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Meta首个理解图文的多模态Llama 3.2来了！这次，除了11B和90B两个基础版本，Meta还推出了仅有1B和3B轻量级版本，适配了Arm处理器，手机、AR眼镜边缘设备皆可用。
NVLM 1.0系列多模态大型语言模型在视觉语言任务上达到了与GPT-4o和其他开源模型相媲美的水平，其在纯文本性能甚至超过了LLM骨干模型，特别是在文本数学和编码基准测试中，平均准确率提高了4.3个百分点。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
阿里开源，又拿第一了。
MMMU-Pro通过三步构建过程（筛选问题、增加候选选项、引入纯视觉输入设置）更严格地评估模型的多模态理解能力；模型在新基准上的性能下降明显，表明MMMU-Pro能有效避免模型依赖捷径和猜测策略的情况。
高效多页文档理解，阿里通义实验室mPLUG团队拿下新SOTA。
Mistral的多模态大模型来了！Pixtral 12B正式发布，同时具备语言和视觉处理能力。
随着大语言模型的飞速发展，角色扮演智能体（RPAs）正逐渐成为 AI 领域的热门话题。
在AI-2.0时代，OCR模型的研究难道到头了吗！？