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ViCor：用大型语言模型桥接视觉理解和常识推理
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究探索了预训练的视觉语言模型和大型语言模型在视觉常识推理中的协同能力。研究提出了一种名为ViCor的协作方法，在视觉常识推断中通过大型语言模型主动引导视觉语言模型集中关注和收集相关的视觉元素来支持潜在的常识推断。该方法在两个VCR基准数据集上得到了评估，并且在不需要领域内监督微调的所有其他方法之上取得了优越的表现。
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关键要点
- 研究探索了预训练的视觉语言模型和大型语言模型在视觉常识推理中的协同能力。
- VCR问题被分为视觉常识理解和视觉常识推断两个方面。
- 在视觉常识理解方面，预训练的视觉语言模型展示出强大的跨数据集泛化能力。
- 在视觉常识推断方面，视觉语言模型面临困难。
- 提出了名为ViCor的协作方法，通过大型语言模型引导视觉语言模型集中关注相关视觉元素。
- ViCor方法在两个VCR基准数据集上评估，表现优于其他不需要领域内监督微调的方法。
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