多模态

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。

商量智能助手

商汤科技研发的一款基于自然语言处理技术的人工智能大语言模型。它具备强大的语言理解和生成能力,能够高效地解答用户的问题,提供定制化建议,并辅助创作高质量文本。

WebSSL

WebSSL是由Meta和纽约大学等机构开发的视觉自监督学习模型,基于大规模网络图像数据训练,无需语言监督即可学习有效视觉表示。其包含多个变体,参数规模从3亿到70亿不等,在多模态任务如视觉问答、OCR和图表理解中表现出色。通过筛选含文本图像数据,显著提升特定任务性能。模型具备良好的扩展性,适用于智能客服、文档处理、医疗影像分析等多个领域。

达闼RobotGPT多模态大模型

达闼RobotGPT多模态大模型是一个创新的AI工具,它通过整合多模态数据处理能力,为机器人在多样化的应用场景中提供了强大的交互和行为生成能力。

TheoremExplainAgent

TheoremExplainAgent(TEA)是一款基于多模态技术的AI工具,可生成超过5分钟的数学与科学定理解释视频,涵盖多个STEM领域。它结合文本、动画和语音,提升抽象概念的理解效果,并具备自动错误诊断功能。通过TheoremExplainBench基准评估,TEA在准确性、逻辑性和视觉表现上均表现优异,适用于在线教育、课堂教学和学术研究等多种场景。

MM1.5

MM1.5是苹果公司研发的多模态大型语言模型,具备强大的文本与图像理解能力,包括视觉指代、定位及多图像推理功能。它通过数据驱动的训练方法,实现了从1B到30B参数规模的性能提升,并推出了视频和移动UI专用版本,为多模态AI技术发展提供重要参考。主要应用场景涵盖图像与视频理解、视觉搜索、辅助驾驶、智能助手及教育领域。

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。

FakeShield

FakeShield是一款由北京大学研发的多模态大型语言模型框架,主要用于检测和定位图像篡改。它通过结合视觉与文本信息,生成篡改区域掩码并提供详细的判断依据。其核心模块包括领域标签引导的检测模块和多模态定位模块,支持多种篡改技术的分析,具有较高的准确性与可解释性。FakeShield广泛应用于社交媒体内容审核、法律取证、新闻媒体真实性验证以及版权保护等领域。

Pixtral 12B

Pixtral 12B是一款由法国初创企业Mistral开发的多模态AI模型,能够同时处理图像和文本数据。该模型包含120亿参数,大小约为24GB,基于Nemo 12B文本模型构建。它具备强大的图像和文本处理能力,能够执行图像描述生成、统计照片中的物体数量等任务,并在多个基准测试中表现出色。Pixtral 12B将根据Apache 2.0许可证开源,用户可以自由下载和微调该模型。应用场景广泛,包括