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AutoVP：自动视觉提示框架与基准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Dynamic Visual Prompting（DVP）的新型转移学习方法，将预训练语言模型（PLMs）与不同的视觉语言任务相结合。DVP在效率和性能方面都具有优势，并且能够很好地适应预训练语言模型与VL任务相结合的需求。
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关键要点
- 研究使用预训练语言模型（PLMs）进行视觉语言推理任务。
- 提出了Dynamic Visual Prompting（DVP）作为新型转移学习方法。
- DVP通过搜索算法有效结合PLMs与视觉语言任务，保持PLMs参数完整性。
- DVP在效率和性能方面具有优势。
- DVP能够很好地适应预训练语言模型与视觉语言任务的结合需求。
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