本次Z Potentials直播Talk将由纽约大学博士Peter Tong深度解析其团队的颠覆性工作Cambrian与MetaMorph，揭示LLM如何低成本掌握视觉生成能力。Cambrian-1以视觉为核心，探索多模态大语言模型设计，评估了20多种视觉编码器，提出了新的视觉基准测试CV-Bench，并引入动态空间感知连接器SVA，高效集成视觉特征和语言模型，同时提供了高质量的开放式视觉Instruction Tuning数据集。MetaMorph则通过200k数据+指令微调，让语言模型直接输出连续视觉Token，使用VPiT预测多模态Token，在生成视觉Token之前隐式执行推理步骤，实现LLM的“视觉超进化”。

💡Cambrian-1：以视觉为核心，探索多模态大语言模型设计，评估了20多种视觉编码器，提出了新的视觉基准测试CV-Bench。该研究还引入了动态空间感知连接器SVA，高效集成视觉特征和语言模型，并提供了高质量的开放式视觉Instruction Tuning数据集。所有模型权重、代码、相关工具、数据集均已公开。

👁️MetaMorph：通过200k数据+指令微调，让语言模型直接输出连续视觉Token，使用VPiT预测多模态Token，在生成视觉Token之前隐式执行推理步骤，从而实现LLM的“视觉超进化”。

👨‍🎓主讲人童晟邦 (Peter Tong)：纽约大学（NYU）Courant计算机科学系的二年级博士生，由Yann LeCun教授和Saining Xie教授共同指导。研究方向包括世界模型、无监督/自监督学习、生成模型和多模态大模型。研究成果多次发表在顶级会议上，例如NeurIPS、ICLR、CVPR和ICCV，并多次被接收为 Oral Paper。

Z Potentials 2025-02-19 23:04 北京

2月24日周一揭秘多模态大模型的革命突破

近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！

北京时间2月24日周一上午10点（美西时间2月23日周日晚上6点），Z Potentials特邀Yann Lecun和谢赛宁联合培养的纽约大学博士Peter Tong（童晟邦）直播Talk，深度解析其团队颠覆性工作Cambrian与MetaMorph，揭开LLM“无痛学视觉”的终极密码！

童晟邦 (Peter Tong) 是纽约大学（NYU）Courant计算机科学系的二年级博士生，由Yann LeCun教授和Saining Xie教授共同指导。他毕业于加州大学伯克利分校（UC Berkeley），获得计算机科学、应用数学（荣誉）和统计学（荣誉）三学士学位。在本科期间，他曾是伯克利人工智能实验室（BAIR）的研究员，师从马毅教授和Jacob Steinhardt教授。

他的研究方向包括世界模型、无监督/自监督学习、生成模型和多模态大模型。研究成果多次发表在顶级会议上，例如NeurIPS、ICLR、CVPR和ICCV，并多次被接收为 Oral Paper。此外，他曾获OpenAI奖学金，并在Meta的FAIR实验室参与研究实习。他出生于中国南京，成长于澳大利亚墨尔本，热衷于推动人工智能领域的前沿研究与应用发展。

本次分享将涵盖两篇科研工作：

Cambrian-1：以视觉为核心探索多模态大语言模型

设计并评估了20多种视觉编码器

提出了新的视觉基准测试CV-Bench

引入了动态空间感知连接器SVA（Spatial Vision Aggregator ），高效集成视觉特征和语言模型

提供了高质量的开放式视觉Instruction Tuning数据集

? 论文链接：https://github.com/cambrian-mllm/cambrian，模型权重、代码、相关工具、数据集均已公开。

MetaMorph：LLM的“视觉超进化”

200k数据+指令微调，让语言模型直接输出连续视觉Token

使用VPiT预测多模态Token

在生成视觉Token之前隐式执行推理步骤

? 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.14164v1

分享会末尾设置QA环节，扫码预约和进群

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