更新到阿里巴巴汤蒂·Qianwen，并为多模型卡车添加燃料。 8月19日，Tongyi团队启动了基于20b参数的QWEN-IMAGE-EDIT，这是一个基于20b参数的QWEN图像，重点介绍了语义和外观版本，承认了双语文本的修改，样式的传递和对象的转移，进一步扩展了代产品在创建专业内容中的应用。 在短短六个月内，阿里巴巴推出了连续的多模型模型，包括QWEN2.5-VL，QWEN2.5-AMNI，QWEN-IMAGE和其他多模型模型。除阿里巴巴外，我们还专注于大型模型，例如Zhishu和Step Yuexingchen。从视觉理解到完整的模态相互作用，多模式模型在2025年显着加速了其迭代。 据信，该行业将单语言模型的大型模型的当前发展更改为多模式融合的新阶段。这是做AGI的唯一方法。 根据ResEarch在Google上的报告，到2025年，全球多模式市场预计将增加24亿美元，到2037年底，该数字预计将达到令人惊叹的989亿美元。 在接受《世纪商业先驱报》的记者访谈中，Sensrec科学家的执行董事兼负责人Lin Dahua说，未来的多模式模型可以克服纯语言任务的单语模型，国家制造商还将加速设计，多模型在2025年的下半年中完全流行。 国家制造商的设计 2023年12月，正式启动了Google模型的本地Gemini 1.0多模式，Chatgpt控制的文本字段成为多模式领域，并在秋季跌倒。 每天的人类任务和活动自然意味着有关文本，图像，视频和网页的prmultimodal信息。从生产力工具到生产力，关键是输入多模式信息n，处理和输出功能。在实施和应用中越来越强调大型模型的时候，低成本，强大的智能和其他功能等多模式特征已成为大型模型的核心竞争点。 大型制造商已经开始相关的设计，阿里巴巴推出的QWEN 2.5系列正在逐渐提高其多模式功能。 在2025年，阿里巴巴开源模型更新了QWEN2.5-VL视觉理解模型，版本72B完全超过了GPT-4O和Claude3.5，并具有13个享有声望的批评。同时，还推出了第一个主要的极端到End Model 2.5-Amni。承认文本，成像，音频和视频的真实时间交互，并且可以在终端智能软件（例如手机）中实现。 8月，阿里巴巴在同一天采用了AI开源社区，成为世界上最受欢迎的开源模型，并开设了新的文学和传记图形模型QWEN图像。 现在发布的Qwen-Image-Edit的训练更大，具体取决于20B QWEN-IMAGE模型，该模型扩展了QWEN-IMAGE文本渲染功能，在图像版领域中，可以实现精确的照片文本的精确版本。 此外，QWEN-IMAGE-EDIT在QWEN2.5-VL（视觉语义控件的实现）和VAE Encoder（视觉外观控制的实现）中输入了入口图像，以结合语义和双层编辑外观。 该行业评论说，Qwen-Image-Edit已在中国图像版领域建立了一个新的参考点。特别适合需要高精度和创意设计文本的阶段，这可以更大程度地减少创建专业图像的阈值。 有几个积极部署多模式功能的制造商，这些天这些模型的重复速度越来越快。 在世界人造i的世界大会前夕步骤3支持多模式推理，视觉识别和复杂的推理能力，步骤3是一种新一代基本模型，具有以下内容。在Stte Star步骤系列的基本矩阵中，多模型的百分比达到70％。此外，Yuexingchen步骤也是多种大型多模式的开源和连续开源，包括音频，视频和图像编辑。 同样在人工智能会议上，Sensetime推出了一种新的V6.5 RIRI模型，用于模型的体系结构和成本优化，大大改善了多模式推理和交互式性能。从新的Sensetime 6.0中，一切都是多模式的，而不仅仅是语言模型。 