MLUBench: Evaluación del desaprendizaje continuo en MLLMs
MLUBench: benchmark para desaprendizaje continuo en MLLMs. Revela grave degradación acumulativa. LUMoE mitiga el problema preservando la alineación multimodal.
#alineación multimodal
scLLM-DSC: Clustering multimodal con LLM para ARN-seq unicelular
scLLM-DSC: un novedoso marco de clustering multimodal que aprovecha grandes modelos de lenguaje para mejorar la precisión en el análisis de células individuales.
PaLMR: Razonamiento Visual Fiel mediante Alineación Multimodal
PaLMR alinea procesos de razonamiento visual en modelos multimodales, reduciendo alucinaciones y mejorando fidelidad. Logra resultados de vanguardia en HallusionBench, MMMU, MathVista y MathVerse.
Align-KD: destilando conocimiento de alineación multimodal para VLMs móviles
Descubre Align-KD, técnica que destila conocimiento de alineación multimodal de VLMs grandes a modelos móviles, mejorando precisión en 6 benchmarks.
DiffCrossGait: Alineación Trayectorial para Reconocimiento de Marcha 2D-3D
DiffCrossGait: alineación de trayectorias para reconocimiento de marcha 2D-3D con difusión latente. Logra rendimiento puntero sin sobrecarga de inferencia.