多模态

Kimi

Kimi-VL是月之暗面推出的轻量级多模态视觉语言模型,支持图像、视频、文档等多种输入形式。其基于轻量级MoE架构和原生分辨率视觉编码器,具备强大的图像感知、数学推理和OCR能力。在长上下文(128K)和复杂任务中表现优异,尤其在多模态推理和长视频理解方面超越同类模型。适用于智能客服、教育、医疗、内容创作等多个领域。

LongDocURL

LongDocURL是一个由中国科学院自动化研究所和阿里巴巴联合发布的多模态长文档理解基准数据集,包含2,325组问答对,覆盖33,000页文档,涉及20个子任务。该数据集专注于评估AI模型在长文档理解、数值推理、跨元素定位及多样化任务中的性能,支持文本、图像和表格等多种模式,具有高质量和多样性的特点。

Qihoo

Qihoo-T2X是由360 AI研究院与中山大学联合研发的高效多模态生成模型,基于代理标记化扩散 Transformer(PT-DiT)架构。该模型通过稀疏代理标记注意力机制显著降低计算复杂度,支持文本到图像、视频及多视图生成。具备高效生成能力和多任务适应性,适用于创意设计、视频制作、教育、游戏开发及广告等多个领域。

狸谱

狸谱是一款集AI图像处理与互动创作于一体的多功能工具,提供“灵魂提取器”功能用于生成物体相关人设形象,同时拥有AI壁纸漫画创作、跑团剧情互动及自定义画风等功能。狸谱凭借其多模态大模型技术和丰富的应用场景,满足用户在娱乐、创意、教育等多个领域的多样化需求。

DoraCycle

DoraCycle是由新加坡国立大学Show Lab开发的一种多模态生成模型,通过文本与图像间的双向循环一致性学习,实现跨模态信息转换与对齐。其核心优势在于无需大量标注数据即可完成领域适应,支持风格化设计、虚拟角色生成等多样化任务。模型采用自监督学习和梯度裁剪等技术提升训练稳定性,适用于广告、教育等多个应用场景。

Lyra

Lyra是一款由香港中文大学、SmartMore和香港科技大学联合研发的高效多模态大型语言模型(MLLM)。它通过整合视觉、语音和文本三种模态的信息,实现了强大的跨模态理解和推理能力。Lyra不仅擅长处理长语音数据,还支持流式文本-语音生成及跨模态信息交互,适用于智能助手、客户服务、教育培训、医疗健康等多个领域。

TimeSuite

TimeSuite是一种由上海AI Lab开发的框架,专注于提升多模态大型语言模型在长视频理解任务中的表现。它通过引入高效的长视频处理框架、高质量的视频数据集TimePro和Temporal Grounded Caption任务,提升了模型对视频内容的时间感知能力,减少了幻觉风险,并显著提高了长视频问答和时间定位任务的性能。其核心技术包括视频令牌压缩、时间自适应位置编码、U-Net结构及多样化任务

WorldSense

WorldSense是由小红书与上海交通大学联合开发的多模态基准测试工具,用于评估大型语言模型在现实场景中对视频、音频和文本的综合理解能力。该平台包含1662个同步视频、3172个问答对,覆盖8大领域及26类认知任务,强调音频与视频信息的紧密耦合。所有数据经专家标注并多重验证,确保准确性。适用于自动驾驶、智能教育、监控、客服及内容创作等多个领域,推动AI模型在多模态场景下的性能提升。

S2V

S2V-01是MiniMax研发的视频生成模型,基于单图主体参考架构,可快速生成高质量视频。它能精准还原图像中的面部特征,保持角色一致性,并通过文本提示词灵活控制视频内容。支持720p、25fps高清输出,具备电影感镜头效果,适用于短视频、广告、游戏、教育等多种场景,具有高效、稳定和高自由度的特点。

MedRAX

MedRAX是一款面向胸部X光检查的医学推理AI系统,结合多模态大模型与专业工具,实现复杂医疗问题的动态处理。支持多步骤推理、精准诊断与多种影像分析功能,适用于临床支持、教育培训及远程医疗等场景。系统具备良好的扩展性与部署灵活性,已在多项基准测试中表现优异。