多模态

LLaVA

LLaVA-OneVision是字节跳动开发的开源多模态AI模型,主要功能包括多模态理解、任务迁移、跨场景能力、开源贡献及高性能。该模型采用多模态架构,集成了视觉和语言信息,通过Siglip视觉编码器和Qwen-2语言模型,实现高效特征映射和任务迁移学习。广泛应用于图像和视频分析、内容创作辅助、聊天机器人、教育和培训以及安全监控等领域。

通义千问AI大模型

通义千问大模型AI开放平台,覆盖语言、听觉、多模态等领域;致力于实现接近人类智慧的通用智能,让AI从“单一感官”到“五官全开”

Long

Long-VITA是一款由腾讯优图实验室、南京大学和厦门大学联合开发的多模态AI模型,支持处理超长文本(超过100万tokens)及多模态输入(图像、视频、文本)。通过分阶段训练提升上下文理解能力,结合动态分块编码器与并行推理技术,实现高效处理长文本和高分辨率图像。模型基于开源数据训练,适用于视频分析、图像识别、长文本生成等场景,性能在多个基准测试中表现突出。

MagicAvatar

MagicAvatar由字节跳动开发,是一款主打多模态输入生成的多模态框架,可以将文本、视频和音频等不同输入方式转化为动作信号,从而生成和动画化一个虚拟人物。

Agentic Object Detection

Agentic Object Detection是由吴恩达团队研发的新型目标检测技术,通过智能代理系统实现无需标注数据的目标识别。用户输入文字提示后,AI可精准定位图像中的目标及其属性,支持内在属性、上下文关系及动态状态的识别。该技术无需复杂训练流程,适用于装配验证、作物检测、医疗影像分析、危险物品识别和商品管理等多种场景,显著提升了检测效率和准确性。

《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent(PDF文件)

本文详细解读了AI Agent技术从L1到L3的发展历程,涵盖了定义、实现原理、用户体验及未来趋势。文章以Manus为例,探讨了Agent技术的通用性、技术实现路径及用户感知变化,强调了提升通用性、性能和用户体验的重要性。同时,文章提出了对未来发展的期望和建议。

Llama 4

Llama 4 是 Meta 推出的多模态 AI 模型系列,采用混合专家(MoE)架构,提升计算效率。包含 Scout 和 Maverick 两个版本,分别适用于不同场景。Scout 支持 1000 万 token 上下文,Maverick 在图像理解和创意写作方面表现优异。Llama 4 支持 200 种语言,具备强大的语言生成与多模态处理能力,适用于对话系统、文本生成、代码辅助、图像分析等多个

PixVerse V3

PixVerse V3是一款由爱诗科技开发的AI视频生成工具,具备创意模板、口型匹配、风格转换等多模态生成能力。其核心功能包括精准的提示词理解、高质量视频生成、多种视频比例支持以及风格化功能升级。新增的口型适配功能和8个创意效果模板进一步丰富了应用场景,适用于社交媒体、广告营销、教育、影视及游戏开发等领域。

Amazon Nova

Amazon Nova是亚马逊云服务推出的一套强大的AI基础模型系列,涵盖文本、图像和视频生成等多个领域。其核心产品包括Amazon Nova Micro(专注文本处理)、Amazon Nova Lite(多模态低成本模型)、Amazon Nova Pro(多模态平衡型模型)、Amazon Nova Premier(复杂推理模型)、Amazon Nova Canvas(图像生成模型)和Amazon

YAYI2

中科闻歌研发的一款新一代开源大语言模型,中文名为“雅意”。该模型包含 Base 和 Chat 版本,参数规模达到 30B,基于 Transformer 架构构建。