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原標題：ECCV 2024 | 提升GPT-4V、Gemini檢測任務性能，你需要這種提示范式
關鍵字：物體,提示,任務,目標,沖浪板
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容，覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者來自浙江大學、上海人工智能實驗室、香港中文大學、悉尼大學和牛津大學。作者列表：吳逸璇，王逸舟，唐詩翔，吳文灝，賀通，Wanli Ouyang，Philip Torr，Jian Wu。其中，共同第一作者吳逸璇是浙江大學博士生，王逸舟是上海人工智能實驗室科研助理。通訊作者唐詩翔是香港中文大學博士后研究員。
多模態大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任務中表現出了令人印象深刻的能力，盡管如此，這些模型在檢測任務中的潛力仍被低估。在復雜的目標檢測任務中需要精確坐標時，MLLMs 帶有的幻覺又讓它常常錯過目標物體或給出不準確的邊界框。為了讓 MLLMs 賦能檢測，現有的工作不僅需要收集大量高質量的指令數據

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