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LLMs 作为视觉解释器：通过演变的视觉描述推进图像分类

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文介绍了一种使用可缩放矢量图形（SVG）格式处理图像的新方法，弥合了视觉和文本模态之间的鸿沟，提高了对分布偏移的鲁棒性。通过简单的图像分类、生成和上下文学习，展示了该方法在鉴别性和生成性任务上的潜力。

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标签

上下文学习 分布偏移 可缩放矢量图形 图像处理 视觉和文本模态 解释器
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