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多轮多模态指称及锚定
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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
研究人员创造了一个用于基础视觉聊天的数据集，并提出了一种模型设计来支持各种类型的视觉提示。实验结果表明，该模型在基准测试中表现优秀。
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关键要点
- 研究人员创造了一个用于基础视觉聊天（GVC）的数据集。
- 该数据集结合了基础能力和聊天能力。
- 引入了名为 Grounding-Bench 的基准来评估 GVC 的能力。
- 提出了一种模型设计，通过将分割模型与语言模型相连接来支持 GVC 和各种视觉提示。
- 实验结果表明，该模型在 Grounding-Bench 上表现优于其他大型多模态模型（LMMs）。
- 模型在经典的基础基准测试中也取得了有竞争力的性能。
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