视觉问答

Vary

一个小型但功能强大的视觉语言模型,它使得资源有限的研究者和开发者也能体验到先进的视觉语言模型功能。

讯飞AI聊天对话

讯飞AI聊天对话是科大讯飞推出的AI大语言模型,具备多模态理解和生成能力,支持多种文件类型的智能管理、分析和再创作。

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学

Pixel Reasoner

Pixel Reasoner是由多所高校联合开发的视觉语言模型,通过像素空间推理增强对视觉信息的理解和分析能力。它支持直接对图像和视频进行操作,如放大区域或选择帧,以捕捉细节。采用两阶段训练方法,结合指令调优和好奇心驱动的强化学习,提升视觉推理性能。在多个基准测试中表现优异,适用于视觉问答、视频理解等任务,广泛应用于科研、教育、工业质检和内容创作等领域。

BLIP3

BLIP3-o是Salesforce Research等机构推出的多模态AI模型,结合自回归与扩散模型优势,实现高效图像理解和生成。基于CLIP语义特征,支持文本与图像间的双向转换及图像编辑。采用顺序预训练策略,提升模型性能。完全开源,适用于创意设计、视觉问答、艺术生成等多种场景。

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。

Aya Vision

Aya Vision 是 Cohere 推出的多模态、多语言视觉模型,支持 23 种语言,具备图像描述生成、视觉问答、文本翻译和多语言摘要生成等能力。采用模块化架构与合成标注技术,确保在资源有限条件下仍具高效表现。适用于教育、内容创作、辅助工具开发及多语言交流等多个场景,具有广泛的实用价值。

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。

HealthGPT

HealthGPT是由多家高校与企业联合开发的医学视觉语言模型,支持医学图像分析、视觉问答、文本生成及多模态融合等任务。其核心技术包括异构低秩适应(H-LoRA)、分层视觉感知(HVP)和三阶段学习策略(TLS),可高效处理复杂医疗数据。模型适用于医学诊断、教育、研究及健康管理等多个场景,具有良好的适应性和实用性。

VARGPT

VARGPT是一款多模态大语言模型,整合了视觉理解和生成任务于统一的自回归框架中。它通过next-token和next-scale预测机制,支持文本与图像的混合输入和输出,具备高效的视觉生成能力。模型采用三阶段训练策略,提升了在视觉问答、推理及图像生成任务中的表现。适用于多模态内容创作、指令到图像合成等场景。