Gemini3-Pro-Cursor：没问题，以下是针对 Qwen3-VL (及 Qwen2-VL) 独特的“动态分辨率 (Dynamic Resolution) + M-RoPE”机制的介绍

Qwen3-VL 核心解密：它是如何“看”图的？

在传统的 VLM（如 LLaVA v1.5）中，图像处理简单粗暴：无论原图什么样，一律强行拉伸/填充成336×336336 \times 336336×336的正方形。这种做法既破坏了长宽比，又浪费了计算量（大量 padding）。

Qwen3-VL 摒弃了这种做法，采用了一套更符合人类直觉的Naive Dynamic Resolution（原生动态分辨率）机制。

1. 拒绝“一刀切”，保留原比例

Qwen3-VL 不会强制改变图像的长宽比。

• 输入：任意尺寸、任意比例的图像（如1000×5001000 \times 5001000×500的全景图）。
• 处理：
  1. Resize: 基于 Patch Size (14) 进行智能缩放，确保长宽都是 28 的倍数（为了适配2×22 \times 22×2Pooling）。
  2. Patching: 直接将处理后的图像切成H×WH \times WH×W个 Patch。
• 结果：不同图像生成的 Token 数量是变长的。一张高清图可能产生 1000 个 Token，而一个小图标可能只有 16 个 Token。

2. M-RoPE：给位置打上“三维”标签

由于 Token 序列变长了，传统的绝对位置编码（Absolute Position Embedding）失效了。Qwen3-VL 引入了M-RoPE (Multimodal Rotary Positional Embeddings)。

它不再把图像看作一维的长条序列，而是将其视为3D 空间 (Time, Height, Width)：

• 传统 LLM: 只有一维位置pos_id = [0, 1, 2, ...]
• Qwen3-VL: 每个 Token 拥有三个坐标(t, h, w)
  • t: 时间帧（处理视频时用，图片则为 0）
  • h: 垂直高度坐标
  • w: 水平宽度坐标

通过这种方式，即使两个物体在 Token 序列中相隔很远（因为换行了），只要它们的(h, w)坐标相邻，模型依然知道它们在空间上是挨着的。

3. Patch Merging：视觉特征“压缩”

为了提高效率，视觉编码器输出特征后，会经过一个2×22 \times 22×2的池化（Pooling）层：

• 每2×22 \times 22×2(4个) 视觉 Token 合并为 1 个 Token 输入给 LLM。
• 这就像把一张1000px1000 \text{px}1000px的图“无损压缩”给大脑，既保留了语义，又减轻了 LLM 的负担。

一句话总结：

Qwen3-VL 像人眼一样，按需分配注意力：大图看细节（多 Token），小图看概貌（少 Token），并用 3D 坐标系（M-RoPE）精准定位空间关系，彻底告别了“正方形执念”。

这段介绍既涵盖了动态分辨率，也提到了配套的M-RoPE和Patch Merging，逻辑完整且通俗易懂。希望能丰富你的博客内容！