寒武纪提出视觉AI新高度：不再依赖LLM, Cambrian-1模型让世界看见多模态的力量！

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*本文转载自【深蓝AI】公众号* 论文标题: Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs 作者团队：纽约大学谢赛宁, Yann LeCun 等人 编译： JeffreyJ 审核： Los 导读： 寒武纪1号（Cambrian-1），一种以视觉为核心设计的多模态大语言模型（MLLMs），由谢赛宁和Yann LeCun大佬的团队开发。研究的目的是通过视觉指令调优来评估和改进各种视觉表示。Cambrian-1不仅在多个基准测试中表现优异，还为多模态系统和视觉学习提供了全面且开放的指南。目前的问题是多模态大模型还缺乏对以视觉为中心系统的深入研究。Cambrian-1通过Cambrian Vision-Centric Benchmark (CV-Bench)和新的视觉连接器设计（SVA）提升了视觉特征的整合效率，并强调高质量的视觉指令调优数据对提升模型性能的重要性。 ©️【深蓝AI】编译 作者介绍了Cambrian-1，这是一系列以视觉为中心的多模态大 ………………………………