多模态视觉语言模型的区域适配新范式

论文提出区域适配范式与 GG-EZ 方法，东南亚案例文化相关性提升 5–15%。

资讯摘要

论文提出“人为区域适配”范式，旨在让视觉语言模型贴合特定区域语境，同时保留全球泛化能力；作者给出 GG-EZ 方法，结合区域数据过滤与模型合并。在大型视觉语言模型、文生图扩散模型和视觉语言嵌入模型三类架构上实验，并以东南亚为案例，作者报告文化相关性指标提升 5–15%，全球性能保留超过 98%。

要点速读

1. 论文提出 Anthropogenic Regional Adaptation 范式，关注视觉语言系统的人类中心对齐与区域语境适配。
2. GG-EZ 方法采用区域数据过滤与模型合并，在 3 类视觉语言架构上验证。
3. 东南亚案例中，作者报告文化相关性指标提升 5–15%，全球性能保留超 98%。

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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。