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ViT-Lens-2: 通往全模态智能的入口
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现预训练的多模态视频变换器模型可以增强语言处理的预测性能，但未找到与大脑相关的信息。使用需要视觉-语言推理的任务可以改善预训练联合表示的脑对齐效果，但可能需要新方法来改善多模态变换器在集成视觉和语言方面的能力。
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关键要点
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研究发现预训练的多模态视频变换器模型可以增强语言处理中的遮蔽预测性能。
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视觉增强了与语言处理的交叉模态表示，但未找到与大脑相关的信息。
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使用视觉-语言推理任务可以改善预训练联合表示的脑对齐效果。
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多模态变换器在集成视觉和语言方面的能力与大脑相关，但改善脑对齐可能需要新方法。
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