<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GPT-4V on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/gpt-4v/</link><description>Recent content in GPT-4V on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 02 Jun 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/gpt-4v/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Generalized Visual Language Models: полный разбор</title><link>/articles/generalized-visual-language-models-raz%D0%B1%D0%BE%D1%80/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/generalized-visual-language-models-raz%D0%B1%D0%BE%D1%80/</guid><description>&lt;h2 id="когда-модель-учится-видеть"&gt;Когда модель учится «видеть»&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Представьте, что вы показываете коллеге фотографию неисправного оборудования и спрашиваете: «Что здесь сломалось?» Коллега мгновенно объединяет визуальное восприятие с профессиональными знаниями и даёт ответ. До недавнего времени такая задача была недосягаема для машин. Сегодня это делают &lt;strong&gt;визуально-языковые модели (VLM, Vision-Language Models)&lt;/strong&gt; — и делают это на удивление хорошо.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;VLM стали мощным инструментом для обучения единого пространства эмбеддингов для зрения и языка. Вдохновлённые большими языковыми моделями с их сильными возможностями рассуждения и многозадачности, визуальные LLM (VLLM) привлекают всё больше внимания как основа для построения универсальных мультимодальных систем.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>