视觉理解

HyperAI超神经

活动回顾丨北大/清华/Zilliz/MoonBit共话开源，覆盖视频生成/视觉理解/向量数据库/AI原生编程语言当下，AI 产业正迎来一个前所未有的发展周期。大模型的规模化应用、AI 原生软件体系的重构、多模态基础模型的加速演进，让学界与产业界的边界变得愈发模糊。无论是视频生成对音画同步的精细化要求、终端侧视觉模型的高效推理优化，还是新一代 AI 原生编程语言的出现，都在推动一个清晰的趋势——产研协同与开源生态，正在成为 AI 时代最关键的创新范式。

【论文精读】VITRON：统一的像素级视觉大语言模型标题：VITRON: A Unified Pixel-level Vision LLM for Understanding, Generating, Segmenting, Editing

SpatialVLM和SpatialRGPT论文解读目录一、SpatialVLM1、概述2、方法3、实验二、SpatialRGPT1、概述2、方法3、训练方法

【大模型理论篇】CogVLM：多模态预训练语言模型前两天我们在《Skywork R1V: Pioneering Multimodal Reasoning with Chain-of-Thought》中介绍了将ViT与推理模型结合构造多模态推理模型的案例，其中提到了VLM的应用。追溯起来就是两篇前期工作：Vision LLM以及CogVLM。

【微软报告：多模态基础模型】（2）视觉理解欢迎关注【youcans的AGI学习笔记】原创作品【微软报告：多模态基础模型】（1）从专家到通用助手【微软报告：多模态基础模型】（2）视觉理解【微软报告：多模态基础模型】（3）视觉生成

视觉理解与图片问答，学习如何使用 GPT-4o (GPT-4 Omni) 来理解图像🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/OpenAI 最新发布的 GPT-4 Omni 模型，也被称为 GPT-4o，是一个多模态 AI 模型，旨在提供更加自然和全面的人机交互体验。

我是有底线的