LRV-Instruction
通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
该项目通过稳健的指令调优，减少大规模多模态模型的幻觉现象，提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据，通过 GPT-4 生成，提供正面和反面的指令示例，以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展，为相关领域提供重要的数据支持。
项目介绍：LRV-Instruction项目
LRV-Instruction项目的目标是通过稳健的指令微调，减轻大型多模态模型中的幻觉现象。该项目由多位研究人员共同开发，并已在多个知名会议上发表，包括ICLR、NAACL和CVPR。
项目的核心问题
在多模态的人工智能模型中，经常会出现“幻觉现象”，即模型生成的内容与实际输入的数据并不吻合。LRV-Instruction项目的核心目标就是通过改进模型训练的方法，以减少这种不必要的幻觉现象，从而提高模型理解和生成的准确性。
解决方案：稳健的指令微调
项目通过引入稳健的指令微调技术，对大型多模态模型进行调优。这一过程包括使用大量精心设计的视觉指令数据集对模型进行训练，确保模型能够在接收到开放性的问题和任务时，产生更为准确和相关的结果。
LRV-Instruction模型版本
- LRV-Instruction V1：基于MiniGPT4-7B进行开发，该模型版本能够运行在V100 32GB的硬件上。
- LRV-Instruction V2：基于Mplug-Owl-7B，该版本同样支持在大容量GPU上进行训练。
数据集与实验设置
LRV-Instruction项目提供了一个含有320k视觉指令数据的大规模数据集，数据涵盖了16项视觉与语言任务。数据集中包含正负两种指令（例如，是否存在某个物体的问题），以强化模型的响应能力。这些数据集和实验设置可以帮助研究人员进行多模态模型的进一步实验和开发。
模型在开发过程中使用了Visual Genome数据集中的图像。这些图片通过不同的任务设置和问题进行操控，以评估和提升模型在不同情境下的表现。
模型评估与测试方法
为评估模型的表现，项目引入了一种称为GAVIE（GPT4协助手视觉指令评估）的创新方法。该方法不依赖于人类标注的 答案，而是通过检查模型的输出是否与实际图像内容相符，以及响应的相关性来评分。
项目更新与成果
LRV-Instruction项目不断进行更新，并在学术界取得显著成绩：
- 论文已发表在ICLR、NAACL、和CVPR等重要学术会议上。
- 项目相关的代码和数据集已在GitHub平台上发布，供其他研究人员使用与开发。
未来计划
项目团队计划继续改进LRV-Instruction模型，并计划发布更多高级版本，用于训练更大型的多模态模型。同时，团队也在计划进一步扩展和优化数据集，以提升模型的多样性和鲁棒性。
通过这些努力，LRV-Instruction项目旨在大幅提高多模态模型的可靠性和准确性，推动人工智能在复杂任务中的应用。
编辑推荐精选
AEE
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。
UI-TARS-desktop
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。
Wan2.1
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。
爱图表
全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。
Qwen2.5-VL
一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。
HunyuanVideo
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。
WebUI for Browser Use
一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器 智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
xiaozhi-esp32
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。
olmocr
一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号