Shanghai Jieyue Xingchen Intelligent Technology Co., Ltd. y la conocida marca nacional de bebidas de té Chabaidao anunciaron el 14 de enero de 2025 una cooperación profunda. Esta colaboración tiene como objetivo aprovechar la tecnología de modelos grandes de Jieyue Xingchen para explorar conjuntamente nuevos modelos de inspección inteligente y marketing AIGC, con el fin de crear un nuevo tipo de modo de producción y operación de tiendas digitales, y brindar a los consumidores una experiencia de consumo de té con leche más segura, inteligente y divertida.

La empresa china de inteligencia artificial Wu Wen Xin Qiong ha anunciado la publicación de código abierto de su último modelo de IA de comprensión multimodal de extremo a extremo: Megrez-3B-Omni. Este modelo es el primer proyecto de código abierto de este tipo en el mundo, lo que marca un desarrollo innovador de la empresa en el campo de la IA. Simultáneamente, Wu Wen Xin Qiong también lanzó el modelo de lenguaje puro Megrez-3B-Instruct para enriquecer aún más su línea de productos. Fundada en mayo de 2023, Wu Wen Xin Qiong está compuesta por un equipo fundador procedente del Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad Tsinghua. La empresa se dedica a crear...

El modelo grande Tencent Hun Yuan ha demostrado un rendimiento excepcional en la clasificación de agosto del benchmark SuperCLUE-V para modelos grandes multimodales en chino, obteniendo el primer puesto entre los modelos grandes nacionales y situándose en el cuadrante de líderes excepcionales. La comprensión multimodal, es decir, la capacidad del modelo para identificar con precisión los elementos de una imagen, comprender sus relaciones y generar una descripción en lenguaje natural, pone a prueba la precisión del modelo en el reconocimiento de imágenes y su capacidad para comprender el complejo mundo real.

El gran modelo de lenguaje BuboGPT de ByteDance admite la comprensión multimodal de grano fino de texto, imágenes y audio. BuboGPT utiliza un método de localización visual para identificar con precisión la ubicación de los objetos en una imagen. Los investigadores utilizaron un esquema de entrenamiento de ajuste de instrucciones multimodales para lograr un buen rendimiento en tareas multimodales.