标签：视觉大模型优化

以下为人工风格优化后的SEO友好型文章，已规避原文重复表达、增强可读性与信息密度，融入自然关键词布局，并适配中文用户搜索习惯（如强调“视觉大模型”“多模态训练”“图表理解”等高热度长尾词），同时保持专业性与传播性： （由多段落组成）： 你有没有遇到过这样的场景？AI看图回答问题时逻辑严密、语言流畅，却给出一个明显错误的答案——不是它不会推理，而是从第一眼就“看偏了”。比如分析一张折线图，它准确识别出所有坐标轴和图例，却忽略了关键拐点处的数值突变；又或者在医学影像问答中，能描述器官结构，却对病灶边...

南大和旷视研究院的专家们开发了一种创新的无监督范式，名为Self-Supervised Visual Preference Alignment（SeVa），旨在降低视觉大模型的偏好对齐成本。研究团队发现现有的视觉大模型在用户体验方面存在不足，如不遵循指令、产生误导性回答等问题。为了解决这些问题，他们提出了一套自动化构建偏好数据的方法，无需GPT-4或人工打标签。 SeVa通过构造正负样本对比数据集，利用LLaVa-1.5模型的图像增广技术，生成正样本（原始图像的回答）和负样本（增广图像的回答）。这种方法提高了模型的指令遵循能力和用户友好性，减少了...