标签：多模态大语言模型

近年来，基于大语言模型（LLM）的多模态任务处理能力取得了显著进步，特别是在将视觉信息融入语言模型方面。像 QwenVL 和 InternVL 这样的模型已经在视觉理解领域展现了卓越表现，而以扩散模型为代表的文本到图像生成技术也不断突破，推动了统一多模态大语言模型（MLLM）的发展。这些技术的进步使得视觉理解和生成能力的无缝集成成为可能，进一步推动了视觉和语义深度融合下的人工通用智能（AGI）探索。 新一代 GPT-4o 作为一款集理解与生成于一体的模型，其强大的能力令人瞩目。它不仅在语义理解和图像生成方面表现出极高...

期待2025年AI领域的新突破：从推理到空间智能 随着技术的不断进步，我们对人工智能（AI）的期望也在不断提升。展望2025年，AI领域不仅要在推理能力上取得进展，更需要在视觉空间智能方面实现新的突破。人类凭借视觉空间智能（visual-spatial intelligence），能够通过连续的视觉观察记住并理解复杂的空间环境。然而，多模态大语言模型（MLLM）是否也能具备这种能力呢？ 为了探索这一问题，来自纽约大学、耶鲁大学和斯坦福大学的研究团队引入了VSI-Bench，这是一个基于视频的基准测试工具，旨在评估MLLM在视觉空间智能方面...

本文介绍了《多模态大语言模型综述》的重大升级，该综述详尽梳理了多模态大语言模型（MLLM）的发展和趋势。随着以GPT-4V为代表的MLLM迅速进步，该领域展现出新特点，如模型规模扩大和新的训练范式。MLLM在处理多模态信息方面表现出强大的新能力，例如视觉信息的理解和推理。文章探讨了MLLM的基础构成、拓展应用和相关研究课题，包括模型架构、训练策略、数据处理和评测标准。此外，还分析了多模态幻觉、多模态上下文学习、多模态思维链和LLM辅助的视觉推理等技术方向。最后，指出了MLLM面临的挑战，如长上下文理解、复杂指令...