多模态评测

近年来，多模态大语言模型正经历快速的范式转变，研究焦点转向构建能够统一处理和生成跨语言、视觉、音频等多种感官模态信息的全模态大模型。这类模型的目标不仅是感知全模态内容，更要将视觉理解与生成整合进统一架构，实现模态间的协同交互。 这一转变的驱动力源于真实物理世界的复杂性。人类自文明诞生以来，正是通过对视觉线索、听觉信号、空间动态等复杂多模态信息的持续观察、分析…

近年来，大型语言模型正在重塑医疗领域的技术版图。从辅助临床决策到患者健康教育，从医学影像分析到复杂病例推理，这些技术展现出令人瞩目的应用前景。然而，我们也注意到一个关键问题：如何科学、全面地评测这些模型在医疗场景中的真实表现？ 这个问题远比表面看起来复杂。医疗领域的特殊性——高风险、强专业性、数据敏感性——使得传统的模型评测方法面临前所未有的挑战。我们需要更…

在AI Agent领域，我们正见证一场从“数量竞赛”到“质量较量”的深刻转变。 从年初Manus的横空出世，到最近Genspark Super Agent的火爆登场，通用智能体的能力边界不断被刷新。与此同时，扣子、腾讯元器等平台上涌现出成千上万个垂直领域Agent。这让我们不得不思考一个核心问题：当企业将Agent作为核心竞争力时，究竟应该追求“万能工具箱”…