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随着多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）的快速发展，以 MLLM 为基础的多模态 agent 逐渐应用于各种实际应用场景中，这使得借助多模态 agent 实现手机操作助手成为了可能。
华中科技大学联合华南理工大学、北京科技大学等机构的研究人员对14个主流多模态大模型进行了全面测评，涵盖5个任务，27个数据集。
对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型性能。然而，扩大参数规模会显著增加训练和推理成本，因为计算中每个 token 都会激活所有模型参数。
动态视觉分词统一图文表示，快手与北大合作提出基座模型 LaVIT 刷榜多模态理解与生成任务。
近期，随着多模态大模型（LMM） 的能力不断进步，评估 LMM 性能的需求也日益增长。与此同时，在中文环境下评估 LMM 的高级知识和推理能力的重要性更加突出。
一款名为Vary-toy的“年轻人的第一个多模态大模型”来了！模型大小不到2B，消费级显卡可训练，GTX1080ti 8G的老显卡轻松运行。
通义千问的图像推理能力，最近有了大幅提升。
多模态大模型将是AI下一个爆点。最近，通义千问VLM模型换新升级，超大杯性能堪比GPT-4V。最最重要的是，还能限时免费用。
领跑中英文两大权威榜单，李开复零一万物交出多模态大模型答卷！
能处理音乐的多模态大模型，终于出现了！