机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造让机器人像人一样边看边理解，来自浙江大学和vivo人工智能实验室的研究团队带来了新进展。
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7151 点击 2025-07-22 10:15
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让机器人像人一样边看边理解，来自浙江大学和vivo人工智能实验室的研究团队带来了新进展。
vivo AI Lab发布AI多模态新模型了，专门面向端侧设计，紧凑高效～
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。
vivo自研大模型用的数据筛选方法，公开了。
基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
构建机器人的「眼睛」和「大脑」，vivo 其实早有准备。
近年来，AI成为了国内手机市场上的最大热点。根据市研机构IDC的定义，AI手机有几个关键指标和特性：算力大于30TOPS的NPU、支持生成式AI模型的SoC、可以端侧运行各种大模型。而就在过去一年，国内AI手机市场迅猛发力。华为、小米、vivo、OPPO、荣耀等手机厂商，均已迅速在旗下产品上接入各自的云端或端侧AI大模型。
最近国内外的手机厂商和 AI 公司纷纷发布了手机 AI 智能体相关产品，让曾经的幻想逐渐有了可行性。
Scaling Law不仅在放缓，而且不一定总是适用！ 尤其在文本分类任务中，扩大训练集的数据量可能会带来更严重的数据冲突和数据冗余。