本研究提出了一种新颖的动作时间连贯性学习方法（AcTOL），旨在解决视觉-语言预训练中因过度关注未来帧导致的关联错误。该方法通过语义对比学习视频帧的自然顺序，显著提升了下游操作任务的性能，并增强了对不同语言风格指令的鲁棒性，推动了具身智能体的发展。

本文介绍了多层语义对齐的视觉语言预训练方法（MVPTR），强调多模态学习的协同作用。提出了X$^2$-VLM模型，优化了图像文本和视频文本任务的性能，并提出了MMStar基准以评估视觉语言模型的多模态能力，解决了数据泄漏问题。通过SIMA框架和X-VILA模型，提升了视觉与语言的对齐性和跨模态理解能力。

本文探讨了多语言图像标题生成和检索的方法，利用CLIP等预训练模型在多样化数据集上取得了优越表现。研究表明，机器翻译和对比学习能有效提升多语言图像检索性能，尤其在低资源语言上表现突出。RankCLIP通过自我监督学习增强了图像与文本的对齐能力，推动了视觉语言预训练的发展。

该论文提出了一种基于回归模型的方法，通过提取文本查询中的语义短语，反映查询与视频视觉特征的双模态交互，显著提高了时态动作定位的预测效果。研究表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，并提出了新的边界回归范式和视觉-语言预训练模型，验证了其有效性。

本文探讨了多模态对比模型中的模态差距及其对比损失的影响，提出了改进的对比损失函数和新方法（如SoftCLIP、RankCLIP、Gentle-CLIP等），以提升模态间对齐和下游任务性能，尤其在零样本分类中表现突出。这些方法通过优化嵌入空间和引入自监督学习，推动了视觉语言预训练的发展。

本文综述了多模式大语言模型在视觉-语言预训练中的进展，提出了高质量图像语言调整数据的特点和构建流程。研究表明，通过优化数据集和指令生成，可以有效提升模型性能，并介绍了新模型LLaVA在多个基准测试中的优异表现。

本文介绍了SUPMER、MetaPrompter和MetaPrompting等基于元学习和提示调整的模型，旨在提升few-shot学习和零样本分类的性能。这些方法在多个任务上显著提高了模型的适应性和准确性，尤其在视觉语言预训练模型的微调中表现优异。

本文综述了视觉-语言预训练（VLP）的最新进展，提出了多种模型和方法，包括统一的Transformer框架和无监督学习策略，旨在提升图像与文本的理解与生成能力。这些模型在多个下游任务中表现优异，推动了多模态学习的发展。

该文综述多项研究：利用UMLS知识图谱与大语言模型，通过对比学习、自蒸馏和权重平均提出BioLORD-2023，在MedSTS等任务上显著提升，并发布支持50多种语言的多语言模型；另介绍自我验证临床信息提取、多学科协作框架、医学图像分割、S³A零样本分类、MedEval基准及REAVL等视觉语言预训练方法。

本文综述场景文本识别与检测的多项研究，包括基于Transformer的端到端框架、弱监督文本生成、文本与图像联合场景表示、缓解词汇依赖的互学习策略、语言感知视觉模型、视觉-语言预训练检测、单点标注序列预测及AE TextSpotter等方法，这些方法显著提升了准确性与效率。

该文汇总多项研究：视频对象状态变化（OSC）至关重要，VidOSC利用文本与视觉语言模型监督，无需人工标注，并提出开放世界基准HowToChange；OaSC实现零样本对象无关状态分类；NOC、Oscar等推进图像字幕与视觉语言预训练；此外还涉及Transformer视频识别、图像哈希、语音识别字幕及数据集等工作。

该文综述了图像字幕生成的多项研究：GRIT用纯Transformer融合区域与网格特征；GIT统一视觉语言任务并在12项基准领先；VC-GPT联接视觉编码器与语言解码器；VisualGPT利用预训练语言知识实现数据高效；ViTCAP用网格表示和概念令牌网络简化结构；XGPT实现跨模态生成预训练。

本文综述视觉-语言预训练模型的对抗鲁棒性研究，涵盖Co-Attack、Mango、VLAttack等攻击与防御方法，发现多模态模型对图像和文本扰动普遍脆弱，黑盒查询可提升攻击效果，商业模型如Bard亦存在漏洞，呼吁部署前全面评估安全性。

该文综述分布外（OOD）鲁棒性研究，涵盖OOD-CV、OOD-CV-v2、COCO-O、OODRobustBench等数据集与基准，发现现有方法提升鲁棒性效果有限，甚至可能削弱鲁棒性；视觉-语言预训练、额外数据、数据增强和先进架构有助于改善OOD鲁棒性。

本文综述视觉语言预训练模型的跨模态语义对齐机制，指出现有模型主要对齐对象和视觉词，忽略全局语义，存在固定句式、无视语法流畅性等问题。多项研究提出改进方案：单通道架构实现全局、图块—令牌、概念多层次对齐；MVPTR实现多层语义对齐；SemVLP结合单双流对齐不同语义粒度；CL2CM实现跨语言迁移；多粒度框架用于医学图像；聚类表示学习等，提升细粒度对齐与数据效率。

该文综述了CLIP视觉-语言预训练模型的多种改进方法：MAFT通过掩码感知微调缓解零样本分割的虚假阳性；RoCLIP用随机示例对比断开损坏图文对关联以提升鲁棒性；少样本微调在分布转变下优于纯视觉模型；零样本异常检测利用文本提示与价值关注机制定位异常；Tip-Adapter以键值缓存构建免训练适配器，高效提升少样本能力；此外还涉及对抗性微调、AdvCLIP对抗样本、AdvPT提示调优、APE自适应先验精细化及WiSE-FT权重平均等提升鲁棒性与性能的方法。

本文汇总多项生成式预训练研究：GPT-GNN通过自监督预训练图神经网络提升下游任务表现；面向图结构知识的大语言模型增强零样本泛化能力；BioGPT与BiomedGPT推动生物医学自然语言处理及多模态任务；KPGT与TokenGT改进分子建模和大规模图学习；VL-GPT统一视觉语言预训练；ProcessGPT优化流程决策；图到文本生成研究显示模型文本流畅，但对语义关系理解不足，易产生幻觉。

利用多模态信息的视觉语言预训练（VLP）在自然领域的视觉识别和胸部 X 射线（CXR）的医学影像诊断方面取得了重大成功。UniChest是一个征服与分割的预训练框架，旨在充分利用多个源 CXRs 的协作优势，同时减少源异质性的负面影响。