文本生成由 Transformer 解码器执行，以感知器重采样器生成的视觉表示为条件。我们将预训练和冻结的纯文本 LM 块与从头开始训练的块交错，这些块交叉参与感知器重采样器的视觉输出。在冻结的预训练 LM 中交错新的 GATED XATTN-DENSE 层。我们冻结预训练的 LM 块，并在原始层之间插入门控交叉注意力密集块（图 4），从头开始训练。为了确保在初始化时，条件模型产生与原始语言模型相

通俗地讲机器学习ML就是让计算机从数据中进行自动学习得到某种知识或规律．作为一门学科机器学习通常指一类问题以及解决这类问题的方法即如何从观测数据样本中寻找规律并利用学习到的规律模型对未知或无法观测的数据进行预测。机器学习 ≈ 构建一个映射函数机器学习即如何从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。我们可以将一个标记好特征以及标签的芒果看作一个样本Sam

文件-->打开文件夹，在这里不要去打一个/ 选择所有文件作为工作区，最好能定位到自己的账户下面，/home/username/ 这样打开后，文件数量大大减少，pylance就可以正常工作，进行定义跳转了！后来发现是自己的工作区选的太大了，在pylance一直在加载文件，根本没有算力去帮你优化代码编辑，我当时是把整个服务器的文件都放在了工作区，查看pylance才知道它一直在读取文件，所以需要缩减工

文本生成由 Transformer 解码器执行，以感知器重采样器生成的视觉表示为条件。我们将预训练和冻结的纯文本 LM 块与从头开始训练的块交错，这些块交叉参与感知器重采样器的视觉输出。在冻结的预训练 LM 中交错新的 GATED XATTN-DENSE 层。我们冻结预训练的 LM 块，并在原始层之间插入门控交叉注意力密集块（图 4），从头开始训练。为了确保在初始化时，条件模型产生与原始语言模型相

通俗地讲机器学习ML就是让计算机从数据中进行自动学习得到某种知识或规律．作为一门学科机器学习通常指一类问题以及解决这类问题的方法即如何从观测数据样本中寻找规律并利用学习到的规律模型对未知或无法观测的数据进行预测。机器学习 ≈ 构建一个映射函数机器学习即如何从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。我们可以将一个标记好特征以及标签的芒果看作一个样本Sam

来自 SRI International 和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队提出了 DRESS，这是一种 LVLM，在这项工作中使用法学硕士产生的自然语言反馈 (NLF) 进行独特的教学（参见图 1）。这是一个新颖的分类。此外，虽然之前的研究鼓励以多轮形式组织视觉指令调整样本，但 LVLM 的交互能力受到不同轮之间的弱连接和相互依赖的限制。实验结果表明，与早期的 LVLM 相比，DRESS

大规模的视觉语言预训练在广泛的下游任务中显示出令人印象深刻的进展。现有方法主要通过图像和文本的全局表示的相似性或对图像和文本特征的高级跨模态关注来模拟跨模态对齐。然而，他们未能明确学习视觉区域和文本短语之间的细粒度语义对齐，因为只有全局图像-文本对齐信息可用。在本文中，我们介绍放大镜，一个细粒度语义的Ligned visiOn-langUage PrE 训练框架，从博弈论交互的新视角学习细粒度语义

大视觉语言模型（LVLM）已经取得了长足的进步，将视觉识别和语言理解交织在一起，生成不仅连贯而且与上下文相协调的内容。尽管取得了成功，LVLM 仍然面临物体幻觉的问题，即模型生成看似合理但不正确的输出，其中包括图像中不存在的物体。为了缓解这个问题，我们引入了视觉对比解码（VCD），这是一种简单且无需训练的方法，可以对比源自原始视觉输入和扭曲视觉输入的输出分布。所提出的 VCD 有效减少了对统计偏差