AI教父Hinton中国首秀，在与周伯文教授的17分钟高密度对话中，他首次公开表示当今多模态大模型已具「意识」，并建议以不同技术训练「聪明」与「善良」AI。两人探讨AI主观体验、科学促进AI发展的路径，并寄语青年科研者：坚持怀疑与原创，突破才会发生。
在医学影像领域，AI的革命性进展已不稀奇——CT有了自动阅片系统，X光报告可由模型生成。但当聚光灯转向超声时，这一“最日常”的影像手段，却始终没有迎来真正的智能时代。为什么？
多模态大模型 (MLLM) 驱动的 OS 智能体在单屏动作落实（如 ScreenSpot）、短链操作任务（如 AndroidControl）上展现出突出的表现，标志着端侧任务自动化的初步成熟。
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。
尽管多模态大模型在数学、科学等结构化任务中取得了长足进步，但在需要灵活解读视觉信息的通用场景下，其性能提升瓶颈依然显著。
近日，基于自研多模态大模型，旨在打造AI应用的“超级感官”与“真大脑”的创业公司——无界方舟（AutoArk）宣布连续完成Pre-A & Pre-A+轮亿元级别融资
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。
多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。
近年来，多模态大模型（MLLMs）发展迅猛，从看图说话到视频理解，似乎无所不能。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
