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VLM（视觉语言模型）的典型架构包含三个核心组件：视觉编码器（如ViT）、语言模型（通常是大型语言模型）、以及连接二者的投影层或适配器模块
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8/28/2026
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UnverifiedVLM的核心机制是将图像编码器（如ViT）与语言解码器（如Transformer）通过对齐层连接，实现跨模态理解78% similarUnverifiedVLM Run是一个提供视觉大模型推理服务的平台，Orion是该平台上专注于图像分割任务的视觉智能体，接受自然语言指令作为输入分割图像区域72% similarUnverifiedVLA（视觉-语言-动作）架构是当前具身智能领域的主流技术路线，代表性工作包括谷歌的RT-2和PaLM-E69% similarUnverified两阶段级联架构（快速检测器+VLM协同）是解决VLM实时性问题的工程化方案，通过减少VLM需处理的帧数和区域数使整体管线可用67% similarUnverifiedQwen-VL是阿里巴巴达摩院推出的视觉语言模型系列，基于Qwen大语言模型扩展而来，采用ViT视觉编码器与Qwen语言模型的组合架构，通过位置感知的视觉-语言适配器实现跨模态对齐66% similar
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