Copertina

GeoLocSFT: Efficient Visual Geolocation via Supervised Fine-Tuning of Multimodal Foundation Models

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Yi, Qiang, Shan, Lianlei
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Artificial Intelligence
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Q-SFT: Q-Learning for Language Models via Supervised Fine-Tuning
di: Hong, Joey, et al.
Pubblicazione: (2024)

SFT-GO: Supervised Fine-Tuning with Group Optimization for Large Language Models
di: Kim, Gyuhak, et al.
Pubblicazione: (2025)

HierLoc: Hyperbolic Entity Embeddings for Hierarchical Visual Geolocation
di: Gadi, Hari Krishna, et al.
Pubblicazione: (2026)

Supervised Fine-tuning in turn Improves Visual Foundation Models
di: Jiang, Xiaohu, et al.
Pubblicazione: (2024)

RL Fine-Tuning Heals OOD Forgetting in SFT
di: Jin, Hangzhan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Continual SFT Matches Multimodal RLHF with Negative Supervision
di: Zhu, Ke, et al.
Pubblicazione: (2024)

KV-Efficient VLA: A Method to Speed up Vision Language Models with RNN-Gated Chunked KV Cache
di: Xu, Wanshun, et al.
Pubblicazione: (2025)

Img2Loc: Revisiting Image Geolocalization using Multi-modality Foundation Models and Image-based Retrieval-Augmented Generation
di: Zhou, Zhongliang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Thinking on the Fly: Test-Time Reasoning Enhancement via Latent Thought Policy Optimization
di: Ye, Wengao, et al.
Pubblicazione: (2025)

On-Policy Supervised Fine-Tuning for Efficient Reasoning
di: Zhao, Anhao, et al.
Pubblicazione: (2026)

Lifelong Learning and Selective Forgetting via Contrastive Strategy
di: Shan, Lianlei, et al.
Pubblicazione: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models
di: Zhang, Dan, et al.
Pubblicazione: (2025)

NeuroVoxel-LM: Language-Aligned 3D Perception via Dynamic Voxelization and Meta-Embedding
di: Liu, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

GeoGramBench: Benchmarking the Geometric Program Reasoning in Modern LLMs
di: Luo, Shixian, et al.
Pubblicazione: (2025)

ABBA-Adapters: Efficient and Expressive Fine-Tuning of Foundation Models
di: Singhal, Raghav, et al.
Pubblicazione: (2025)

Parameter-Efficient Fine-Tuning Medical Multimodal Large Language Models for Medical Visual Grounding
di: He, Jinlong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Dual-Priv Pruning : Efficient Differential Private Fine-Tuning in Multimodal Large Language Models
di: Wei, Qianshan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Latent-Space Contrastive Reinforcement Learning for Stable and Efficient LLM Reasoning
di: Shan, Lianlei, et al.
Pubblicazione: (2026)

A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning
di: Bian, Jieming, et al.
Pubblicazione: (2025)

InfiMed-Foundation: Pioneering Advanced Multimodal Medical Models with Compute-Efficient Pre-Training and Multi-Stage Fine-Tuning
di: Zhu, Guanghao, et al.
Pubblicazione: (2025)

LocRef-Diffusion:Tuning-Free Layout and Appearance-Guided Generation
di: Deng, Fan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Graph Adapter of EEG Foundation Models for Parameter Efficient Fine Tuning
di: Suzumura, Toyotaro, et al.
Pubblicazione: (2024)

Data Efficient Adaptation in Large Language Models via Continuous Low-Rank Fine-Tuning
di: Han, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)

The Effectiveness of Approximate Regularized Replay for Efficient Supervised Fine-Tuning of Large Language Models
di: Riemer, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Mechanistic Investigation of Supervised Fine Tuning
di: Chopra, Ruhaan
Pubblicazione: (2026)

NAS-LoRA: Empowering Parameter-Efficient Fine-Tuning for Visual Foundation Models with Searchable Adaptation
di: Chen, Renqi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Cognitive Memory in Large Language Models
di: Shan, Lianlei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Data Mixing Optimization for Supervised Fine-Tuning of Large Language Models
di: Li, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Automated Medical Documentation
di: Leong, Hui Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)

RoSTE: An Efficient Quantization-Aware Supervised Fine-Tuning Approach for Large Language Models
di: Wei, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Rotation-Preserving Supervised Fine-Tuning
di: Jin, Hangzhan, et al.
Pubblicazione: (2026)

MambaLoc: Efficient Camera Localisation via State Space Model
di: Wang, Jialu, et al.
Pubblicazione: (2024)

H2Tune: Federated Foundation Model Fine-Tuning with Hybrid Heterogeneity
di: Guo, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Proximal Supervised Fine-Tuning
di: Zhu, Wenhong, et al.
Pubblicazione: (2025)

Preserving Diversity in Supervised Fine-Tuning of Large Language Models
di: Li, Ziniu, et al.
Pubblicazione: (2024)

RecLLM-R1: A Two-Stage Training Paradigm with Reinforcement Learning and Chain-of-Thought v1
di: Xie, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)

FedPFT: Federated Proxy Fine-Tuning of Foundation Models
di: Peng, Zhaopeng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Skill-Conditioned Visual Geolocation for Vision-Language Models
di: Yang, Chenjie, et al.
Pubblicazione: (2026)

PrivTune: Efficient and Privacy-Preserving Fine-Tuning of Large Language Models via Device-Cloud Collaboration
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)

OneLoc: Geo-Aware Generative Recommender Systems for Local Life Service
di: Wei, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)