<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>LLaVA on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/llava/</link><description>Recent content in LLaVA on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/llava/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>当 AI 学会了看——多模态大模型的架构拆解</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/multimodal-llm-architecture/</link><pubDate>Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/multimodal-llm-architecture/</guid><description>GPT-4 能看图、Gemini 能看视频、Qwen-VL 能看中文文档——但一个语言模型是怎么&amp;rsquo;看见&amp;rsquo;图像的？答案藏在三个组件的协作中：视觉编码器把图像切成 token，对齐模块把视觉 token 翻译成语言能懂的格式，LLM 把它们和文字一起处理。本文从 ViT 到 CLIP 到 LLaVA，完整拆解多模态大模型的架构。</description></item></channel></rss>