当今的多模态大模型（如BLIP-2、LLaVA）看似可以理解图像，实则存在一个根本性的缺陷：它们像戴着“眼罩”的观察者，只能关注图片中最显眼的主体，却对用户关心的细节视而不见。

越来越多的研究者和开发者开始关注如何突破传统AI视觉模型的局限，GIVE的出现不仅是技术上的创新，更是AI走向智能化、精细化的新阶段。随着这一技术的不断完善与推广，我们有理由相信，未来的人工智能将能更敏锐、更全面地理解和处理人类所处的复杂世界。更多细节可参阅GitHub代码库和MOInst数据集，以便各界人士深入研究和探讨。 返回搜狐，查看更多 ...

EmoEdit 由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成，第一作者为杨景媛助理教授。深圳大学可视计算研究中心（VCC）以计算机图形学、计算机视觉、人机交互、机器学习、具身智能、可视化和可视分析为学科基础，致力前沿探索与跨学科创新。中心主任黄惠为深圳大学讲席教授、计算机学科带头人、计算机与软件学院院长。