加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）最新研究成果推出GRIT技术，这是一种多模态大语言模型（MLLM）。该技术通过结合自然语言与图像框坐标生成推理链，实现独特的图像思维功能。值得注意的是，GRIT仅需20个训练样本即可展现出卓越性能，为多模态模型的高效训练提供了新思路。
在AICon大会上，vivo AI架构师王兆雄分享了在千卡级分布式集群上训练视觉多模态大模型的实战经验。他重点介绍了数据存储优化以提升读写效率、分布式计算策略充分利用集群资源，以及训练容错机制确保稳定性。这些方法为高效训练大规模多模态模型提供了宝贵参考。
加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）的一项最新研究表明，多模态大语言模型（MLLM）通过GRIT技术，仅需20个样本即可实现图像思维能力。该技术结合自然语言生成与图像框坐标推理链，使模型在少量训练数据下展现出卓越性能，为人工智能领域带来了突破性进展。
细粒度视觉推理领域迎来新突破，香港中文大学MMLab通过引入数学概念，使模型准确率提升了32%，成功攻克多模态数学推理难题。同时，思维链（CoT）推理方法被验证可显著增强大型语言模型（LLMs）处理复杂任务的能力，在多模态大型语言模型（MLLMs）中展现出巨大潜力。
在金融科技领域，智能化转型已成为不可逆转的趋势。大语言模型与多模态大模型（LVLM）凭借卓越的跨模态认知能力，成为推动行业变革的核心力量。哈尔滨工业大学联合度小满科技，开源了EFFIVLM-BENCH基准测试框架，助力优化多模态大模型的压缩方案，为行业提供高效解决方案。
王劲，香港大学计算机科学系二年级博士生，在罗平教授指导下专注于多模态大型模型的训练、评估及伪造检测技术。他已在ICML、CVPR、ICCV和ECCV等国际会议上发表多项成果。其最新突破为开发首个纯Discrete Flow Matching多模态模型，该模型在灵活性上超越自回归模型，通用性上胜过离散扩散模型，展现出卓越性能。
香港大学与华为诺亚方舟实验室联合开发了一款名为FUDOKI的多模态模型。该模型采用非掩码（mask-free）离散流匹配（Discrete Flow Matching）架构，展现出超越自回归模型的灵活性和优于离散扩散模型的通用性，成为首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽。这一创新为多模态领域的研究开辟了新方向。
近年来，大型语言模型（LLMs）与多模态大型模型（MLLMs）在场景理解及复杂推理任务中取得了显著进展。例如，在北京和杭州地铁图挑战中，这些模型展现了O3级别的优秀成绩，但仍未能完全媲美人脑的推理能力，表明其在特定复杂任务上的局限性。
生成式人工智能（AI）的架构模式是当前技术领域的研究热点。本文从工程角度出发，对生成式AI的架构演变进行了深入分析，涵盖从游戏AI管理（GAM）到大型多模态模型（LMM）的发展脉络。尽管未能全面覆盖所有细节，但文章为读者提供了清晰的技术框架，助力其在实际应用中更具针对性地构建解决方案。
小红书团队与西安交通大学合作，通过端到端的强化学习方法，成功开发出多模态深度思考模型DeepEyes。该模型无需依赖监督微调（SFT），即可实现“以图深思”的能力，类似OpenAI尚未公开的o3技术。这一突破性进展已开源，为“用图像思考”技术的普及奠定了基础。
本研究聚焦于多模态模型在视频OCR任务中的表现评估。结果显示，Gemini模型的准确率仅为73.7%，表明其在该领域存在显著的优化空间。MME-VideoOCR项目通过系统性测试模型的感知、理解和推理能力，旨在推动机器学习技术的进步，为视频OCR任务提供更高效的解决方案。
近期，多模态扩散模型领域取得了重要突破，LaViDa视觉-语言模型（VLM）应运而生。该模型融合了视觉与文本信息处理能力，具备扩散语言模型的高速度和可控性，在实验中展现出高性能处理的特点，为跨模态任务提供了全新解决方案。
多模态模型在视频OCR领域的应用正受到广泛关注。尽管Gemini模型在静态图像OCR中表现出色，但在视频OCR任务中的准确率仅为73.7%。MME-VideoOCR项目旨在全面评估多模态大模型的感知、理解和推理能力，推动其在动态视频文字识别中的进步。通过系统性研究，该项目希望弥补当前模型在处理连续帧时的不足，进一步提升文字信息提取的精准度与效率。
在视频推理领域，一项名为“福尔摩斯测试”的挑战正吸引广泛关注。该测试要求多模态大型模型完成高难度任务，如识别视频中的“杀人凶手”或解析“作案意图”。这些任务旨在探索模型在复杂视频推理能力上的极限。目前，相关研究的论文与代码已开源，为全球研究者提供了进一步分析和优化的机会。
本文分享了在大规模分布式集群中部署视觉多模态大型模型的实践经验，重点分析了混合并行训练技术以提升效率、数据高效加载策略以优化处理流程，以及自动容错恢复机制以强化系统稳定性。这些方案为行业提供了实用的工程指导。
最新研究显示，多模态大型人工智能模型在视觉推理任务中的表现仍存在显著局限性。由清华大学、腾讯混元实验室等机构共同开发的新型基准测试RBench-V评估发现，当前模型在无辅助线条件下的视觉推理能力仅为25.8%，远低于人类的82.3%。这一结果揭示了AI在视觉推理领域的不足，并为未来技术优化提供了重要方向。
