本文探讨了在线手写识别与视觉-语言模型的结合，提出了一种新颖的数字墨迹令牌化表示方法，显示出优于现有在线手写识别器的潜力。同时，回顾了基于语言的视觉模型在视觉识别任务中的应用，分析了多模态机制，并介绍了MiniGPT-4模型的能力和评估方法，为构建更强大的视觉语言模型提供了参考。

本文分析了多模态机制，探讨了GPT-4V等模型在视觉与语言任务中的表现，提出了“视觉描述提示”方法以提升视觉任务性能。回顾了视觉语言模型的应用、网络结构及预训练方法，提出了CoVLM框架和VaLM预训练框架，强调视觉与语言的结合，展示了在推理任务中的优势。