理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
统一图像理解和生成，还实现了新SOTA。
字节拿出了国际顶尖水平的视觉–语言多模态大模型。
4月29日，腾讯TEG进行架构调整，新成立大语言和多模态模型部，并对数据平台和机器学习平台职责进行调整。
研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优，训练效率更高。混合专家（MoE）技术让模型动态适应不同模态，显著提升性能，堪称多模态模型的秘密武器。
视觉AI终极突破来了！英伟达等机构推出超强多模态模型DAM，仅3B参数，就能精准描述图像和视频中的任何细节。刚刚，英伟达联手UC伯克利、UCSF团队祭出首个神级多模态模型——Describe Anything Model（DAM），仅3B参数。
GPT-4o更新的端到端多模态模型，让创意端获得前所未有的自由度。
让大模型进入多模态模式，从而能够有效感知世界，是最近 AI 领域里人们一直的探索目标。
多模态大语言模型（MLLM）在具身智能和自动驾驶“端到端”方案中的应用日益增多，但它们真的准备好理解复杂的物理世界了吗？
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
