多模态理解
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文心5.0原生全模态架构深度解析：统一架构如何重塑多模态AI边界
百度文心5.0的正式发布，标志着国产大模型在原生全模态技术路线上迈出了关键一步。这一代模型的核心突破在于其“原生统一”的设计理念——从训练伊始就将语言、图像、视频、音频等多模态数据置于同一套自回归统一架构中进行联合学习，而非传统多模态模型中常见的后期特征拼接模式。这种技术路径的选择，不仅解决了跨模态语义对齐的固有难题，更在多模态理解与生成的协同效率上实现了质…
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Hulu-Med：开源统一医学视觉语言大模型，破解医疗AI碎片化与透明度困局
在医疗人工智能领域，长期以来存在着两大核心挑战：任务与模态的碎片化，以及技术实现的不透明性。传统医学AI模型通常针对特定任务（如影像诊断、病理分析或手术指导）和单一模态（如2D图像、3D体积或文本）进行优化，形成了众多性能卓越但彼此孤立的“专科助手”。这种碎片化架构不仅导致临床应用中需要拼凑复杂系统来处理多模态数据，增加了维护成本，更限制了AI从跨模态关联中…
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英伟达OmniVinci：全模态AI的架构革命与数据引擎
在人工智能从单模态向多模态演进的关键节点，英伟达（NVIDIA）近期开源的OmniVinci模型，标志着全模态理解技术迈入了一个新的阶段。这款9B参数的视觉-语音理解全模态大语言模型（Omni-Modal LLM），不仅实现了视觉、音频、语言在统一潜空间（latent space）中的深度融合，更在多项基准测试中展现出超越同尺寸竞品的性能优势，一周内Hugg…
