1.颜水成 shopee

近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。

2.颜水成个人简介

其根本原因在于：当前主流 MLLMs 仍依赖将视觉目标「翻译」成文本坐标（如 [x1, y1, x2, y2] ）的方式进行输出这种方式不仅存在格式混乱、解析困难，还容易因数字被拆分成多个独立文本 token（如 489 –

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