<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Vision Language Model on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/vision-language-model/</link><description>Recent content in Vision Language Model on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/vision-language-model/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>VILA: La Familia de Modelos de Lenguaje Visual de Codigo Abierto de NVIDIA NVlabs</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/vila-vision-language-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/vila-vision-language-2026/</guid><description>&lt;p&gt;Los Modelos de Lenguaje Visual (VLM) que pueden razonar sobre imagenes y texto se han convertido en una de las areas mas activas en la investigacion de IA. &lt;strong&gt;VILA&lt;/strong&gt; (Visual Language Model), desarrollado por NVIDIA Labs (NVlabs), representa una familia integral de VLM de codigo abierto disenados para razonamiento multi-imagen, comprension de video y cadena de pensamiento visual. Los modelos estan disenados para escalar desde dispositivos de borde hasta implementaciones en la nube, lo que los hace adecuados para robotica, analisis de video y comprension de documentos.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;La familia VILA, alojada en &lt;a href="https://github.com/NVlabs/VILA"&gt;github.com/NVlabs/VILA&lt;/a&gt;, ha evolucionado a traves de varias generaciones, desde VILA 1.0 hasta NVILA y LongVILA, cada una introduciendo nuevas capacidades. Los modelos VILA se construyen sobre una filosofia de &amp;ldquo;escalar luego comprimir&amp;rdquo; que primero entrena en imagenes de alta resolucion para maximizar la calidad de percepcion, luego comprime los tokens visuales para una inferencia eficiente. Este enfoque logra resultados de ultima generacion en benchmarks de comprension de video mientras sigue siendo practico para su implementacion.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>