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视觉感知
分布 自监督与表征学习1视觉语言模型1
01 02
UniPercept：面向通用视觉感知的统一扩散模型
UniPercept: A Unified Diffusion Model for Generalizable Visual Perception
提出基于扩散模型的基础-适配器范式，用共享DiT骨干学习跨任务通用视觉表征，仅需少量样本和参数即可适配新任务，为视觉感知提供可复用的预训练-微调框架。
Dr. Seg：通过面向感知的设计重新审视视觉大语言模型的 GRPO 训练
Dr. Seg: Revisiting GRPO Training for Visual Large Language Models through Perception-Oriented Design
针对视觉感知任务（如推理分割）重新设计 GRPO 训练框架，提出 Look-to-Confirm 机制和 Distribution-Ranked Reward 模块，无需修改模型架构即可提升 VLLM 在复杂视觉场景下的感知性能，为将强化学习应用于视觉任务提供了可复用的训练策略。