主要观点总结
本文介绍了VSA团队推出的Vision Search Assistant，一个基于视觉语言模型（VLM）的技术，巧妙地将Web搜索能力融入其中。该技术能够回答有关未见过的图像或新概念的问题，并将多模态研究推向新的高度。文章还介绍了其关键技术和实验结果。
关键观点总结
关键观点1: Vision Search Assistant介绍
VSA团队推出了基于视觉语言模型（VLM）的Vision Search Assistant，能够处理图像、文字以及二者结合的搜索任务，将多模态研究推向新的高度。
关键观点2: 核心技术
Vision Search Assistant结合了视觉内容描述模块和Web知识搜索模块，利用开放域的检测模型和预训练的VLM模型，对图像进行区域检测、描述和搜索，最终基于原始图像、视觉描述和Web知识回答用户的问题。
关键观点3: 实验结果
在开放集问答评估中，Vision Search Assistant在真实性、相关性和支持性三个关键维度上均表现出色，显著优于其他模型。在封闭集问答评估中，Vision Search Assistant也表现出最强的性能，特别是在细节类别和推理方面得分较高。
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VSA团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI推出SearchGPT没几天，开源版本也来了。 港中文MMLab、上海AI Lab、腾讯团队简易实现了 Vision Search Assistant ，模型设计简单，只要 两张RTX3090 就可复现。 Vision Search Assistant（VSA）以视觉语言模型（VLM）为基础，巧妙地将Web搜索能力融入其中，让VLM内部的知识得到实时更新，使其更加灵活和智能。 目前，VSA已经针对通用图像进行了实验，可视化和量化结果良好。但不同类别的图像各具特色，还可以针对不同种类的图像（比如表格、医学等）构建出更为特定的VSA应用。 更令人振奋的是，VSA的潜力并不仅限于图像处理。还有更广阔的可探索空间，比如视频、3D模型和声音等领域，期待能将多模态研究推向新的高度。 让VLM处理未见过的图像和新概念 大型语言模型（LLM）的出现让人类可以利用模型的强大零样本问答能力
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