Filling Before Advancing: Capability-Gap-Driven Post-Training for Scenario-Specialized Remote Sensing MLLMs
تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل "الملء قبل التقدم" (FBA)، وهو إطار تدريب لاحق مدفوع بسد فجوة القدرات، يعالج بالتتابع مواءمة اللغة-البصرية المسبقة، وتقارب الجسر النطاقي، والضبط القائم على الأدلة لتعزيز التخصص السيناريوهي لنماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط للاستشعار عن بعد بشكل كبير، كما هو موضح من خلال الأداء المتفوق في معيار HarborEval المستحدث ومجموعة بيانات CPRS.