मोउसी एक बहुविधा दृश्य भाषा मॉडल है जिसका उद्देश्य वर्तमान बड़े दृश्य भाषा मॉडल (वीएलएम) के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान करना है। यह एकीकृत विशेषज्ञ तकनीक का उपयोग करता है, जिसमें अलग-अलग दृश्य एन्कोडर की क्षमताओं का समन्वय शामिल है, जिसमें छवि-पाठ मिलान, ओसीआर, छवि विभाजन आदि शामिल हैं। यह मॉडल विभिन्न दृश्य विशेषज्ञों के आउटपुट को एकीकृत करने के लिए एक संलयन नेटवर्क पेश करता है और छवि एन्कोडर और पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम के बीच अंतर को पाटता है। इसके अतिरिक्त, मोउसी विभिन्न स्थान एन्कोडिंग योजनाओं की भी खोज करता है ताकि स्थान एन्कोडिंग की बर्बादी और लंबाई की सीमा की समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल किया जा सके। प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि कई विशेषज्ञों वाले वीएलएम अलग-अलग दृश्य एन्कोडर की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और अधिक विशेषज्ञों को एकीकृत करने से प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।