Princeton University（普林斯顿大学）

VisionFoundry: Teaching VLMs Visual Perception with Synthetic Images

VisionFoundry: 通过合成图像教授VLMs的视觉感知

Guanyu Zhou, Yida Yin, Wenhao Chai, Shengbang Tong, Xingyu Fu, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出VisionFoundry，通过任务关键词生成合成数据，提升VLMs在空间理解和视角识别等视觉感知任务上的性能，构建了包含10k图像-问题-答案三元组的VQA数据集，并在多个基准测试中取得显著提升。

Comments Project Page: https://zlab-princeton.github.io/VisionFoundry/

Squeeze Evolve: Unified Multi-Model Orchestration for Verifier-Free Evolution

Squeeze Evolve：无验证者演化的统一多模型协调

Monishwaran Maheswaran, Leon Lakhani, Zhongzhu Zhou, Shijia Yang, Junxiong Wang, Coleman Hooper, Yuezhou Hu, Rishabh Tiwari, Jue Wang, Harman Singh, Qingyang Wu, Yuqing Jian, Ce Zhang, Kurt Keutzer, Tri Dao, Xiaoxia Wu, Ben Athiwaratkun, James Zou, Chenfeng Xu

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI 纠错

AI总结 本文提出Squeeze Evolve框架，通过动态分配模型能力提升无验证者演化的多样性与效率，实验证明其在多个基准测试中显著降低成本并提升性能。

Comments 40 Pages, Project Page: https://squeeze-evolve.github.io/