Nghiên cứu
DataComp-VLM: Bước tiến mới trong việc tối ưu hóa dữ liệu huấn luyện cho mô hình đa phương thức
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
DataComp-VLM giới thiệu bộ tiêu chuẩn đánh giá toàn diện cho các chiến lược chọn lọc dữ liệu, chứng minh rằng việc phối trộn dữ liệu quan trọng hơn là lọc dữ liệu để nâng cao hiệu suất mô hình VLM.
Bản dịch AI
Tác giả: Matteo Farina, Vishaal Udandarao, Thao Nguyen, Selim Kuzucu, Maximilian Böther, Andreas Hochlehnert, Adhiraj Ghosh, Marianna Nezhurina, Karsten Roth, Joschka Struber, Yuhui Zhang, Sebastian Dziadzio, Elaine Sui, Soumya Jahagirdar, Dhruba Ghosh, Hasan Hammoud, Thomas De Min, Simone Caldarella, Jehanzeb Mirza, Sedrick Keh, Mehdi Cherti, Hilde Kuehne, Bernt Schiele, Serena Yeung-Levy, Muhammad Ferjad Naeem, Federico Tombari, Ana Klimovic, Elisa Ricci, Matthias Bethge, Sewoong Oh, Ameya Prabhu, Alessio Tonioni, Jenia Jitsev, Massimiliano Mancini, Ludwig Schmidt, Nikhil Parthasarathy
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite
Lịch sử gửi bài
Từ: Matteo Farina [xem email] [v1] Thứ Sáu, 26 tháng 6 năm 2026 19:11:29 UTC (12.241 KB) [v2] Thứ Ba, 30 tháng 6 năm 2026 20:49:34 UTC (12.241 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.