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· 张伟 · 来源：tutorial网
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多位业内专家指出，最具意义的增加是边界框预测功能。LFM2.5-VL-450M在RefCOCO-M基准测试中获得了81.28分，而上一个模型在该项得分为零。RefCOCO-M是一个视觉定位基准，用于衡量模型在给定自然语言描述的情况下，定位图像中物体的准确度。在实践中，模型输出带有归一化坐标的结构化JSON数据来标识物体在场景中的位置——不仅仅是描述有什么，还能定位它。这与纯图像描述有本质区别，使该模型可直接用于需要空间输出的流程中。