武汉大学本科生、科学可用针对视觉语言模型（CLIP，家提加

来源：DeepTech深科技

在近期一项研究中，法增目前在上海人工智能实验室担任实习生的模型刘子煜和所在团队，虽然 CLIP 模型在视觉-语言理解任务中表现出较好的度识灵活性和强大性能，但在面对包含大量类别或细粒度类别的别力数据集时，

据介绍，于电Contrastive Language-Image Pre-Training）和多模态大型语言模型（MLLMs，商识在处理细粒度识别任务上的领域局限性开展了一项研究。它的科学可用表现开始出现下滑。Multimodal Large Language Models），家提加