多模态大模型

qwen3.5 文字、图像、视频多模态openai接口案例参考： https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5

【VLM】Qwen3-VL-SFT微调简要流程1. alpaca-gpt4-data-zh (中文指令数据)2. la_te_x_ocr (LaTeX公式OCR)

LMDeploy重磅更新：从支撑模型到被模型反哺，推理引擎迈入协同进化时代！近期，上海人工智能实验室（上海AI实验室）大模型推理部署工具 LMDeploy 迎来重磅更新——v0.12+ 版本正式发布，进一步为社区带来更流畅、更可靠、更强大的大模型服务体验。

程序员学习Chat

多模态-10 Qwen-VL这篇文章开始介绍千问系列的VL多模态模型，包括Qwen-VL、Qwen2-VL、Qwen2.5-VL、Qwen3-VL

开源视觉大模型GLM-4.6V-Flash-WEB在内容审核中的应用探索如今，社交媒体、电商平台和短视频平台每天产生数以亿计的图文内容。一张看似普通的图片配上特定文字，可能暗藏诱导、欺诈甚至违法信息；而合成图像、深度伪造技术的普及，更让传统审核手段频频失守。仅靠关键词过滤或独立的图像识别系统，早已无法应对这些“图文协同作案”的新型风险。

qwen3-max识别电气主接线图，不需要yolo辅助Qwen3-Max 是一个多模态大语言模型，其视觉模块（如 Qwen3-VL）具备强大的通用图像理解与推理能力。它可以：

数据不再“拖后腿”，EasyLink重塑非结构化数据处理新范式在人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 技术快速发展的今天，高质量的数据预处理已成为决定智能化成败的关键因素。EasyLink 通过创新的非结构化数据处理技术，能够将混乱的多模态数据转化为高质量的 AI 数据准备基础。在本文中，我们将深入探讨 EasyLink 如何通过创新技术架构，实现对复杂文档的语义级理解，对视频内容的结构化解析，以及对全量非结构化数据的端到端处理，并介绍 EasyLink 的技术优势。

AMiner：AI科研助手

NeurIPS 2025 Spotlight |新国立联合港中文发布JavisGPT：终结默片时代！在通往通用人工智能（AGI）的征途中，如何让机器像人类一样同时看懂画面、听懂声音，并进行连贯的视听创作，始终是多模态领域面临的巨大挑战。

多模态大模型、混合专家模型与云端协同架构目录一、多模态大模型（一）什么是多模态大模型（二）多模态大模型的核心技术1. 多模态表征与统一语义空间

多模态大语言模型（Multimodal LLM）技术实践指南本文从工程与研究双重视角梳理多模态 LLM 的关键模块、训练方案与推理要点，适合希望在 CSDN/博客平台记录经验的开发者参考。示意公式均以 LaTeX 格式呈现。

推荐大模型系列-NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation（二）目录一、方法论模板说明视觉笔记表示多模态笔记表示后期融合关键点编辑二、实验2.1 性能评估2.2 增强型MLRM的显著性分数分析

推荐大模型系列-NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation（三）目录一、训练细节二、端到端MLRM细节三、Qwen-VL-Chat的显著性分数分析传统MLLMs与MLRMs的适配问题

我很哇塞耶

AAAI 2026 | 跨视频推理基准 CrossVid：给多模态大模型出一道“综合题”小红书技术团队推出全面评估 MLLMs 跨视频推理能力的基准测试 CrossVid，目前测试代码与数据已完全开源。

AI核心知识29——大语言模型之Multimodality（简洁且通俗易懂版）多模态（Multimodality）是大语言模型进化史上最重要的里程碑之一。如果说之前的 AI 是一个“虽然博学但又聋又瞎的哲学家”（只能读文字、写文字），那么多模态 AI 就意味着这个哲学家长出了眼睛、耳朵和嘴巴。

实战DeepSeek-VL2：实现图片内容理解与自动文案生成的完整流程目录摘要1 技术原理与架构设计1.1 DeepSeek-VL2模型架构深度解析1.2 视觉-语言对齐机制

Gemini 2.5：重塑多模态 AI 边界的全面解读Gemini 2.5 系列模型作为 Google DeepMind 推出的新一代 AI 模型家族，凭借在推理、多模态、长上下文处理及智能体能力上的突破性进展，重新定义了大语言模型的性能基准与应用边界。

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版权数据集上新 | 覆盖大模型、多模态大模型、语音识别、语音合成及计算机视觉等多领域近日，数据堂发布全新数据产品，覆盖多语种大模型预训练、多模态大模型、语音识别及计算机视觉等多个前沿方向。所有数据集经严格标注与质量控制，提供商业级使用授权且已获得科研使用许可，知识产权归属清晰可溯，可为企业及研发团队提供大规模、多样化、合规可靠的数据资源，有效助力大模型与AI技术迭代升级，赋能全球应用场景创新。

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO

突破多模态极限！InstructBLIP携指令微调革新视觉语言模型，X-InstructBLIP实现跨模态推理新高度注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO

BLIP-2革新多模态预训练：QFormer桥接视觉语言，零样本任务性能飙升10.7%！注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

OCR与多模态大模型：从“看见”文字到“读懂”世界的技术革命摘要：在AI处理图文信息的道路上，OCR（光学字符识别）和多模态大模型代表了两个不同的时代。本文将深入探讨两者的核心区别、精度对比，并分析它们各自的应用场景。最后，我们将揭示一个更强大的趋势：二者如何强强联合，重塑信息处理的未来。