本研究探讨了大型语言模型（LLMs）与视觉模式整合的进展，分析了34种视觉大型语言模型（VLLMs），强调了训练范式的演变和参数效率，并提出了有效整合视觉模态的新方法，具有重要的指导价值。

学习Vim时，视觉模式并不像人们想象的那么重要。文章给出了一些例子，说明了在某些情况下可以用更少的按键来完成相同的操作。然而，视觉模式仍然有其用处，比如选择无法用简单动作选择的文本、选择超出当前视图的行、以及在多行上进行操作。作者建议尝试安装hardtime.nvim插件，以帮助逐渐适应新的思维方式。

本研究提出了GlyphPattern数据集，包含318个与40种书写系统相关的视觉模式的人类描述。实验证明，视觉-语言模型在抽象模式识别方面仍存在难度。