Appleml-ferret是一个先进的端到端机器学习语言模型（MLLM），专门设计用于在多模态环境中进行精准定位。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器，支持对细粒度和开放词汇的引用和定位。此外，ml-ferret还包含了包括约 110 万个样本的GRIT数据集和Ferret-Bench评估基准。

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ml-ferret的目标用户群

ml-ferret主要面向多模态学习、机器视觉、AI研究和数据分析领域的专业人士。
ml-ferret的使用场景

多模态数据分析：在AI研究中，ml-ferret可以处理和分析多模态数据。
机器视觉系统训练：用于训练和优化机器视觉系统。
高级数据处理：在高级数据处理和模式识别领域发挥重要作用。

ml-ferret的产品特色

混合区域表示：结合了混合区域表示技术。
空间感知视觉采样器：提供精准的视觉采样功能。
细粒度和开放词汇定位：能够准确定位和引用细粒度和开放词汇。
GRIT数据集：包含大规模的GRIT数据集。
Ferret-Bench评估基准：用于多模态评估的专业基准。