在这个信息爆炸的时代，我们每天都在用图片和视频记录生活，分享快乐。但你有没有想过，如果有一种技术，能够让机器像人类一样，不仅能看懂这些图片和视频，还能和我们进行深入的交流，那会怎样?
阿里团队最新发布的通用多模态大模型mPLUG-Owl3，以其惊人的效率和理解能力，让我们在4秒内就能"看"完一部2小时的电影!这不仅仅是一个模型，更像是一个能看、能听、能说、能思考的AI助手。
mPLUG-Owl3，这个名字听起来就像是一只戴着眼镜的猫头鹰，聪明而机警。它的核心能力，就是对长图像序列的理解。不管是一连串的照片，还是一段视频，它都能看懂里面的内容，甚至能够理解其中的故事线。
为了让mPLUG-Owl3能够处理这么多信息，研究者们给它装上了一个超级大脑——超注意力模块。这个模块就像是AI的超级大脑，能够同时处理视觉和语言信息，让AI在理解图像的同时，还能够理解与之相关的文本信息。
mPLUG-Owl3模型以其卓越的推理效率，在多模态理解领域取得了重大突破。它不仅在单图、多图、视频等多场景Benchmarks上达到了SOTA（State of the Art），而且First Token Latency缩小了6倍，单张A100显卡能处理的图像数目提升了8倍，达到了400张。
mPLUG-Owl3能够准确理解传入的多模态知识，并用于解答问题。它甚至能告诉你它是根据哪一条知识做出的判断，以及详细的判断依据。
mPLUG-Owl3能够正确理解不同材料中的内容关系，进行深入推理。无论是风格差异还是角色识别，它都能轻松应对。
mPLUG-Owl3能够观看并理解长达2小时的视频，4秒内就能开始回答用户的问题，无论问题涉及视频的哪个部分。
mPLUG-Owl3采用了轻量化的Hyper Attention模块，将Transformer Block扩展成能够进行图文特征交互和文本建模的新模块。这种设计大幅度降低了额外引入的新参数，使得模型更容易训练，并且训练和推理效率也得到了提升。
在广泛的数据集上进行实验，mPLUG-Owl3在大多数单图多模态Benchmarks上都取得了SOTA效果。在多图测评中，它超越了专门针对多图场景优化的模型。在LongVideoBench上，它更是超越了现有模型，显示出其在长视频理解方面的卓越能力。
阿里mPLUG-Owl3的发布，不仅是技术上的一次飞跃，更为多模态大模型的应用提供了新的可能性。随着技术的不断完善，我们期待mPLUG-Owl3在未来能够带来更多惊喜。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.04840
代码：https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl/tree/main/mPLUG-Owl3
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