好的，我们开始吧。 MobileVLM架构：利用投影器（Projector）压缩视觉特征以适应移动端计算预算 今天，我们将深入探讨MobileVLM架构，特别是它如何利用投影器（Projector）来压缩视觉特征，从而使其能够在计算资源有限的移动设备上高效运行。我们将讨论MobileVLM的动机，核心组件，投影器的具体实现方法，以及一些实际应用和优化策略。 1. 引言：移动端视觉语言模型的需求与挑战 近年来，视觉语言模型（VLM）在各个领域都取得了显著的进展，例如图像描述生成，视觉问答，图像检索等。然而，这些模型通常拥有庞大的参数量和复杂的计算图，这使得它们难以部署在资源受限的移动设备上。 移动端VLM的需求日益增长，例如： 智能助手： 理解用户通过摄像头输入的视觉信息，提供更智能的辅助功能。 增强现实（AR）： 实时理解周围环境，实现更自然的AR交互。 图像搜索： 基于用户拍摄的照片进行本地或在线搜索。 无障碍访问： 帮助视力障碍人士理解周围环境。 然而，将大型VLM模型直接部署到移动端面临着诸多挑战： 计算资源限制： 移动设备的CPU和GPU性能远低于服务器，无法支持大型模型的计算 …