LLaVA

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要点:1、LLaVA-1.6提升了推理、OCR能力，支持更多场景和广泛用户。2、LLaVA-1.6在多项基准测试中超越了GeminiPro，并优于Qwen-VL-Plus。3、LLaVA-1.6展现出强大的零样本中文能力，取得了SOTA性能。

要点:1、MoE-LLaVA是一种新型稀疏LVLM架构，使用路由算法仅激活top-k专家。2、MoE-LLaVA在各种视觉理解数据集上表现相当甚至超越了LLaVA-1.5-7B。3、MoE-LLaVA采用三阶段的训练策略，以降低稀疏模型学习的难度。

要点:1、清华、浙大等中国顶尖学府提供了性能优异的GPT-4V开源替代方案。2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。3、LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。