首先得说，多模态大模型就像是个多才多艺的艺术家，既能画画（图像处理）、又能唱歌（语言处理），还能跳舞（视频分析）。但要让这位艺术家真正理解每个动作（grounding）和舞台的每个角落（region-level感知），那可真是个大挑战。
到了2024年，这些多模态大模型可能已经进步了不少，它们可能学会了更好地理解复杂的场景和上下文，就像是艺术家对舞台的每个角落都了如指掌。但要说它们能不能完全解决grounding和region-level感知的问题，这就像是问一个艺术家能不能在任何舞台上都演出完美，这事儿还真不好说。
为啥呢？因为这些模型，虽然聪明，但它们还是有点像是在学习模仿，有时候可能会在某些复杂的场景下“迷路”，或者在细节上不够精准。这就像是艺术家在新舞台上第一次演出，总得适应适应，可能偶尔会踩错步子。
不过，随着技术的不断进步，比如更好的训练数据、更先进的算法，这些多模态大模型的grounding能力可能会有显著提升。这就像是给艺术家更多的排练时间，让他们对舞台更加熟悉，演出自然更加精彩。
至于能不能被现有的MLLM（多语言模型）范式解决，这有点像是问一个歌手能不能同时成为舞蹈家。虽然MLLM在语言处理上表现出色，但要让它们处理多模态任务，可能还需要更多的创新和调整，比如加强模型的感知和理解能力。
总之，2024年的多模态大模型可能已经进步了不少，但要完全解决grounding和region-level感知的问题，可能还需要更多的努力和技术突破。就像艺术家们不断探索新的表现形式，这些模型也在不断进化，希望有一天能在任何舞台上都能演出完美。
