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浙大 COIDO:破解多模态数据筛选高耗难题
机器之心
AI 摘要
浙大团队:提出 COIDO 框架破解多模态数据选择难题。它通过耦合优化和小样本学习,以低成本筛选数据,在性能、效率、泛化性上表现出色,为 MLLM 微调及数据治理提供新思路。
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NeurIPS 2025 | 告别全量扫描!浙大提出COIDO:破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描,用轻量级评分器和小样本采样,将重要性和多样性的优化统一。实验显示,它性能与效率双优且有强泛化性。

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