蚂蚁推出OCR大模型:同一架构实现全场景文本智能,2B参数也能打
蚂蚁推出OCR大模型:同一架构实现全场景文本智能,2B参数也能打随着多模态大模型越来越强,OCR的短板反而逐渐明显。
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随着多模态大模型越来越强,OCR的短板反而逐渐明显。
一张高清照片中,远处的手提包是什么颜色?一页票据里,某项费用到底是多少?面对这些问题,多模态大模型常常需要先找到相关区域,再放大查看。但如果第一步就框错了位置,后面的推理也可能跟着出错。视觉思维链让模型能够边看边想、调用工具寻找证据。不过,许多方法仍然像生成句子一样,把边界框坐标逐个写成文本 token。连续的空间位置,为什么要通过离散文字来表达?
一颗梨在液体中快速旋转,周围的液体应该随之流动、飞溅;一个物体撞向水面,液体也应该产生与碰撞相对应的响应。
人类说一句「我不是狼」,多模态大模型既能看到表情,也能听见声音。但它真的知道这句话是真是假吗?
近期,Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出,让 Personal Agent(个人智能体)再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手,这类 Agent 不再局限于回答问题,而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文,主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手,正在逐渐成为现实。
大模型训练已经跑到万卡集群规模,显存始终是那道隐形的门槛。
用全国产算力训练的底座,破局智能语音不可能三角。
在秦浩桐看来,AI 越强,值得研究的问题就越多。AI 聊天模型刚出现时,人们拿它聊天、解答困惑。后来发现它能写代码、处理任务,又开始希望它多做一点,最好能替自己把事情办完。模型的能力在长,人们的要求也在长。原来还没有人想到的用途,一旦变得可能,马上就会暴露出一批新的难题。
大模型Agent正在从简单问答,快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
困扰数学界30余年的世界级难题——三维Ghys猜想迎来了破解!