Long-VITA通过统一的transformer架构实现了图像、视频、文本的深度特征交互。其多模态理解系统采用动态注意力机制，可自动分配不同模态的建模权重。例如在处理’描述这张包含文字的图片’任务时，模型会同时激活视觉卷积核和语言模型头，准确识别图像中的物体与文本内容。实验表明，在Video-MME基准测试中，该模型的多模态协同推理准确率比单模态组合方案提升23.5%。这种特性使其特别适合智能客服、自动驾驶等需要跨模态关联的场景应用。
本答案来源于文章《Long-VITA：支持超长上下文输出的视觉语言模型》
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