ParGo是什么

ParGo是字节团队与中山大学合作提出的创新的多模态大语言模型连接器，提升视觉和语言模态在多模态大语言模型（MLLMs）中的对齐效果。通过结合局部token和全局token，使用精心设计的注意力掩码分别提取局部和全局信息，在控制token数量的同时增强了局部区域之间的关系建模，考虑图像的细节与全局视角，克服了传统方法中忽视细节的问题。

ParGo的主要功能

高效连接视觉与语言模态：ParGo采用全局+局部视角联合的方式，通过Partial-Global Perception Block（PGP）和Cascaded Partial Perception Block（CPP）两个关键模块，将视觉特征映射为Partial token和Global token，分别提取图像的局部和全局信息，实现了视觉特征和大语言模型（LLM）的高效连接，克服了传统方法对显著区域的过度聚焦问题。提升多模态大语言模型效果：在多个MLLM基准测试中表现出色，如在MME基准测试中相比传统的Q-Former投影器提升了259.96。特别是在强调细节感知能力的任务中，ParGo显著优于其他投影器，能够更准确地进行文字识别、更好地描述图像细节以及更有效地识别局部元素。自监督学习增强上下文理解：在训练阶段引入自监督学习策略，通过预测遮挡部分的内容来增强模型对上下文的理解能力，提高了模型的泛化性能，减少了对大规模标注数据的依赖。

ParGo的技术原理

全局+局部视角联合：ParGo采用两种类型的可学习token，基于attention机制，同时从局部和全局视角将视觉特征映射到大语言模型（LLM）中。Partial-Global Perception Block (PGP)：在ParGo中，视觉编码器的特征被映射为两种不同类型的token：Partial token和Global token，能够分别提取图像的局部和全局信息。Partial tokens：每个token仅与部分视觉特征进行交互，专注于图像的局部信息。Global tokens：全局token则与所有视觉特征进行交互，捕捉图像的全局信息。Cascaded Partial Perception Block (CPP)：ParGo在Partial-Global Perception模块之前引入了Cascaded Partial Perception (CPP)模块。CPP模块的核心是带有特殊设计掩码的自注意力机制，随着层数的增加，每个Partial token能访问到更多的相邻token，逐步扩展其感知范围。自监督学习策略：在训练阶段，ParGo引入了自监督学习策略，即通过预测遮挡部分的内容来增强模型对上下文的理解能力。

ParGo的项目地址

Github仓库：https://github.com/bytedance/ParGoarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.12928

ParGo的应用场景

视觉问答系统：ParGo能理解图像中的视觉线索，解析文本中的语义信息，在视觉问答任务中表现出色。图像字幕生成：ParGo在COCO Caption等任务上表现尤为突出，能生成高质量的图像字幕。能描述图像的全局信息，还能捕捉到图像中的局部细节，生成更加准确和丰富的字幕。跨模态检索：ParGo可以用于跨模态检索任务，帮助用户通过文本查询找到相关的图像，或者通过图像查询找到相关的文本。情感分析：ParGo能理解图像和文本中的情感信息，在情感分析任务中提供更准确的结果。 图像内容理解：ParGo可以用于图像内容理解任务，帮助系统更好地理解图像中的细节和全局信息。

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MatterGen是什么

MatterGen是微软推出的创新生成模型，专门用在设计无机材料。基于独特的扩散过程，逐步细化原子类型、坐标和周期晶格，生成跨越周期表的稳定、多样化的无机材料。MatterGen能被微调，满足广泛的性能约束，如化学组成、对称性、磁性、电子和机械性能等。与以往的材料生成模型相比，MatterGen在生成稳定、独特且新颖的材料方面表现出色，其生成的结构更接近DFT局部能量最小值。MatterGen能在给定的DFT属性计算预算内，找到更多满足极端性能约束的材料。

MatterGen的主要功能

生成稳定、多样化的无机材料：跨越周期表生成各种无机材料，且生成的材料具有较高的稳定性、独特性和新颖性。满足广泛性能约束：基于微调，生成满足特定化学组成、对称性、磁性、电子和机械性能等约束条件的材料，如高磁性密度的磁性材料、特定带隙的半导体材料、高体模量的超硬材料等。逆向材料设计：直接根据目标性能约束生成材料结构，突破传统基于已知材料筛选方法的限制，大大提高寻找新型材料的效率。

MatterGen的技术原理

扩散模型：基于扩散模型生成晶体材料。扩散模型基于逆转固定的破坏过程生成样本，该过程用学习到的分数网络实现。对于晶体材料，定义考虑其独特周期结构和对称性的定制化扩散过程，分别对原子类型、坐标和周期晶格进行破坏和去噪。分数网络：预训练等变分数网络，在大型稳定材料结构数据集上联合去噪原子类型、坐标和晶格。分数网络输出等变分数，用在去除噪声，无需从数据中学习对称性。适配器模块：引入适配器模块，在具有性能标签的额外数据集上对分数模型进行微调。适配器模块是注入基础模型每一层的可调组件，能根据给定的性能标签改变模型输出，实现对目标性能约束的引导生成。数据集：用大型多样化数据集Alex-MP-20进行预训练，该数据集包含从Materials Project和Alexandria数据集中重新计算的607,683个稳定结构。

MatterGen的项目地址

项目官网：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mattergen技术论文：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08628-5

MatterGen的应用场景

能源存储：用在设计新型电池材料，如高比容量的锂离子电池正极材料和高性能的固态电解质，提高电池的能量密度和功率密度。催化：开发高选择性催化剂，用在石油化工和精细化工中的特定化学品合成，及环境催化中的汽车尾气处理，提高反应效率和环境友好性。碳捕获：设计高效吸附二氧化碳的材料和将二氧化碳转化为有用化学品的催化材料，实现碳的循环利用，助力环境保护。电子材料：研发新型半导体材料和高性能磁性材料，用在制造高性能的电子器件，推动电子技术的发展。超硬材料：开发用在切削工具和耐磨涂层的超硬材料，提高机械部件的耐磨性和抗腐蚀性，应用于航空航天、汽车等领域。