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在地质科学领域，地质图是理解地球表面及地下结构的关键工具。然而，解读这些复杂的图表需要专业知识和丰富的经验。为了提升这一领域的智能化水平，微软亚洲研究院近日推出了一个新基准集 GeoMap-Bench，专门用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在地质图理解方面的表现。GeoMap-Bench 的推出标志着地质图解读的人工智能应用迈出了重要一步。微软研究人员与中国地质科学院及武汉大学的专家深入探讨，确定了地质图理解所需的五大关键能力:信息提取、定位、指代、推理和分析。这些能

Ovis2 是阿里巴巴国际化团队提出的Ovis系列模型的最新版本。与前序1. 6 版本相比，Ovis2 在数据构造和训练方法上都有显著改进。它不仅强化了小规模模型的能力密度，还通过指令微调和偏好学习大幅提升了思维链（CoT）推理能力。此外，Ovis2 引入了视频和多图像处理能力，并增强了多语言能力和复杂场景下的OCR能力，显著提升了模型的实用性。

在多模态大语言模型（MLLMs）的推动下，图像和视频相关的任务取得了革命性的进展，包括视觉问答、叙述生成和交互式编辑等。然而，实现细粒度的视频内容理解仍然面临重大挑战。这一挑战涉及像素级的分割、带有语言描述的跟踪，以及在特定视频提示上进行视觉问答等任务。尽管当前最先进的视频感知模型在分割和跟踪任务上表现出色，但它们在开放式语言理解和对话能力方面仍显不足。此外，视频 MLLMs 在视频理解和问答任务上表现良好，但在处理感知任务和视觉提示方面依然力不

最近，苹果 AI 研究团队推出了他们的新一代多模态大语言模型（MLLMs）家族 ——MM1.5。这一系列模型能够结合文本、图像等多种数据类型，向我们展示了 AI 在理解复杂任务方面的新能力。像视觉问答、图像生成和多模态数据解读这样的任务，都能在这些模型的帮助下得到更好的解决。多模态模型的一个大挑战，就是如何在不同数据类型之间实现有效的交互。过去的模型常常在处理文本丰富的图像或者细粒度视觉任务时遇到困难。因此，苹果的研究团队在 MM1.5模型中引入了创新的数据中心化

腾讯优图实验室等机构发布首个开源多模态大语言模型VITA，旨在填补大型语言模型在处理中文方言的空白。VITA基于Mixtral8×7B模型，扩展了中文词汇量，进行双语指令微调，精通英语与中文。其关键特点包括： 1. **多模态理解**：VITA能处理视频、图像、文本和音频，为开源模型中前所未见。 2. **自然交互**：无需特定唤醒词，可即时响应，保持礼貌不干扰。 3. **开源先锋**：推动多模态理解和交互领域的研究进展。 VITA通过双重模型部署实现精准、及时的交互，不仅能聊天，还能作为健身伙伴、旅游顾问，根据输入内容回答问题。在情感语音合成和多模态支持上，VITA正持续优化，目标是生成高质量音频和视频内容。VITA的开源发布，标志着智能交互方式的革新，未来将提供更智能、更人性化的体验。