本研究提出M2IV方法，以解决大型视觉语言模型中的多模态上下文学习挑战。通过引入可学习的上下文向量，增强了模型的表示能力。实验结果显示，M2IV在多个基准测试中平均准确率提高了3.74%，且效率显著提升。

M2IV：朝着高效且细粒度的多模态上下文学习在大型视觉语言模型中的应用
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