近日，云从科技从容大模型在综合评测权威平台 OpenCompass 的多模态评测领域中取得重大进展。 最新评测结果显示，云从科技的从容大模型在该体系中的平均得分为 65.5，这一成绩使得从容大模型跻身全球前三，超越了谷歌的 Gemini-1.5-Pro 和 GPT-4v，仅次于 GPT-4o（69.9）和 Claude3.5-Sonnet（67.9）。
想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点，大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链（Chain-of-Thought）等技术正是由此产生的灵感。
Claude 3.5 Sonnet的图表推理能力，比GPT-4o高出了27.8%。 针对多模态大模型在图表任务上的表现，陈丹琦团队提出了新的测试基准。 新Benchmark比以往更有区分度，也让一众传统测试中的高分模型暴露出了真实能力。
近日，首个多模态LLM视频分析综合评估基准Video-MME诞生！在这场全新的考试中，Gemini 1.5 Pro一路遥遥领先，谷歌首席科学家Jeff Dean更是愉快地连续转了3次推。
在当今的多模态大模型的发展中，模型的性能和训练数据的质量关系十分紧密，可以说是 “数据赋予了模型的绝大多数能力”。
近日，LeCun和谢赛宁等大佬，共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型，同时全面开源了模型权重、代码、数据集，以及详细的指令微调和评估方法。
当前的多模态和多任务基础模型，如 4M 或 UnifiedIO，显示出有希望的结果。然而，它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力，受到它们接受训练的模态和任务的数量（通常很少）的限制。
现在，AI 大模型可以真正与物理世界结合了。
最近，松鼠Ai的多模态智适应教育大模型全新升级了！大模型凭借多模态的功能，深度解析学生解题过程的每一步，降低学生学习的苦楚，全新多款松鼠Ai智能老师登场，精确匹配不同学习者的需求层次。
挖掘并建模多模态、多层次、多角度的AI合成线索。
