据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：Vision Search Assistant（VSA）是一项划时代的技术，完美结合了视觉语言模型（VLMs）与网络代理，极大地提升了模型对未知视觉内容的理解能力。通过互联网检索，VSA可以有效处理和解答有关未见图像的问题。在开放集和封闭集问答测试中，VSA表现卓越，远超其他模型，如LLaVA-1.6-34B、Qwen2-VL-72B及InternVL2-76B。Vision Search Assistant具有广泛的应用潜力，能够增强现有VLMs处理新图像和事件的能力。
VSA的核心功能包括视觉内容表述，它能够识别图像中的关键对象并生成描述，同时考虑对象之间的相关性，这个过程被称为相关表述（Correlated Formulation）。此外，VSA采用一种名为“Chain of Search”的迭代算法，通过生成多个子问题，利用网络代理搜索相关信息，从而获取与用户问题和图像内容相关的网络知识。
在协作生成方面，VSA将原始图像、用户问题、相关表述及通过网络搜索获得的知识结合在一起，用VLM生成最终答案。同时，VSA还能将任意VLM转变为理解和响应视觉内容的多模态自动搜索引擎，通过网络代理实时访问最新信息，显著提升回答的准确性。它还基于互联网检索，扩展了VLMs处理新视觉内容的能力，使其能够应对有关未见图像或新概念的问题。
技术原理上，VSA首先用VLM分析输入图像，识别关键对象并生成文本描述。随后，它会进行相关性分析，综合考虑对象间关系生成相应文本。接着，基于用户问题和相关表述，使用大型语言模型（LLM）生成一系列子问题，引导搜索获取更具体的信息。最后，通过迭代搜索过程，使用“Chain of Search”算法逐步细化搜索，从而获得更丰富、更准确的网络知识。
Vision Search Assistant无疑是视觉理解领域的巨大突破，它将引领未来技术的发展潮流。总结而言，它以卓越的性能和广泛的应用前景，为人们打开了一扇通往未来智能世界的大门。
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