样性损失。为了进一步探索这一问题，研究团队提出了一种系统的方法，通过设计延迟EOS损失、增加输出不确定性、提高多样性等手段，来诱导MLLMs生成更长的序列，从而增加能量-延迟成本。➡️ 问题背景：现有的视频生成技术虽然取得了显著进展，但生成

实验结果表明，该方法在零样本和微调设置下均显著提高了模型的性能，特别是在图像-文本检索任务中，零样本设置下的R@1指标提高了16.8%至46.1%。最近的研究表明，可以利用大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）来重写和增强图像标题，以提高数据质量，但这些方法引入了模型的固有偏差。➡️ 方法简介：RLHF-V框架包括两个关键创新：（1）在数据层面，收集以细粒度段落级校正形式的人类

多模态大型语言模型（MLLMs），特别是视觉大型语言模型（VLLMs），如GPT4-Vision，展示了强大的视觉理解和推理能力，可以直接感知视觉信息，从而可能实现更复杂的推理和决策。为了提高这些模型的通用视觉情境语言理解能力，研究团队提出了UReader，通过低成本的指令调优，利用现有的多模态大型语言模型，实现无OCR的视觉情境语言理解。➡️ 研究动机：为了克服现有方法的局限，研究团队提出了KO

本文从数据驱动的角度全面回顾了MLLMs的文献，探讨了预训练和适应阶段的多模态数据准备方法，分析了数据集的评估方法，并回顾了评估MLLMs的基准。具体包括数据收集的来源、数据处理的方法（如过滤、去重和增强）、数据选择的方法（如主动学习、分布无关和分布相关选择），以及数据评估的方法和评估基准。➡️ 实验设计：本文没有具体描述实验设计，而是通过文献回顾的方式，总结了不同阶段的数据处理方法和评估标准，包

➡️ 问题背景：多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）近年来受到了广泛的关注，它们继承了大型语言模型（LLMs）强大的语言表达和逻辑推理能力，通过整合视觉和文本信息，不仅增强了对视觉内容的理解，还为语言理解和生成提供了更全面的上下文。➡️ 研究动机：为了克服静态调优策略的局限性，研究团队提出了HyperLLaVA，通过动态调优投影器和L

从数据集收集、数据配比、模型优化等角度，深度解读InstructBlip论文