该文章介绍了一种名为LA-ViT的新型视觉Transformer架构，通过引入少注意力层和注意力残差模块来减少注意力计算的复杂性和饱和问题。实验证明，LA-ViT在各种视觉任务中表现出色，并具有较低的计算复杂度。

本文综述多模态大模型研究进展，涵盖LaVIT、UniVL、VideoLLM、LiteVL、HD-VILA、VindLU等模型，通过统一视觉与语言表示、跨帧注意力、动态时序缩放等技术，将大语言模型推理能力迁移至图像和视频理解任务，在多项基准上取得领先性能。