全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构（Native VLM），名曰NEO。要知道，此前主流的多模态大模型，例如我们熟悉的GPT-4V、Claude 3.5等，它们的底层逻辑本质上其实玩的就是拼接。
多模态大模型崛起，安全问题紧随其后 近年来，大语言模型（LLMs）的突破式进展，催生了视觉语言大模型（LVLMs）的快速兴起，代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
7 月 1 日，国际顶级学术期刊《Nature》旗下子刊《Nature Communications》正式刊登了来自清华、面壁等研究团队联合研发的高效端侧多模态大模型MiniCPM-V 核心研究成果。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）正迅速崛起，从只能理解单一模态，到如今可以同时理解和生成图像、文本、音频甚至视频等多种模态。正因如此，在AI竞赛进入“下半场”之际（由最近的OpenAI研究员姚顺雨所引发的共识观点），设计科学的评估机制俨然成为决定胜负的核心关键。
多模态大语言模型（MLLM）如今已是大势所趋。 过去的一年中，闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
本文第一作者为 Chuanyang Jin (金川杨)，本科毕业于纽约大学，即将前往 JHU 读博。本文为他本科期间在 MIT 访问时的工作，他是最年轻的杰出论文奖获得者之一。
事情是这样的，前两天面壁刚刚推出了“小钢炮” MiniCPM-V 2.6 模型，据说视频理解能力直接对标GPT-4V，最重要的是能直接部署在iPad 上。
【新智元导读】面壁小钢炮MiniCPM-V 2.6重磅出击，再次刷新端侧多模态天花板！凭借8B参数，已经取得单图、多图、视频理解三项SOTA ，性能全面对标GPT-4V。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
WHO 表示，1/3 的癌症可以通过早发现、早治疗得以治愈。
