最近，NVIDIA 联合 Georgia Tech、UMD 和 HKPU 的研究团队推出了全新的视觉语言模型 ——NVEagle。它能看懂图片还能跟你聊天，这相当于一个会看会说的超级助手。
比如在下面的实例中，向NVEagle模型询问图片中的人物是谁?模型就能对图片进行解读，给出回复的答案是:黄仁勋。相当精准。
这个多模态的大型语言模型（MLLM）在视觉和语言信息的结合上，迈出了重要一步。NVEagle 能够理解复杂的现实场景，通过视觉输入进行更好的解读和回应。它的设计核心在于将图像转化为视觉标记，再与文本嵌入相结合，进而提升了对视觉信息的理解。
然而，构建这样一个强大的模型也面临着不少挑战，尤其是在视觉感知能力的提升方面。研究表明，许多现有模型在处理高分辨率图像时，会出现 “幻觉” 现象，也就是生成不准确或无意义的输出。这在需要细致分析的任务中尤为明显，比如光学字符识别（OCR）和文档理解。为了克服这些困难，研究团队进行了多种方法的探索，包括测试不同的视觉编码器和融合策略。
NVEagle 的推出是这一研究的成果，具体包括了三个版本:Eagle-X5-7B、Eagle-X5-13B 以及 Eagle-X5-13B-Chat。其中，7B 和13B 版本主要用于一般的视觉语言任务，而13B-Chat 版本则专门针对对话式 AI 进行了微调，能够更好地进行基于视觉输入的互动。
NVEagle 的一个亮点在于采用了混合专家（MoE）机制，能够根据不同任务动态选择最合适的视觉编码器，这极大提升了对复杂视觉信息的处理能力。该模型已在 Hugging Face 上发布，方便研究人员和开发者使用。
在各种基准测试中，Eagle 模型的表现相当出色。例如，在 OCR 任务中，Eagle 模型在 OCRBench 上获得了85.9的平均分，超过了 InternVL 和 LLaVA-HR 等其他领先模型。而在 TextVQA 测试中，它的得分达到了88.8，在复杂的视觉问答任务中也表现不俗，GQA 测试得分为65.7。此外，模型在增加额外视觉专家的情况下，表现也持续提升。
NVEagle 系列模型通过系统化的设计探索和优化，成功解决了视觉感知中的多项关键挑战，为视觉语言模型的发展开辟了新天地。
项目入口：https://top.aibase.com/tool/eagle
demo:https://huggingface.co/spaces/NVEagle/Eagle-X5-13B-Chat
划重点:
🌟 NVEagle 是 NVIDIA 推出的新一代视觉语言模型，旨在提高对复杂视觉信息的理解。
📈 模型包含三个版本，分别适用于不同的任务，其中13B-Chat 版本专注于对话式 AI。
🏆 在多个基准测试中，Eagle 模型的表现优于现有许多领先模型，展现出卓越的性能。