语言处理
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型,专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述,结合对比学习方法,实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色,准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
Scenethesis
Scenethesis是NVIDIA推出的AI框架,可通过文本生成高质量的3D场景。它结合LLM与视觉技术,经过布局规划、视觉细化、物理优化和场景验证四个阶段,确保生成结果具备物理合理性和空间连贯性。支持用户交互与多样化场景构建,广泛应用于VR/AR、游戏开发、具身智能及虚拟内容创作等领域。
书生·万象InternVL 2.5
书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型,基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型,支持多种应用场景,包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异,性能超越部分商业模型,并通过链式思考技术提升多模态推理能力。