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让视觉语言模型搞空间推理，谷歌又整新活了

视觉语言模型虽然强大，但缺乏空间推理能力，最近 Google 的新论文说它的 SpatialVLM 可以做，看看他们是怎么做的。

视觉语言模型 (VLM) 已经在广泛的任务上取得了显著进展，包括图像描述、视觉问答 (VQA)、具身规划、动作识别等等。然而大多数视觉语言模型在空间推理方面仍然存在一些困难，比如需要理解目标在三维空间中的位置或空间关系的任务。

视觉语言模型（Visual Language Model, VLM）是一种结合视觉（图像/视频）和语言（文本）处理能力的多模态人工智能模型，能够理解并生成与视觉内容相关的自然语言。以下是关于VLM的详细解析： 1. 核心组成与工作原理 视觉编码器 ：提取图像特征，常用CNN（如ResNet）或视觉Transformer（ViT）。 语言模型 ：处理文本输入/输出，如GPT、BERT等，部分模型支持生成式任务。 多模态融合 ：通过跨模态注意力机制、投影层（如CLIP将图像文本映射到同一空间）或适配器