多模态学习

ChatEDU

多模态教育工具,通过借助生成式 AI成为学生的 “第二大脑”。提供包括知识图谱、动态知识档案和任务型学习代理三大核心功能。

CoGenAV

CoGenAV是一种先进的多模态学习模型,专注于音频和视觉信号的对齐与融合。通过对比特征对齐和生成文本预测的双重目标进行训练,利用同步音频、视频和文本数据,学习捕捉时间对应关系和语义信息。CoGenAV具备音频视觉语音识别、视觉语音识别、噪声环境下的语音处理、语音重建与增强、主动说话人检测等功能,适用于智能助手、视频内容分析、工业应用和医疗健康等多个场景。

OpenVision

OpenVision是加州大学圣克鲁兹分校推出的多模态视觉编码器系列,具备从5.9M到632.1M参数的多种模型,适用于不同硬件环境。其采用渐进式多阶段分辨率训练策略,训练效率比同类模型高2至3倍,在多模态任务中表现优异。支持可变大小patch输入,兼具灵活性与高效性,广泛应用于工业检测、机器人视觉、自动驾驶及科研教育等领域。

Eagle 2.5

Eagle 2.5 是一款由英伟达开发的视觉语言模型,专注于长上下文多模态学习,具备处理高分辨率图像和长视频序列的能力。其参数规模为 8B,但性能接近更大模型。采用信息优先采样和渐进式后训练策略,提升模型稳定性与适应性。支持多样任务,适用于视频分析、图像处理、内容创作及教育等多个领域。

GigaTok

GigaTok 是一款基于语义正则化的高参数视觉分词器,支持自回归图像生成,具备优异的图像重建与生成能力。通过一维架构和非对称扩展策略,实现高效计算与稳定训练。适用于图像生成、编辑、数据增强及多模态应用,具有广泛的技术拓展性。

AIMv2

AIMv2是苹果公司开发的开源多模态自回归预训练视觉模型,通过图像与文本的深度融合提升视觉理解能力。其采用图像块与子词标记拼接的方式进行自回归预训练,支持多种参数规模,适用于不同设备。具备视觉问答、指代表达理解、图像字幕生成、多媒体检索等功能,并可无缝集成到大型语言模型中。模型在多个视觉任务中表现优异,具备良好的可扩展性和零样本适应能力。

Matrix3D

Matrix3D 是一种由多所高校与科技企业联合开发的统一摄影测量模型,集姿态估计、深度预测、新视图合成与3D重建于一体。其核心技术为多模态扩散变换器,支持跨模态数据融合与灵活任务处理。通过掩码学习策略,提高数据利用效率并增强模型泛化能力。适用于VR/AR、游戏开发、影视制作等领域,具有高度交互性和灵活性。

ENEL

ENEL是一种无编码器架构的3D大型多模态模型,通过直接处理点云数据并结合LLM实现高效语义编码与几何结构理解。其核心技术包括LLM嵌入的语义编码和分层几何聚合策略,在3D对象分类、字幕生成和视觉问答等任务中表现出色,性能接近更大规模模型。该模型适用于工业自动化、虚拟现实及复杂3D结构分析等领域。

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。

RapiLearn AI

RapiLearn AI 是一款基于人工智能的教育工具,支持多种格式学习资料的整合与生成,包括视频、音频、笔记、测试和思维导图等。具备交互式学习功能,提供智能助教服务,可拓展知识点并推荐相关内容。支持多模态学习体验,适用于学生、教师及各类学习者,提升学习效率与知识掌握度。