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从 CLIP 到 DINO：多模式大型语言模型中的视觉编码器喊出来
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，CLIP和DINO在MLLMs中具有优异的性能，提出了一种特征融合策略COMM以增强视觉能力，实验证明其具有卓越性能。
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关键要点
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研究调查了多模态大型语言模型（MLLMs）中不同视觉编码器的有效性。
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CLIP的浅层特征在细粒度任务中具有特殊优势。
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DINO在MLLMs中展现了有希望的性能，尤其是在细粒度相关的感知任务中超过了CLIP。
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DINO只需配备一个MLP层进行对齐即可。
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提出了一种特征融合策略COMM，通过多层次特征融合将CLIP和DINO结合起来。
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COMM在增强MLLMs的视觉能力方面表现出卓越性能。
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