视觉大模型 / VLM

M$^3$-VQA: A Benchmark for Multimodal, Multi-Entity, Multi-Hop Visual Question Answering

M$^3$-VQA：多模态、多实体、多跳视觉问答的基准测试

Jiatong Ma, Longteng Guo, Yuchen Liu, Zijia Zhao, Dongze Hao, Xuanxu Lin, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 M$^3$-VQA引入了多实体问题，要求模型在多个文档间进行顺序和并行多跳推理，揭示了多模态大语言模型在知识获取和推理方面的挑战。

Toward Multimodal Conversational AI for Age-Related Macular Degeneration

迈向年龄相关性黄斑变性的多模态对话式人工智能

Ran Gu, Benjamin Hou, Mélanie Hébert, Asmita Indurkar, Yifan Yang, Emily Y. Chew, Tiarnán D. L. Keenan, Zhiyong Lu

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OcularChat，一种基于多模态大语言模型的系统，通过模拟患者与医生对话，利用视网膜彩色照相进行黄斑变性诊断，展现出优于现有模型的分类性能和临床解释能力。

Comments 38 pages, 4 figures