快手推出基于 LaVIT 模型的视觉分词器，实现图文信息统一处理效果

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本文原标题为：“视觉分词器统一图文信息，快手提出基座模型 LaVIT 刷榜多模态任务”

关键词：快手，图像，视觉，文本，分词

文章来源：夕小瑶科技说

内容字数：8523字

内容摘要：夕小瑶科技说的原创文章作者探讨了一种想法，即通过输入少量文字或图片就能够快速搜索到最相关的短视频内容。这并非依赖于视频标签或标题字幕，而是通过大型模型真正理解视频内容。近期，快手的研究通过视觉分词器LaVIT统一图文信息，逐步实现了这一想法。近年来，研究人员一直在探索多模态大型模型（MLLM）的理解能力，旨在将强大的纯文本LLM扩展到处理多模态输入。

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作者简介：夕小瑶科技说聚集了25万名AI应用开发者、算法工程师和研究人员，提供更快速的人工智能前沿资讯和更深入的行业见解。其一线作者来自清华、北大、国外顶尖人工智能实验室和互联网巨头，具备在媒体和技术领域的丰富经验。