近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。
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。
在产业界兜兜转转几年后，颜水成再次选择回归学界—— 重返新加坡国立大学NUS，担任计算机系特聘教授。没错，就是他第一个教职所在地，也是他声名鹊起的地方。
AI科技评论独家获悉，AI领域国际顶尖学者颜水成又有新动态，已经于近日离开昆仑万维。
比传统MoE推理速度更快、性能更高的新一代架构，来了！ 这个通用架构叫做MoE++，由颜水成领衔的昆仑万维2050研究院与北大袁粒团队联合提出。
近日，一篇出自中国团队之手的AI论文在外网引发热议。论文中，研究团队提出了Q*模型算法，帮助Llama-2-7b等小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，使模型性能迎来惊人提升。
奔向通用人工智能，大模型又迈出一大步。
奔向通用人工智能，大模型又迈出一大步。
昨晚，昆仑万维突然发文官宣：计算机视觉和机器学习领域国际顶级专家颜水成教授正式加盟！
