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数据多样性
分布 数据集与评测1视觉语言模型1
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当漂亮不再有用：探究现代文本到图像模型为何无法作为可靠的训练数据生成器
When Pretty Isn't Useful: Investigating Why Modern Text-to-Image Models Fail as Reliable Training Data Generators
对做合成数据训练、数据增强或生成式数据引擎的视觉研究者，这篇论文提示：T2I 模型的视觉保真度与提示词遵循度提升并不等于训练数据可用性提升，需在数据生成流程中显式度量生成分布的多样性与对真实分布的覆盖度，而非只看 FID 或人工观感。
PP-OCRv5：一个 500 万参数的专用模型在 OCR 任务上媲美十亿参数视觉语言模型
PP-OCRv5: A Specialized 5M-Parameter Model Rivaling Billion-Parameter Vision-Language Models on OCR Tasks
对做视觉研究的人而言，这篇论文给出了一个可复用的结论：在 OCR 这类结构化文本任务上，用数据难度、标注准确度、数据多样性三个维度做数据筛选与配比，可以让 5M 参数的两阶段检测+识别流水线逼近十亿参数 VLM，同时定位更准、幻觉更少；做 VLM 文本定位或幻觉抑制时，可把数据侧优化作为对照基线。