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黄九-幺窗口
为了理解模型所学的表征，作者从模型的一个中间层可视化了从语言 token 到图像 patch 的注意力图。如图 7 所示，模型会根据语言提示正确关注图像中与任务相关的位置。例如，当被问到「红色的月亮是否在接触蓝色的立方体？」时，与这些物体对应的图像 patch 上的注意力得分更高。尽管从未在涉及两个以上物体的问题上进行过微调，但研究发现，当被问及此类问题时，该模型能够正确关注三个物体。这表明该模型继承了预训练 VLM 的泛化能力。，18家铁路局指定招聘，这所“宝藏院校”就业质量高，考生家长必看
常永亮致辞
仓鼠座右铭：先存再说，万一以后想看呢！仿佛拥有一个庞大的“数字资料&