Latent-Lens：冻结VLM与SLM隐空间通信
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Latent-Lens：冻结VLM与SLM隐空间通信
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AI 综述
Mo Shahdloo等作者提出轻量编解码器Latent-Lens，让冻结的视觉语言模型（VLM）与冻结的纯文本小语言模型（SLM）直接在隐空间通过隐藏状态通信，从而为纯文本SLM补上视觉感知能力。 作者称，该方案仅训练约160万参数，占合并模型规模的0.2%。
AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新
最新进展11月3日 13:00
Latent-Lens：让小语言模型通过隐空间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3日
- arXiv cs.AILatent-Lens：让小语言模型通过隐空间通信获得视觉感知
Latent-Lens 是一种轻量编解码器，让冻结的 VLM 与冻结的纯文本 SLM 直接在隐空间通过隐藏状态通信，仅训练约 1.6M 参数（占合并模型规模的 0.2%）。
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