研究者构建并测试Jev风格图像决策模型
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研究者构建并测试Jev风格图像决策模型
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AI 综述
Lambert Leong介绍了一种构建和训练Jev风格图像-文本决策模型的完整方法，通过比较图像与候选答案选项进行决策。该方法使用已有病理图像-文本模型，并训练了一个小型适配器组件。该模型在新增类别上的最终决策准确率为66.00–67.00%，优于测试的Qwen2.5-VL-3B-Instruct模型（40.00%）。 适配器仅在无正确答案时拒绝约45.00%的案例，且所有后续测试结果均为探索性，因为测试集已被检查。
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最新进展11月11日 20:00
A Jev of All Trades：从零构建并训练一个 Jev 风格的决策模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- Towards Data ScienceA Jev of All Trades：从零构建并训练一个 Jev 风格的决策模型
本文构建了一个受 Jev 启发的模型，通过比较图像与候选答案选项进行决策，使用了已有病理图像-文本模型并训练了一个图像表示的小型适配器组件。该模型在新增类别上的最终决策准确率为 66.00–67.00%，优于测试的 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 模型（40.00%）。适配器仅在无正确答案时拒绝约 45.00% 的案例，且所有后续测试结果均为探索性，因测试集已被检查。
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