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ViTamin：设计可扩展的视觉模型在视觉语言时代
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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
该论文介绍了一种名为multi-grained vision language pre-training的视觉语言联合预训练方法，以及一个名为X$^2$-VLM的预训练模型。该方法在多个粒度上学习视觉语言对齐，实现了图像文本任务和视频文本任务之间的良好平衡。该模型具有高可转移性，适用于任何语言或领域。
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关键要点
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提出了一种名为multi-grained vision language pre-training的视觉语言联合预训练方法。
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该方法可以在多个粒度上学习视觉语言对齐。
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介绍了一个名为X$^2$-VLM的预训练模型，采用模块化架构。
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模型在图像文本任务和视频文本任务中实现了最佳性能与模型规模的良好平衡。
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X$^2$-VLM模型具有高可转移性，适用于任何语言或领域。
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