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BlueLM-V-3B 是一款由 vivo AI 研究院与香港中文大学联合研发的端侧多模态模型。该模型现已完成对天玑 9300 和 9400 芯片的初步适配，未来将逐步推出手机端应用，为用户带来更智能、更便捷的体验。
在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。
Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型，能够理解和生成语音及文本，可以非常自然地在两种模式间转换，不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务，还能捕捉和再现语音中的情感和风格。
在闭着眼睛听一首歌的时候，你有没有在脑海里想象过，应该搭配什么画面？ Kimi 内测的最新功能「创作音乐视频」，就是奔着当 MV 导演去的。长文本领先的 Kimi，默不作声地「跨界」了。APPSO 也受邀首批体验了这一新功能。
MEGA-Bench是一个包含500多个真实世界任务的多模态评测套件，为全面评估AI模型提供了高效工具。研究人员发现，尽管顶级AI模型在多个任务中表现出色，但在复杂推理和跨模态理解方面仍有提升空间。
「多模态」这个词，相信各位开发者已经比较熟悉了，多模态的含义是让 AI 同时理解包含如图像和文本在内的多种类型的数据。
全球首个支持多主体一致性的多模态模型，刚刚诞生！Vidu 1.5一上线，全网网友都震惊了：LLM独有的上下文学习优势，视觉模型居然也有了。
连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
一个5月份完成训练的大模型，无法对《黑神话·悟空》游戏内容相关问题给出准确回答。