giffmana提出VLM感知任务微调流程

giffmana提出用五步流程解决感知任务微调问题：先明确任务，收集几百个样本，微调大规模预训练视觉语言模型（VLM），必要时再进行强化学习（RL）微调，最后部署。该方案称，下午完成少量数据收集即可完成多数准备工作，反映出感知任务微调正向低成本、工程化发展。 流程中的样本量、是否需要RL以及部署方式需按具体任务确定；“解决任意感知任务”是提出者对方案适用性的概括，并不代表所有任务均已得到验证。

AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。