八月，Zhipu还宣布了GLM-4.5V开源视觉推断模型的推出，该模型涵盖了时尚和面对面的方式，其中涵盖了诸如理解图像，视频，文档和宏伟的常见任务。 从8月11日至1日5，Kunlun Wanwei（权利保护）在一周内连续启动了六个多模式，涵盖了中心场景，例如数字生命，全球模拟和统一的多模式理解。 通常，这些开源攻击显然是为了快速占据开发人员的思想，并确定每种产品对多模式领域的一般影响。在这一点上，多模式竞争还不算太晚。它仍处于发展的早期阶段 如果您想构建常见的人工智能（AGI）和强大的AI系统，多模式特征至关重要。 林达瓦（Lin Dahua）告诉《 21世纪商业先驱报》（Herald）的一位记者。 从这个意义上讲，中国技术公司非常快。一个重大变化是，多模式领域中国公司的集体上升改变了AI创新的叙述。很长一段时间以来一直是多米由OpenAI和Google等西方巨头统治，位于授权的多个Subcampos列表的最前沿，例如视觉推理和产生视频。 技术加速并加速其实施和应用程序。 2025年，行业专家广泛宣布为“ AI应用程序商业化的第一年”，多模式技术是这一趋势的核心推动力。大型多模型模型用于实时数字传输，医学诊断和财务分析等方案。 但是，从技术的角度来看，在多模式领域，尤其是在比较文本字段中，仍有很大的开发空间。 “当前的文本字段已从GPT范式中的1.0转移到强化学习范式中的2.0。一些研究人员已经开始探索下一个代表范式，例如独立学习。相反，多模式领域仍处于发展的早期阶段，并且仍处于发展的早期阶段，并且仍处于发展的早期阶段，并且仍处于发展。Jieyuexingchen的创始人兼首席执行官Jiang Daxin对21世纪的商业先驱报道说：“这些挑战不仅存在于国家研究中，而且还没有超过国际主要模型。” 他们面临多模式技术的瓶颈远远超出了自然语言的处理。首先，就表示的复杂性而言，文本作为单独的符号系统通常只有数万个维度。这是计算机处理中的低维问题。使用分辨率为1024 x 1024的图像显示了视觉数据。表达空间是一个连续空间，尺寸为100万。两种表达式的难度有根本的区别。 其次，就封闭语义循环的性质而言，文本系统具有自然的语义循环，其语义表示和完全统一的表示空间。相反，视觉数据为NaTural物理表示不包含语义信息本身。为了使视觉语义空间和文本保持一致，必须在没有自然标记的数据支持的情况下建立模式映射关系。 江达·达辛（Jiang Daxin）告诉记者：“这些导致了多模式领域的发展，并且仍然面临重要的挑战，并且需要一些重要的技术变化来解决它们，例如Chatgpt和强化学习范式。” 此外，在某些情况下有很多方式。尽管他已经实施了，但阿吉（Agi）才能真正实现这一目标还有很长的路要走。 主要的多模型模型在之前和之后结合了视觉编码器和语言模型，但是随后的思维和推理过程主要取决于纯语言推断。因此，当前的多模型模型对于图形和空间结构具有较弱的推理能力。林达瓦（Lin Dahua国际多模型的主要多模式模型无法准确确定不同部分之间的构建块和连接的数量，对于特定年龄的孩子来说，这些问题很容易。 林恩·达夫（Lynn Duffer）告诉记者：“这表明，多模型模型中的当前思维方式主要基于逻辑推理，并且缺乏强大的空间意识。如果无法克服这个问题，它将成为未来实施智能的未来实施的关键障碍。” 随着技术的继续成熟并继续改善，多模式能力成为人工智能系统的标准配置，以及如何将这种能力转化为生产力和真实的社会价值观是该行业必须关注探索的下一个方向。 （作者：Dong Jingyi编辑：Bao Fangming） 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所扫描QR码跟随更多粉丝（Sinafinance）