Latent-Lens：冻结VLM与SLM隐状态直连
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Latent-Lens：冻结VLM与SLM隐状态直连
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AI 综述
Mo Shahdloo 等作者提出并发布 Latent-Lens：一个约160万参数（占两模型总规模0.2%）的轻量编解码器，在冻结的视觉语言模型（VLM）与冻结的小语言模型（SLM）之间直接传递隐状态，以替代有损的文本通信。 论文称，该编解码器用于弥合两个冻结模型之间的表征差距，使它们能仅通过隐状态通信；训练时仅更新这约160万参数。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月2日 13:00
Latent-Lens：让小语言模型通过隐状态通信获得视觉感知报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · cs.AILatent-Lens：让小语言模型通过隐状态通信获得视觉感知
Latent-Lens 用约 160 万参数（占两模型总规模 0.2%）的轻量编解码器，在冻结的视觉语言模型（VLM，Vision-Language Model）与冻结的小语言模型（SLM，Small Language Model）之间直接传递隐状态，替代有损的文本通信。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。