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在人工智能领域，赋予机器类人的图像文字感知、理解、编辑和生成能力一直是研究热点。目前，视觉文字领域的大模型研究主要聚焦于单模态生成任务。

ocLayout-YOLO 不仅在速度上与单模态方法YOLOv10相匹配，而且在准确性上超越了所有现有方法，包括单模态和多模态方法。

本文探讨了计算机视觉中骨干网络设计和优化器选择之间的相互作用。我们揭示了骨干-优化器耦合偏差（BOCB）现象及其对视觉骨干网络潜在的限制，例如在下游任务中额外的微调时间和努力。

POINTS 是微信团队开发的先进视觉语言模型，融合了多项创新技术。它采用保持纵横比的高分辨率动态显示（CATTY）、CapFusion 技术整合图像描述、双视觉编码器架构。

本文提出了 SaRA，一种新颖的参数高效微调方法，该方法充分利用了预训练模型中绝对值最小的无效参数。

YOLO（You Only Look Once）是一个著名的物体检测和图像分割模型，由Joseph Redmon和Ali Farhadi在华盛顿大学开发。

Segment Anything 的初次发布受到了广泛赞誉，在 ICCV 2023 上获得了荣誉提名，并吸引了行业领袖和学术界的关注。

X-AnyLabeling 是一款基于AI推理引擎和丰富功能特性于一体的强大辅助标注工具，其专注于实际应用，致力于为图像数据工程师提供工业级的一站式解决方案，可自动快速进行数据标定。

本文作者深刻反思了自己在这两年来从事大语言模型（LLM）工作中的感悟，由衷地分享了技术由于变革带来的冲击，同时也充分肯定了 LLM 在提升个人生产力和改变工作方式方面的巨大潜力。