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NVILA

NVILA

NVILA是NVIDIA推出的系列视觉语言模型，能平衡效率和准确性。模型用“先扩展后压缩”策略，有效处理高分辨率图像和长视频。NVILA在训练和微调阶段进行系统优化，减少资源消耗，在多项图像和视频基准测试中达到或超越当前领先模型的准确性，包括Qwen2VL、InternVL和Pixtral在内的多种顶尖开源模型，及GPT-4o和Gemini等专有模型。NVILA引入时间定位、机器人导航和医学成像等
Pixel Reasoner

Pixel Reasoner

视觉语言模型（VLM），基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作，如放大图像区域或选择视频帧，更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法，基于指令调优让模型熟悉视觉操作，用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩，显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
VRAG-RL

VRAG-RL

VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，专注于提升视觉语言模型（VLMs）在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。基于定义视觉感知动作空间，让模型能从粗粒度到细粒度逐步获取信息，更有效地激活模型的推理能力。VRAG-RL引入综合奖励机制，结合检索效率和基于模型的结果奖励，优化模型的检索和生成能力。在多个基准测试中，VRAG-RL显著优于现有方法，展现在视

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